Mākslīgais intelekts (MI) ir lielisks palīgs, bet ne pilnvērtīgs darbinieks un, visticamāk, par tādu nekļūs, saka Antons Baltins, LPB Bank Pārdošanas un reģionālās attīstības departamenta vadītājs. Pēc uzņēmuma OpenAi izveidotā sarunbota Chat GPT 4.0 spilgtā iznāciena tirgū 2023. gada sākumā daudzi uzņēmumi sāka testēt mākslīgā intelekta piedāvātos rīkus un to lietojumprogrammas. Sarunā ar Antonu uzzinājām, kā MI var noderēt banku sektorā, un kādā virzienā attīstīsies gudrie palīgi.
Antons Baltins, LPB Bank Pārdošanas un reģionālās attīstības departamenta vadītājs
Pirms mēs pārejam pie sarunbota un MI tēmas, vēlos atzīmēt, ka LPB Bank ir banka, kas iet līdzi laikam. Mēs piedāvājam pakalpojumus, kas saistīti ar jaunākajām tehnoloģijām, galvenokārt e-komerciju un Fintech. Šo jomu straujā attīstība uzliek zināmus pienākumus arī mums – mēs sekojam tendencēm, ieviešam progresīvas tehnoloģijas, vārdu sakot, turam roku uz pulsa. Piemēram, mēs esam viena no nedaudzajām bankām Latvijā, kas saviem klientiem piedāvā integrāciju ar Apple Pay, kā arī Banking as a Service (BaaS) pakalpojumus licencētām maksājumu iestādēm. Vēl viens tehnoloģisks uzlabojums ir attālināta pieteikumu iesniegšana un potenciālo klientu autentifikācija. Protams, tas nav unikāls risinājums, bet ne visas bankas to izmanto, un parasti ir personīgi jāierodas bankā ar dokumentiem, lai kļūtu par tās klientu. Mēs piedāvājam kļūt par mūsu klientiem tiešsaistē, kas ietaupa daudz laika.
Esam lieli digitālās transformācijas fani, tāpēc bija absolūti neiespējami ignorēt tik skaļu tēmu kā MI izmantošana uzņēmējdarbībā, un arī mēs sākām testēt sarunbota Chat GPT 4.0 iespējas.
Tā kā esmu atbildīgs par banku pakalpojumu pārdošanu, mēs ar kolēģiem testējām sarunbotu dažādos e-pastos. Mēs uzreiz sapratām, ka bots raksta ļoti kvalitatīvas aukstās vēstules klientiem angļu valodā. Protams, lai tas notiktu, botam ir jāsaņem ļoti detalizēts uzdevums. Kā šis process parasti notiek? Pieņemsim, ka esam identificējuši vairākas nozares, ar kurām mūsu banka būtu ieinteresēta sadarboties. Pēc tam mēs meklējam lēmumu pieņēmēju kontaktus konkrētajā uzņēmumā un nosūtām viņiem vēstuli ar sadarbības priekšlikumu. Protams, šī vēstule nevar būt standartizēta – tajā noteikti ir jābūt interesantām detaļām, kas “aizķers” cilvēku. Attiecīgi sarunbots spēj izveidot labu vēstules struktūru un pat pievienot interesantas detaļas (ar nosacījumu, ka jūs formulējat uzdevumu pēc iespējas skaidrāk un detalizētāk), taču šim tekstam joprojām ir nepieciešama cilvēka roka, kas nodrošinās galīgo redakciju un pievienos to, ko MI nav varējis paveikt. Jā, sarunbota rezultātu var saukt par ļoti kvalitatīvu, taču arī šis rezultāts prasa cilvēka iejaukšanos. Tomēr mūsu uzdevums ir nodrošināt, lai mūsu klientiem nebūtu sajūtas, ka viņam vēstuli raksta robots. Cilvēkiem patīk uzmanīga un cieņpilna attieksme, tāpēc mēs esam par individuālu pieeju katram klientam. Un, kā rāda prakse, tas darbojas ļoti labi.
