Vaikka tieteiselokuvat ovat jo pitkään kuvanneet tekoälyä kehittyneinä automaatteina tai kaikkivaltiaana supertietokoneina, todellisuus on hyvin erilainen, erityisesti pankkialalla. Alior Bankin hallituksen varapuheenjohtajan Paweł Tymczyszynin mukaan tekoäly (AI) viittaa algoritmeihin, jotka on suunniteltu tehostamaan tehtäviä, ja ihmisten luovuutta tarvitaan edelleen korvaamattomissa osa-alueissa.
1980-luvulta lähtien tekoäly on parantanut monia eri teollisuuden aloja, alkaen terveydenhuollosta, jossa se on ollut avainasemassa syöpään sairastuneiden kudosten tunnistamisessa tehokkaammin kuin ihmiset. Edistysaskeleet jatkuivat biometriikan ja FaceID-tekniikan parissa, ja vaikka joitakin takaiskuja on ollut liittyen kasvojentunnistusohjelmien virheelliseen henkilöiden tunnistamiseen, pankkisektori on suurelta osin välttänyt nämä komplikaatiot.
Nyt tekoäly auttaa dokumenttien analysoinnissa, lakivirheiden havaitsemisessa ja petollisten toimintojen tunnistamisessa, vaikka ihmisen valvontaa tarvitaan pankkisäädösten mukaan.
Tavalliset pankkiasiakkaat myös vuorovaikuttavat tekoälyn kanssa, kuten Alior Bankin äänibotin InfoNinan tapauksessa. Alun perin koulutettu kuuntelemalla keskusteluja ja perehtymällä tuntemattomiin sanoihin, InfoNina ohjaa nyt yli puolta saapuvista puheluista, mikä vastaa kahden vuosikymmenen jatkuvaa keskustelua.
Koskien työntekijöiden huolia työn automatisoinnin mahdollisesta työpaikkojen vähenemisestä, Tymczyszyn ilmoittaa, että vaikka jotkut saattavat tarvita lisäkoulutusta, erityisesti IT-tehtäviin, ihmisten valvonta ja luovat tehtävät vaativat jatkossakin inhimillistä kosketusta.
Tekoäly pystyy nyt analysoimaan luottopisteitä ja helpottamaan tylsiä tehtäviä, kuten yhteystietojen vahvistamista tietokantojen välillä. Se suorittaa tehtäviä, kuten asiakkaiden puhelinnumeroiden todentamisen ja asiakirjavirheiden korjaamisen, näyttäen merkittävän roolin toiminnallisen tehokkuuden varmistamisessa.
Tekoälyn toteuttaminen ei kuitenkaan ole ilman kustannuksia, vaan se vaatii merkittäviä investointeja ja jatkuvia tilausmaksuja, puhumattakaan tietokeskuksen kustannuksista ja lisääntyneestä energiankulutuksesta.
Näistä haasteista huolimatta pankkialalla on tehtävä selväksi noudattavansa kehittyviä tekoälyä koskevia määräyksiä ja sen on lähestyttävä pilveä ja tekoälyratkaisuja varovaisuudella, tasapainottaen menot odotettujen pitkäaikaisten hyötyjen kanssa. Mitä tulee Alior Bankiin, sen digitaaliset perustukset ovat asettaneet sen edulliseen asemaan nousevalla pankkialan tekoälyn aikakaudella.
Kysymykset ja Vastaukset:
– Mitkä ovat joitain tiettyjä pankkitoimialan tehtäviä, joissa tekoäly on erityisen tehokas? Tekoäly on pankkialalla erityisen tehokas tehtävissä, kuten petosten havaitsemisessa, riskinarvioinnissa, asiakastuessa chatbotsien ja äänibottien avulla, luottopisteiden määrittelyssä ja takaosaston toimintojen automatisoinnissa. Sitä käytetään myös tietojen analysoinnissa ja personoidussa taloudellisessa neuvonnassa.
– Mitä haasteita liittyy tekoälyyn pankkialalla? Keskeiset haasteet liittyvät tietosuojan varmistamiseen, etukäteen määrättyjen AI-algoritmien puolueettomuuden varmistamiseen, AI:n integroimiseen olemassa oleviin pankkijärjestelmiin, taloudellisten määräysten noudattamiseen ja toteutuksen ja ylläpidon kustannusten hallintaan.
– Mitä kiistoja liittyy tekoälyyn pankkialalla? Kiistat liittyvät usein eettisiin kysymyksiin, kuten tekoälyn mahdollisesti johtavan työpaikkojen vähentämiseen, tekoälyjärjestelmien tekemiin päätöksiin, jotka saattavat olla syrjiviä tai epäselviä, sekä huolenaiheisiin tietoturvasta ja asiakastietojen yksityisyydestä.
– Miten tekoäly vaikuttaa työvoimaan pankkialalla? Tekoäly voi edellyttää uudelleenkoulutusta, kun rutiinitehtäviä automatisoidaan, mutta se myös luo uusia mahdollisuuksia IT- ja tietojen analysointitehtävissä. Se ei korvaa täysin ihmistyötä, vaan siirtää painopistettä tehtäviin, jotka vaativat inhimillistä luovuutta ja empatiaa.
Hyödyt ja Haitat tekoälystä pankkitoimialalla:
Hyödyt:
– Tehostaa toimintaa automatisoimalla toistuvia tehtäviä
– Parantaa asiakaskokemusta personoinnilla ja 24/7 asiakaspalvelulla
– Vähentää inhimillisiä virheitä tehtävissä, kuten tietojen syöttämisessä ja analysoinnissa
– Lisää tarkkuutta luottotietojen määrittelyssä ja petosten havaitsemisessa
– Pystyy käsittelemään suuria tietomääriä parempien päätösten tekemiseksi
Haitat:
– Korkeat alkuinvestointi- ja ylläpitokustannukset
– Työpaikkojen vähenemisen riski automatisoitavissa tehtävissä
– Eettisiä huolenaiheita, kuten tietosuoja ja algoritmien puolueellisuus
– Vaatii jatkuvaa seurantaa varmistaakseen sääntöjen noudattamisen
– Riippuvuus teknologiasta voi tehdä pankkitoimialasta haavoittuvaisen tekoälyyn liittyvien kyberuhanien suhteen
Lukijoille, jotka ovat kiinnostuneita oppimaan lisää tekoälystä laajemmassa kontekstissa pankkialan ulkopuolella, seuraavat tekoälyn kehityksen ja tutkimuksen alan johtavat toimijat tarjoavat arvokkaita näkökulmia:
– IBM – Tunnettu AI-teknologiastaan kuten Watson
– Google – Edistystä tekoälyn avulla AI-osastonsa ja DeepMind-projektien kautta
– Microsoft – Tarjoaa laajan valikoiman tekoälypalveluita ja -työkaluja
– Amazon – AWS-alustallaan AI:sta ja Alexan kaltaisista työkaluista
– NVIDIA – Johtava tekoälylaitteiston kehityksessä GPU:illaan, jotka ovat laajalti käytössä koneoppimisessa
Kun käyt läpi näitä verkkosivustoja ja viimeisimpiä kehityksiä, muista harkita tekoälyn laajoja sovelluksia eri aloilla, koska pankkitoimialalla käytetyt periaatteet ja teknologiat limittyvät usein muiden tekoälyn osa-alueiden kanssa.