Uzņēmuma “Tilde” un bankas “General Financing” ekspertu saruna — kāpēc MI progress banku sektorā ir tik lēns?

Saskaņā ar Business Insider pētījumu 2023. gadā 80% banku un finanšu institūciju visā pasaulē tādā vai citādā veidā ir izmantojušas mākslīgo intelektu (MI). Publiskajā telpā ir atrodami daudzi līdzīgi skaitļi, tomēr kas tieši notiek ar MI banku sektorā? Kas liedz pilnībā integrēt MI? Vai tas kādreiz tiks pilnībā integrēts, un vai varam gaidīt autonomu finanšu sistēmu? 

Valodu tehnoloģiju uzņēmuma “Tilde” tehnoloģiju nodaļas vadītājs Giedrus Karausks (Giedrius Karauskas) un bankas “General Financing”direktors Justīns Muleika (Justinas Muleika) detalizēti pārrunā šos jautājumus.

GIEDRUS KARAUSKS, "Tilde": Lasot pētījumu rezultātus un ekspertu prognozes par to, kā MI mainīs finanšu un banku sektoru, var apreibt galva — personalizēti pakalpojumi, autonoma finanšu pārvaldība un nekādu cilvēkresursu. (Smaida.) Kā ir realitātē? Kāda ir jūsu pašreizējā situācija attiecībā uz MI ieviešanu?

JUSTĪNS MULEIKA, banka “General Financing”: MI šobrīd tiek izmantots dažādās sfērās, piemēram, klientu identificēšanā un kredītspējas novērtēšanā. Mums ir labi piemēri ar veiksmīgu MI ieviešanu, tādēļ šogad mēs sākam jaunu iniciatīvu — veicam ievada apmācības visiem darbiniekiem, lai iepazīstinātu ar MI lietojuma iespējām, un pārrunājam veidus, kā to varam izmantot un kā to nevajadzētu izmantot. Banku sektors tiek ļoti stingri regulēts, un mums ir daudz ļoti sensitīvu datu, tādēļ mēs vēl arvien izturamies piesardzīgi pret MI izmantošanu un sākam ar vispārīgiem lēmumiem, kā varam to izmantot. Ar laiku to paplašināsim, jo finanšu tirgū ir labi piemēri ar MI lietojumu.

GIEDRUS: Pirms diviem mēnešiem iznākušajā “Gartner” pētījumā teikts, ka 67% organizāciju jau veido jaunus amatus, ņemot vērā ģeneratīvā MI progresu. Tāpat pētījumā teikts, ka 87% šo organizāciju jau ir speciāla komanda, kas strādā ar MI. Vēlos jautāt par situāciju jūsu uzņēmumā — vai prasības jaunajiem darbiniekiem mainās, un vai jūs sagaidāt, ka darbinieki ir spējīgi strādāt ar MI rīkiem?

JUSTĪNS: Šobrīd ne, jo mēs vēl nelietojam MI visā uzņēmumā. Prasības jaunajiem darbiniekiem pagaidām nav mainījušās, bet vispārējās gaidas, ka darbiniekiem būtu jāpiemīt atbilstošām digitālajām prasmēm, turpina augt. Piemēram, es esmu matemātiķis, un matemātika bija pamatprasme, kas tika sagaidīta, lai varētu strādāt manā jomā. Šodien svarīgākās prasmes ir kodēšana un mašīnmācīšanās. 

GIEDRUS: Publiskajā telpā izskan idejas, ka nākotnē mums būs autonoma finanšu pārvaldības sistēma, kuras pamatā būs MI un kurā finanšu lēmumus (par investīcijām, uzkrājumiem, maksājumiem) bez cilvēka iejaukšanās automātiski pārvaldīs MI. Turklāt nesen sarunājos ar zinātnieku, kas strādā “Tildes” komandā, un mēs nonācām pie secinājuma, ka MI vislabāk darbojas un ir visnoderīgākais tur, kur nav nepieciešams radošums, tas ir, aktivitātēs, kuru pamatā ir strikts formulējums, noteikumi u.tml. Tieši tāds man šķiet banku sektors — piemēram, kad lemjat par aizdevuma izsniegšanu, jūs izvērtējat klienta maksātspēju atbilstoši skaidri definētām formulām un noteikumiem, tādēļ šķiet, ka MI varētu pilnībā pārņemt šo uzdevumu. Vai tā ir? Vai uzskatāt, ka nākotnē sasniegsim līmeni, kurā liela daļa finanšu sektora darba tiks paveikts automātiski un lēmumus pieņems MI? 