Ir svarīgi atzīmēt, ka mēs tagad esam testēšanas procesā un tikai iztaustām augsni, vērtējot, kuras jaunākās tehnoloģijas mums var būt noderīgas un kuras nē. Turklāt, kā jau es teicu, mēs uzskatām, ka individuāla pieeja ir viena no mūsu konkurences priekšrocībām. Tas nozīmē, ka mēs varam automatizēt tikai tos procesus, ko klients nepamana. Bet tur, kur ir nepieciešama personīga komunikācija, mēs vienmēr strādājam formātā “cilvēks cilvēkam”, un es neredzu nekādus apstākļus, kas varētu mainīt šo kursu.
Tomēr MI paver neticamas perspektīvas, pieslēdzot neironu tīklus datiem, kas mums jau ir. Piemēram, MI spēj padziļināti analizēt mūsu Fintech industrijas klientu maksājumus, kā arī tādās jomās kā AML, krāpniecības apkarošana un drošība. AML jomā MI balstīti rīki faktiski rada revolūciju, jo tie spēj skenēt milzīgus datu apjomus, identificēt aizdomīgas aktivitātes, mācīties no savām kļūdām un samazināt viltus trauksmju skaitu. Turklāt MI var izmantot risku prognozēs, kas ļauj bankām realizēt proaktīvas darbības to novēršanai. Rezultātā banka paaugstina drošības līmeni, un, kas nav mazsvarīgi, stiprina savu reputāciju.
Ir svarīgi apzināties datu un to analītikas nozīmīgo lomu gan tradicionālajā, gan digitālajā banku darbībā. MI balstītie rīki atvieglo un padara daudz precīzāku datu analīzi. Kad mēs piedāvājam Fintech uzņēmumiem BaaS pakalpojumu, kurā iekļauti MI balstītie rīki, tiem ir iespēja labāk saprast savu gala lietotāju uzvedību, skaidrāk redzēt tendences, prognozēt izmaiņas tirgū, analizēt API izmantošanu reāllaikā, pielāgot savus pakalpojumus lietotājiem un tādējādi gūt lielākus panākumus savā nišā.
Banku nozarē patiešām ir arī citas jomas, kurās MI var sniegt ievērojamu atbalstu. Piemēram, Personāla vadības departaments var uzticēt MI sākotnējo CV atlasi, lai ietaupītu laiku neatbilstošu pieteikumu izskatīšanai. Mēs taču zinām, ka cilvēki bieži vien sūta pieteikumus vakancēm, kas neatbilst viņu pamatprasmēm. Turklāt jāatzīmē interesanta MI īpatnība: tam nav jūtu, kas padara to objektīvāku, izskatot pieteikumus. Piemēram, maz ticams, ka MI noraidīs pieteikumu tikai tāpēc, ka tam vienkārši neiepatikās kandidāta fotogrāfija! Tas palīdz nodrošināt taisnīgāku un objektīvāku atlases procesu.
Ja mēs runājam par lielajām bankām, kur ir liels skaits pieteikumu, un ir ātri jāpieņem lēmumi, tad šeit MI varētu veikt primāro pārbaudi. Jau tagad ir sarunboti, kas var apstrādāt pasūtījumus, maksājumus un atpakaļ atdošanu, nodrošināt bilances un konta izrakstus, atvērt un slēgt kontus utt. Potenciāli MI var paātrināt klientu piesaistes procesu, dažādu riska grupu piešķiršanu utt. Bet šīs darbību ķēdes beigās joprojām ir jābūt cilvēkam, un es domāju, ka tāda mākslīgā intelekta un dzīva cilvēka saite, pirmkārt, ir visefektīvākā un, otrkārt, vienīgā iespējamā šobrīd.
Ja runājam tieši par mūsu banku, tad, protams, mēs neplānojam aizstāt savus darbiniekus ar robotiem un MI. Tomēr es esmu stingri pārliecināts, ka tehnoloģijas ir jāizpēta, kad tās parādās, un jāmēģina noteikt, vai un kā konkrēts rīks var būt noderīgs jūsu biznesam. Ja to apiet, tad jūs atpaliksiet no tirgus un darīsiet to katastrofāli ātri. Ja izstāsieties no šīm sacensībām, iespējams, jūs nekad nevarēsiet atgūt savas pozīcijas. Es uzskatu, ka mums ir kļuvis pieejams personīgais asistents, kas ir ikviena kabatā. Šis palīgs ir gatavs atbildēt uz gandrīz jebkuru jautājumu. Katram no mums uzdevums ir iemācīties to izmantot. Ceru, ka mums LPB Bank tas izdosies.
