M?dre AI i odpowiedzialne automatyzacje
S?owa Joanny Maciejewskiej na temat AI odbi?y si? szerokim echem. Wielokrotnie cytowane i odmieniane chyba przez wszystkie przypadki, ewidentnie dotkn??y czu?ej struny w?ród odbiorców. Aplikowane AI czy automatyzacji powinno si? odbywa? w konkretnych obszarach w s?u?bie cz?owiekowi, a nie po ty, cz?owieka z procesu ca?kowicie wyklucza?. Gdzie zatem AI ma sens? Czym jest odpowiedzialna automatyzacja?
Bezsprzecznie AI, zw?aszcza ta w postaci LLM-ów jest coraz szerzej i powszechniej u?ywana, przyspieszaj?c prac? niektórych.? Jednak LLMy nie s? w stanie, w wielu przypadkach i z wielu wzgl?dów, zast?pi? ludzkiego wk?adu. Jest te? gros dziedzin, w których po prostu zast?powa? go nie powinny.?
AI vs cz?owiek
Wiele firm wierzy w maksymalizacj? zysku, stawiaj?c nie na zwi?kszanie sprzeda?y, ekspansj? na nowe rynki, ale – przede wszystkim ograniczanie kosztów. Licz?c, ?e LLMy lub inne generatywne AI wespr? ich w tym dzia?aniu, podejmuj? decyzje o ograniczaniu cho?by dzia?ów sprzeda?y czy obs?ugi klienta. Tylko co na to klienci?
Wg. badania CGS na konsumentach w Stanach Zjednoczonych – a? 86% respondentów woli w procesie sprzeda?owym kontaktowa? si? z cz?owiekiem ni? z czatbotem. A? 71% twierdzi, ?e w ich przypadku prawdopodobieństwo korzystania z produktów czy us?ug marek, które nie posiadaj? ludzkiej obs?ugi klienta – wyra?nie spada. Za? na naszym krajowym rynku –? 42,6% osób deklaruje, ?e odczuwa?o frustracj? po kontakcie z chatbotem, a pozytywne emocje towarzyszy?y tylko 17%.
Pytanie, czy to w?a?nie w tym kierunku powinno zmierza? wykorzystywanie AI, staje si? coraz bardziej zasadne. Czy frustracje towarzysz?ce konsumentom mo?na po prostu zniwelowa? lepszym AI? A mo?e chodzi tu o co? du?o bardziej delikatnego i ulotnego – cho?by empati?? By? mo?e nale?y po prostu zmieni? sposób my?lenia o AI i wykorzystywa? j? tam gdzie mo?e przynie?? nie tylko realne korzy?ci, ale te? nie wp?ynie negatywnie na naszych konsumentów, pracowników czy spo?eczno???
Dehumanizacja kontaktu z organizacj? nie wydaje si? w ka?dym razie najlepszym kierunkiem. Wiemy, ?e obs?uga klienta jest trudnym zadaniem i nierzadko odbywa si? dok?adnie w momencie, gdy klient końcowy jest maksymalnie sfrustrowany, co z kolei potrafi odbija? si? na zdrowiu psychicznym pracowników dzia?u CS. By? mo?e nie zaszkodzi?oby pochyli? nad tym, jak AI mog?aby wesprze? rozwi?zanie tego problemu – bez zast?powania cz?owieka LLM-em.?
Gdzie zatem wykorzystywa? AI?
Cho? LLM-y nie s? tak mile widziane jako ?pracownik dzia?u obs?ugi” i wci?? maj? tendencj? do halucynacji czy zmy?lania ?róde?, nadal mog? pomaga? i przynosi? warto?? organizacjom. Cho? warto si? skupi? na innych obszarach ni? te, które s? najbardziej widoczne w g?ównym obiegu informacji.? Mo?emy GenAI zaaplikowa? jako wsparcie dla naszych pracowników wewn?trz organizacji – przy ró?norakich procesach, niekoniecznie zwi?zanych z bezpo?redni? obs?ug? klienta końcowego.?
Wg Velo Bank (wywiad ITwiz 3-4 (116)/2024,str. 42) aplikacja GenAI w ramach narz?dzi wsparcia dzia?ów analitycznych, antyfraudowych czy ryzyka mo?e ograniczy? koszty o 10-15% (a w przypadku banku to oszcz?dno?? rz?du 80-90 mln z? rocznie).
W bankowo?ci, gdzie ilo?? danych ro?nie w szybkim tempie, a decyzje musz? by? podejmowane na podstawie precyzyjnych analiz, wykorzystanie technologii staje si? kluczowe. Modele j?zykowe du?ej skali (LLM) mog? znacz?co wspiera? pracowników dzia?ów analitycznych, antyfraudowych oraz zarz?dzania ryzykiem, oferuj?c zaawansowane narz?dzia do analizy danych i przetwarzania informacji.