JUSTĪNS: Pagaidām ir grūti iedomāties pilnīgi autonomu finanšu sistēmu tieši pakalpojumu sensitīvās dabas, stingro noteikumu, personas datu aizsardzības un citu prasību dēļ. Jā, banku sektorā notiek būtiskas pārmaiņas; jūs redzat, kā viedtālruņi ir pilnībā mainījuši visu mūsu sektoru, un tas neprasīja simts gadus — tas tika sasniegts burtiski pēdējā desmitgadē. Tādēļ es uzskatu, ka MI mainīs arī banku sektoru, bet, manuprāt, mēs nenonāksim līdz pilnībā autonomai finanšu sistēmai. 

GIEDRUS: Jā, es saprotu, bet jūs minējāt, ka jau notiek sarunas par to, pētot un plānojot tikšanās reizes ar kolēģiem, lai pārspriestu MI lietojumu. Tātad teorētiski — kurās banku sektora sfērās, jūsuprāt, šīs tehnoloģijas varētu noderēt vislabāk?

JUSTĪNS: Mēs redzam, kur MI var paātrināt un uzlabot patēriņa kredītu piešķiršanas procesu, bet mūsu sektorā MI nevar pilnībā aizstāt cilvēkresursus. Protams, mums ir dažādi uzdevumi, piemēram, datu ievade, dokumentu iesniegšana, klientu identificēšana, kur MI varam izmantot daudz plašāk, lai paātrinātu procesus. Ir vairāki MI lietojuma piemēri investīciju pārvaldībā, kur MI rīki izvēlas investīciju darbības. Bankām ir daudzi automatizēti risinājumi patēriņa kredītu piešķiršanas procesam, piemēram, kredītspējas novērtēšana. Tomēr, lai pašreizējie MI rīki darbotos un veiktu pareizus aprēķinus, daļa informācijas un parametru ir jāatlasa cilvēkam. Nepārraudzīti modeļi un to izmantoto datu lietojums palielina riskus. Attiecībā uz citiem produktiem, piemēram, pensiju fondiem, plašāka MI integrācija nekā šobrīd varētu būt problemātiska, jo uz šiem risinājumiem attiecas stingri standarti. 

GIEDRUS: Nesen pieņemtā jaunā Eiropas Savienības (ES) direktīva, šķiet, ir atļāvusi bankām izmantot lielu apjomu datu, lai nodrošinātu vēl vairāk personalizētus pakalpojumus. Runājot par MI nākotni banku sektorā, eksperti īpašu vērību velta finanšu pakalpojumu pastiprinātai personalizēšanai, lai klientiem nodrošinātu personalizētas procentu likmes, limitus un transakciju apjomus. Vai uzskatāt, ka nākotnē MI ļaus vēl vairāk personalizēt finanšu produktus atbilstoši klientam?

JUSTĪNS: Domāju, ka patiesība ir kaut kur pa vidu, jo banku produkti ir diezgan standartizēti un tur nav daudz vietas pārmaiņām. Jā, ES ir atļāvusi datu izmantošanu, un teorētiski apvienojumā ar MI iespējām viņiem būtu jāatver personalizēšanas Pandoras lāde, tomēr apkopoto datu apjoms nav tik ievērojams, īpaši tas, kas ir pieejams trešajām pusēm, kurām galvenokārt bija paredzēta šī regula. Tādēļ uz šīs bāzes šobrīd ir veidoti pavisam nedaudzi risinājumi.

GIEDRUS: Tomēr, ja runājam teorētiski, no kurām datu kopām būtu iespējams vēl vairāk personalizēt finanšu piedāvājumus?

JUSTĪNS: Nu, piemēram, mēs viegli varētu izveidot kredīta risinājumu, balstoties uz lielveikala klienta karti, jo tā skaidri demonstrē patērētāja rīcību. Neviens to vēl nav darījis un, iespējams, ka patiesībā šādus datus nebūtu iespējams iegūt, bet teorētiski tas būtu izdarāms. Šobrīd mums ir ļoti neliels apjoms personas datu, ko varam apkopot un izmantot, bez kuriem personalizācija nav iespējama.