Domāju, ka no MI uzvaras gājiena pa planētu cietīs tie darbinieki, kas dara vienkāršāko un standartizētāko darbu. Apskatīsim zvanu centra piemēru. Tā kā pastāv tā sauktais sarunvalodas MI, kas var atpazīt balsi un “runāt” pats, tam noteikti var deleģēt standarta jautājumus, tādējādi automatizējot pirmo atbalsta dienesta līniju. Iemācot sarunbotam izmantot bankas procedūru dokumentus, ir iespējams samazināt zvanu centra personālu tā, lai 90% uzdevumu tiktu atrisināti ar MI palīdzību, tāpēc ka sarunbots spēs pastāvīgi un kvalitatīvi atbildēt uz klientu pamata pieprasījumiem. Un tikai atlikušajiem 10% uzdevumu būs nepieciešams cilvēks, kas spēj atrisināt sarežģītāku jautājumu.
Korporācijām patīk ietaupīt, tādēļ, ja ir iespējams samazināt noteiktu darbinieku skaitu un aizstāt tos ar nosacītiem robotiem, tad, protams, tas notiks, un tas ir normāli. Cilvēkiem ir jāsaprot, ka pasaule mainās neticami ātri, un jau ir pagājuši laiki, kad cilvēks vienreiz un uz visiem laikiem ieguva vienu profesiju. Eksperti apgalvo, ka cilvēki jau tagad karjeras laikā bieži maina 3-4 profesijas, un šī tendence noteikti turpināsies arī nākotnē. Tāpēc jābūt elastīgam, jāizglīto sevi, jāiemācās saprast, kā darbojas tehnoloģijas, jāiemācās strādāt ar tām un pielāgoties jauniem darba tirgus apstākļiem.
Tas var izklausīties pretrunīgi, bet man šķiet, ka tādu teksta modeļu kā Chat GPT 4.0 plaša izmantošana var novest pie tā, ka mēs vairāk novērtēsim klātienes komunikāciju, tādējādi vairāk uzlabojot komunikācijas iemaņas. Jau tagad mēs redzam, kā MI strauji revolucionizē mijiedarbību ar klientiem. Sarunboti spēj atbildēt uz pieprasījumiem nekavējoties, 24/7 un dažādās valodās, pašmācības ceļā izmantojot katru sarunu un uzlabojot savu atbilžu kvalitāti.
Kvalitātes nozīmi šeit nevar novērtēt par zemu, jo īpaši klientu komunikācijas analīzē – MI efektīvi novērtē un analizē klientu apmierinātību ar pakalpojumu, “skenējot” bankas darbinieku tālruņa sarunas ar klientiem. Rezultātā banka var pacelt komunikāciju pilnīgi jaunā līmenī, paaugstinot klientu lojalitāti.
No otras puses, MI izplatīšanās klientu apkalpošanā var uzsvērt patiesa cilvēciska kontakta vērtību. Galu galā, neraugoties uz visiem MI tikumiem, ir reizes, kad nekas nevar aizstāt empātiju, intuīciju un komunikācijas nianses, ko mēs, cilvēki, ienesam komunikācijā.
Tehnoloģisko progresu, protams, vairs nevar apturēt, un konkurence, kas tagad pastāv starp uzņēmumiem, kas strādā ar MI, mašīnmācīšanos, neironu tīkliem u.c., tikai paātrinās šo progresu. Mums atliek sekot tendencēm, aktīvi pētīt inovācijas un — pats galvenais — domāt par to, kā izmantot MI ar labiem nodomiem. Un, protams, neaizmirst par apkārtējiem cilvēkiem un tik svarīgu lietu kā cilvēku komunikācija.