Jednym z najwa?niejszych zastosowań LLM w bankowo?ci jest mo?liwo?? przeszukiwania ogromnych baz danych za pomoc? zapytań w j?zyku naturalnym. Pracownicy mog? zadawa? pytania chatbotowi, formu?uj?c je w sposób naturalny, bez potrzeby znajomo?ci skomplikowanych zapytań SQL czy innych j?zyków programowania. Analityk mo?e zapyta?: ?Poka? mi wszystkie transakcje powy?ej 10,000 USD z ostatnich trzech miesi?cy” i natychmiast uzyska? potrzebne dane. Taka funkcjonalno?? przyspiesza procesy analityczne, redukuje ryzyko b??dów i zwi?ksza efektywno?? pracy – równie? dlatego, ?e tego typu sposób uzyskiwania informacji jest dla naszej psychiki du?o bardziej naturalny, a wi?c przyjemniejszy.?
Kolejnym przydatnym zastosowaniem jest automatyczne streszczanie dokumentów. Banki operuj? na ogromnych ilo?ciach dokumentacji, od umów po regulacje prawne. LLMy mog? automatycznie generowa? streszczenia tych dokumentów, umo?liwiaj?c pracownikom szybkie zrozumienie ich tre?ci i wy?apanie kluczowych informacji (lub nawet b??dów). Dokument o d?ugo?ci kilkudziesi?ciu stron mo?e zosta? zredukowany do kilkupunktowego streszczenia, które zawiera najwa?niejsze dane i wnioski. To znacz?co skraca czas potrzebny na przegl?danie dokumentacji i pozwala pracownikom skupi? si? na bardziej strategicznych zadaniach. Do tego celu warto wykorzysta? aplikacje ucz?ce si? na naszych zestawach danych i tworzy? asystentów organizacji – podobnie jak to zrobi? Nest! Bank. Oczywi?cie – równie? tu kluczowe b?dzie odpowiednie ustawienie temperatury GenAI[1] oraz wy?apywanie i korygowanie ewentualnych halucynacji.?
W kontek?cie dzia?ań antyfraudowych – GenAI mog? by? wykorzystywane do wykrywania nieprawid?owo?ci i wzorców wskazuj?cych na oszustwa. Modele te, analizuj?c historyczne dane transakcyjne i wzorce zachowań, identyfikuj? nietypowe operacje, które sugeruj? dzia?alno?? przest?pcz?. Je?li system zauwa?y nag?e i nietypowe transfery du?ych sum pieni?dzy z konta klienta, mo?e automatycznie oznaczy? takie transakcje jako podejrzane i powiadomi? odpowiedni zespó?, by umo?liwi? dalsz? analiz? b?d? kontakt z w?a?cicielem konta.?
W zarz?dzaniu ryzykiem GenAI wspieraj? pracowników w ocenie ryzyka kredytowego, rynkowego czy operacyjnego poprzez analiz? ró?norodnych ?róde? danych i generowanie prognoz oraz rekomendacji. Mog? u?atwi? cho?by szybk? wst?pn? analiz? sentymentu wypowiedzi o marce w mediach spo?eczno?ciowych czy w prasie, mog? dostarczy? dodatkowych informacji na temat nastrojów rynkowych, wp?ywaj?cych na decyzje inwestycyjne lub kredytowe.
Podsumowuj?c, zastosowanie modeli j?zykowych du?ej skali w bankowo?ci niesie ze sob? ogromny potencja? do zwi?kszenia efektywno?ci pracy i u?atwienia pracy ludzkiej, poprawy jako?ci analiz i szybszego reagowania na zagro?enia. Przeszukiwanie baz danych w j?zyku naturalnym, automatyczne streszczanie dokumentów oraz zaawansowana analiza wzorców to tylko niektóre z funkcji, które mog? by? znaczn? ulg? dla pracowników banków w ich codziennych obowi?zkach.
Te wszystkie zalety, niestety, maj? te? swoje koszta – cho?by w konsumpcji energii i zwi?kszeniu ?ladu w?glowego organizacji. Czy zatem powinni?my wybiera? rozwi?zania typu GenAI niesieni fal? trendu? Czy strach przed tym, by nie ?wypa?? z rynku”, ?nie zosta? w tyle” w stosunku do konkurencji, która ju?, ju? wymachuje sztandarem Sztucznej Inteligencji, nie przys?oni nam wcze?niejszych deklaracji zwi?zanych ze zrównowa?onym rozwojem? A mo?e jeste?my w stanie to po??czy?? Je?li tak, to w jaki sposób? Mo?e to nie na wykorzystaniu AI za wszelk? cen? powinni?my si? skupia?, tylko na przyk?ad na zrównowa?onej automatyzacji przez AI wspieranej??