GIEDRUS: Es saprotu, ka MI bez datiem ir bezjēdzīgs un ka jūs ierobežo ne tikai VDAR, bet daudzi citi noteikumi. Esošajos MI risinājumos izmantotie dati ir apkopoti dažās nenorādītās vietās, un mēs nevaram to kontrolēt vai garantēt šo datu drošību. Tomēr tagad arvien vairāk pētnieku sāk runāt par mazāku, bet specializētu valodas modeļu izstrādi, kas būtu “vieglāki” un kurus varētu viesot uzņēmuma serveros, piemēram, visi klientu dati paliktu uzņēmuma robežās. Vai uzskatāt, ka tad, ja šāda tehnoloģija būtu pieejama, banku sektors plašāk izmantotu MI?

JUSTĪNS: Ja mums būtu iekšēji MI modeļi, kas neprasītu personas datu nodošanu trešajām pusēm, domāju — jā, MI izmantošana būtu kaut kādā mērā vieglāka, bet ne tik ļoti, kā tas ir citos neierobežotos sektoros, jo mums ir daudz stingrāks regulējums un katra pieļautā kļūda var dārgi maksāt, tāpēc mums nav daudz iespēju eksperimentiem.

GIEDRUS: Naudas atmazgāšanas novēršana ir būtiska un svarīga darbība visos finanšu un banku uzņēmumos. Eksperti uzskata, ka šī ir viena no jomām, kurā nākotnē varētu izmantot MI. Kāds ir jūsu viedoklis? Ja jūs varētu uzticēt šo sava biznesa daļu uzticamiem un pārbaudītiem MI risinājumiem, vai tas būtiski mainītu korporatīvo pārvaldību? Šobrīd bankām ir milzīgas, speciālas nodaļas, kas veic šos darbus, tādēļ — ja MI pārņemtu šo uzdevumu, vai tas varētu ievērojami mainīt tirgu, nevis tikai atsevišķus uzņēmumus? Un kā? 

JUSTĪNS: Es uzskatu, ka MI var ievērojami veicināt naudas atmazgāšanas novēršanu, bet tam vēl ilgi nepiederēs galavārds ikvienā no šiem gadījumiem. Bankas gribētu pilnībā uzticēt šo procesu MI, bet kļūdas cena šeit ir ļoti augsta — MI nevar veikt uzdevumus ar 99,5% pareizību, bet rezultātiem ir jābūt 100% pareiziem, jo katra kļūda var izmaksāt ļoti dārgi. Es uzskatu — lai MI varētu izmantot šajā jomā, MI modelis ir jāizveido pašiem, pilnībā to pārzinot, kas ar MI modeļiem bieži vien ir neiespējami, un ir grūti paļauties uz kaut ko, ko jūs pilnībā nesaprotat.

GIEDRUS: Tā ir, MI priekšrocības papildina arī riski, un banku sektors ir tas, kuram riski ir jāpārvalda. Tātad, vai pareizi saprotu, ka, jūsuprāt, MI lēni, bet pārliecinoši ienāks banku sektorā?

JUSTĪNS: Jā, MI jau ir ienācis banku sektorā un jau maina to. Es uzskatu, ka MI, tāpat kā visas pārējās inovācijas finanšu sektorā, ieviesīs finanšu tehnoloģiju (FinTech) uzņēmumi, un, kad viņi būs pārņēmuši veiksmīgus risinājumus savos procesos, pārējie sekos viņu piemēram. Tas, kas pirms dažiem vai pat desmit gadiem bija novatorisks, tagad finanšu tirgū ir kļuvis par standartu.

Ņemot vērā finanšu sektora datu un procesu apjomu, tā ir viena no lielākajām sfērām MI lietojumam. Tādēļ, par spīti augstākām drošības prasībām un stingrākam regulējumam, kas ietekmēs izmaiņu tempu, MI ieviestās izmaiņas veicinās gan labāku produktu pielāgošanos, gan administratīvo procesu vienkāršošanu.