Sztuczna inteligencja w bankowości

Banki są dziś pod ogromną presją technologiczną, którą wytwarzają spółki sektora fintech. Strategią starych graczy jest coraz częściej próba skokowej ucieczki do przodu. Ma im w tym pomóc wykorzystanie sztucznej inteligencji.

Czasy pierwszych lat zeszłej dekady, kiedy to banki miały ogromne przychody z pożyczek i kredytów, a regulacje nie były zbyt ścisłe, już minęły. Nowe przepisy nałożyły obostrzenia na cały sektor i wymusiły kosztowne działania dostosowawcze, a nowi konkurenci, takie jak przedsiębiorstwa płatnicze typu PayPal czy fundusze inwestycyjne pokroju Wealthfront odbierają bankom klientów, o których te doniedawna nie musiały walczyć.

Sztuczna inteligencja może się okazać tym, czego banki potrzebują, aby polepszyć swoją pozycję wśród nowych konkurentów z sektora fintech. W sektorze, którego istotną częścią są kontakty międzyludzkie, rozpoczęły się zmiany w kwestii podejścia do obsługi klienta. Usługami o wysokiej wartości zajmują się bezpośrednio profesjonaliści zatrudniani przez bank, a sprawy prostsze, takie jak zakładanie kont czy udzielanie pożyczek zaczynają być kierowane w stronę samoobsługi, również za pomocą sztucznej inteligencji, AI (Artificial Intelligence).

Zobacz również:

Trzy banki: Capital One, RBS i TD Bank, mają już za sobą etap pierwszych prób ze sztuczną inteligencją na rynku amerykańskim. Jakie wnioski płyną z tych doświadczeń?

Głosowy bot w Capital One

W marcu 2016 r. Capital One we współpracy z Amazonem uruchomiło nowego chatbota, nazwanego Alexa. „Byliśmy pierwszym bankiem, który skorzystał z platformy Amazon Echo. Dotychczas jesteśmy bardzo zadowoleni z aktywności użytkowników” – entuzjazmuje się Ken Dodelin, wiceprezes działu developmentu produktów cyfrowych w Capital One.

Może się okazać, że banki potrzebują sztucznej inteligencji, aby polepszyć swoją pozycję wśród nowych konkurentów z sektora fintech. Usługami o wysokiej wartości zajmują się profesjonaliści zatrudniani przez bank, a sprawy prostsze zaczynają być kierowane w stronę samoobsługi, również za pomocą AI.

Alexa to aktywowany głosowo chatbot, będący połączeniem sprzętu – Amazon Echo z oprogramowaniem – Alexa Voice Service. Obecnie z tej platformy korzystają w Stanach takie firmy, jak Uber, Domino's Pizza, Honeywell czy 1-800 Flowers. W przeciwieństwie do innych tego typu chatbotów, których można używać za pomocą smartphone'a lub komputera, Alexa wymaga zakupu dodatkowego sprzętu, co może spowolnić proces jej upowszechniania. Pomimo to Mark Sullivan z Fast Company, amerykańskiego miesięcznika o technologii, uważa, że Alexa zostanie standardem w domowych zastosowaniach AI. Amazon znacznie ułatwia firmom rozwój własnych rozwiązań, biorąc na siebie kwestie rozpoznawania i analizy mowy oraz pochodne problemy.

Alexa pozwala swoim użytkownikom skorzystać z wielu różnych usług. „Na początku umożliwiliśmy sprawdzanie kont oraz kart kredytowych, a w lipcu 2016 r. dodaliśmy wsparcie dla pożyczek” – mówi Dodelin. Opracowanie chatbota, przeprowadzone w całości (pomijając informacje zwrotne od Amazona) przez Capital One, zajęło około siedmiu miesięcy.

„W przeciwieństwie do aplikacji mobilnych lub internetowych chat botów Alexa może być aktualizowana w dowolnym momencie, bez ściągania aktualizacji przez klienta” – stwierdza Dodelin. „Z naszych analiz wynika, że najistotniejszą dla klientów możliwością Alexy jest sprawdzanie informacji na temat ich kont, a nie na temat produktów lub usług oferowanych przez bank”. Jedne z najbardziej popularnych zapytań to: „jakie jest moje saldo konta?” oraz „ile wynoszą moje należności?”.