Automatyzuj odpowiedzialnie
Automatyzacja procesów biznesowych z pomoc? platform typu BPM, na przyk??d – naszego Flowee, niezale?nie od zaawansowanych rozwi?zań GenAI, mo?e znacz?co podnie?? efektywno?? przedsi?biorstwa, je?li jest odpowiednio zastosowana. Wed?ug badań McKinsey – firmy, które skutecznie wdro?y?y automatyzacj?, zauwa?y?y wzrost produktywno?ci nawet o 20-30% oraz zmniejszenie kosztów operacyjnych o 15-20%. Cyfryzacja procesów umo?liwia szybkie i dok?adne wykonywanie rutynowych zadań, dzi?ki czemu pracownicy mog? skupi? si? na bardziej kreatywnych i strategicznych dzia?aniach. Przyk?adowo, automatyzacja w obszarze ksi?gowo?ci mo?e skróci? czas przetwarzania faktur o 60-70%, co znacznie przyspiesza obieg dokumentów w firmie.?
W przeciwieństwie do zaawansowanych rozwi?zań AI, automatyzacja oparta o BPMy nie wymaga tak du?ej mocy obliczeniowej, co sprawia, ?e jest mniej obci??aj?ca dla ?rodowiska. Rozwi?zania takie jak Flowee s? mniej energoch?onne, co lepiej wpisuje si? w strategi? zrównowa?onego rozwoju. Dzi?ki mniejszemu zu?yciu energii, przedsi?biorstwa mog? skuteczniej dba? o swój ?lad w?glowy, co – w obliczu globalnych wyzwań klimatycznych – nie jest bez znaczenia. Przyk?adowo, zastosowanie robotów programowych (RPA) do automatyzacji procesów znacznie zmniejsza zu?ycie papieru i energii elektrycznej i pozwala bardziej ekologicznie zarz?dza? zasobami.?
Mimo licznych korzy?ci, automatyzacja tak?e niesie ze sob? wiele wyzwań. Wiele firm nie posiada pe?nej wiedzy na temat swoich procesów biznesowych, co utrudnia efektywne wdro?enie automatyzacji. Brak inwentaryzacji procesów mo?e prowadzi? do automatyzacji niew?a?ciwych obszarów, co z kolei nie przynosi oczekiwanych rezultatów. Zdarza si?, ?e firmy decyduj? si? na automatyzacj? tych procesów, które s? ju? dobrze zoptymalizowane, zamiast skupi? si? na tych, które faktycznie wymagaj? usprawnień. Na fali zachwytu automatyzacj?, firmy potrafi? te? zaimplementowa? drogie rozwi?zania np. do pracy 2 osób, cho? doln? granic? op?acalno?ci jest np. 100 pracowników.?
Innym wyzwaniem jest potrzeba zmiany kultury organizacyjnej. Cyfryzacja procesów cz?sto wymaga zmiany sposobu my?lenia pracowników oraz kadry zarz?dzaj?cej i dostosowania si? do nowych technologii.?Tutaj zawsze mo?na spodziewa? si? obaw i oporu. Niezwykle wa?ne mo?e okaza? si? umiej?tne wys?uchanie zespo?u, zidentyfikowanie jego potrzeb i odpowiedzenie na nie z empati?. Wdro?enie rozwi?zania automatyzuj?cego wymaga te? odpowiednich umiej?tno?ci technicznych, to za? wi??e si? z konieczno?ci? dodatkowych szkoleń i inwestycji w rozwój pracowników lub rozwój w?asnego dzia?u IT.
Wreszcie, automatyzacja wymaga dok?adnego planowania i zarz?dzania projektami. Firmy musz? dok?adnie analizowa?, które procesy mo?na i warto automatyzowa?, aby unikn?? b??dów i nieefektywno?ci. Proces ten cz?sto zaczyna si? od inwentaryzacji i mapowania wszystkich procesów w organizacji, co pozwala na identyfikacj? obszarów, które mog? przynie?? najwi?ksze korzy?ci. Przeprowadzenie dok?adnej analizy i strategii wdro?enia jest etapem, którego nie mo?na pomin??, je??i chcemy przeprowadzi? automatyzacj? z sukcesem.?
Podsumowuj?c, automatyzacja procesów biznesowych mo?e znacznie poprawi? efektywno?? i zrównowa?ony rozwój przedsi?biorstw, ale wymaga starannego planowania i zarz?dzania. Pomimo wyzwań, korzy?ci p?yn?ce z automatyzacji, takie jak zwi?kszenie produktywno?ci i redukcja kosztów, s? warte wysi?ku i mog? cz??ciowo rozwi?zywa? problemy organizacji bez wchodzenia w obszary niepewno?ci zwi?zane z GenAI – ale wykorzystuj?c jej wsparcie.?
[1] Temperatura GenAI to – w skrócie – stopień jej kreatywno?ci i konkretno?ci wypowiedzi. Im ni?sza temperatura, tym wahad?o jest mocniej wychylone na stron? konkretu. Im wy?sza – tym bardziej wzrasta kreatywno??.?