Według Dodelina do sukcesu platformy Capital One w dużej mierze przyczyniło się skoncentrowanie na konkretnym typie pytań i doskonalenia skryptów służących do odpowiadania na nie. „Gdy pierwszy raz używaliśmy nowych skryptów, odpowiedzi często brzmiały zdecydowanie inaczej, niż to sobie wyobrażaliśmy. W takiej sytuacji pisaliśmy od nowa fragmenty, które nie brzmiały odpowiednio”.

Jak z każdą nową technologią, pojawiły się niespodziewane rezultaty. „Słyszałem o przypadkach, w których klienci prosili Alexę o spłatę ich należności za kartę kredytową zamiast opłacenia nowej transakcji kartą” – uśmiecha się Dodelin.

RBS wspiera pracowników sztuczną inteligencją

W przeciwieństwie do większości zastosowań AI, które są skierowane do klientów, Royal Bank of Scotland postanowił wykorzystać ją do usprawnienia działań swoich pracowników. Luvo, bazujące na technologii wykorzystanej w Watsonie IBM, zostało wdrożone w marcu 2016 r. Jest ono webchatem, który koncentruje się na przyspieszeniu odpowiedzi pracowników na pytanie takie jak: „mój klient zgubił kartę, co powinien teraz zrobić” czy: „mój klient zablokował dostęp do karty, jak postąpić”.

Doświadczenia RBS w użyciu sztucznej inteligencji ukazują bankom i innym firmom pewien schemat, który można zastosować przy wdrażaniu tego typu rozwiązań.

Tak jak Capital One, RBS postanowiło wykorzystać oprogramowanie od najlepszych w tej kwestii firm, dzięki czemu nie musiało tworzyć swojej AI od początku.

Bank zainspirował się przykładem spoza własnej branży, według szefów RBS, WhatsApp był główną inspiracją przy tworzeniu Luvo.

Luvo zostało w początkowej fazie wprowadzone dla tysiąca pracowników, co pozwoliło dobrze ocenić jego jakość i przydatność.

RBS miało na celu dostosowanie Luvo do zapytań klientów, w przeciwieństwie do mniej skutecznego podejścia, jakim jest nakierowywanie klientów na zaprogramowane pytania.

TD Bank dołącza AI do aplikacji mobilnych

Kiedy wykorzystuje się sztuczną inteligencję do celów marketingowych, trzeba pamiętać, że chociaż dobrane kontekstowo reklamy i oferty mogą być dla użytkownika przydatne, to przydatność dzieli od nachalności bardzo cienka granica.

W przeciwieństwie do Capital One i RBS, TD Bank nie stroni od wykorzystywania nowych zastosowań sztucznej inteligencji w swojej aplikacji mobilnej na iOSi Androida. „TD Bank nawiązał z nami współpracę w celu dodania do ich aplikacji – jak to określamy – kontekstu jako usługi” – wspomina Hossein Rahnama, założyciel Flybits z Toronto. Ma to polegać na dostarczeniu wysoce spersonalizowanych usług odpowiednim klientom we właściwym czasie.

„Odnawianie hipoteki jest dla tego banku jedną z najważniejszych kwestii, co widać w naszej aplikacji. Kiedy klient TD Banku z aplikacją znajduje się w pobliżu oddziału, a jego hipoteka jest bliska odnowienia, są automatycznie zapraszani do środka” – tłumaczy Rahnama. Aplikacja oferuje także dodatkowe usługi marketingowe oparte na aktualnej lokalizacji, takie jak chociażby możliwość zmiany klasy lotu na wyższą w momencie, gdy posiadacz aplikacji znajdzie się na lotnisku Toronto Pearson International.

Sztuczna inteligencja powinna być dostarczana użytkownikom na bazie konkretnych reguł. „Radzę zacząć od niewielkiej rzeczy, skupić się na konkretnym przypadku. Istotny jest także odbiór aplikacji przez użytkownika: powinna ona być przejrzysta, z intuicyjnym menu” – zachęca założyciel Flybits.

Dla Rahnamy sprawami najwyższej wagi są bezpieczeństwo i prywatność klientów. „Zamierzamy zwracać uwagę ludzi na kwestie prywatności poprzez użycie mało wymagającego podejścia, jeśli chodzi o dostęp do ich danych. Nasza aplikacja zawiera menu, za którego pomocą z łatwością można dostosować ustawienia udostępnianych danych”. Kiedy jednak wykorzystuje się sztuczną inteligencję do celów marketingowych, trzeba pamiętać, że chociaż dobrane kontekstowo reklamy i oferty mogą być dla użytkownika przydatne, to przydatność dzieli od nachalności bardzo cienka granica.