Przecież żaden oddział nie może zostać pominięty. Z drugiej strony w obu tych sektorach lawinowo rośnie liczba transakcji online oraz liczba zapytań — o handel akcjami online, odszkodowania lub usługi. Smartfony i digitalizacja sprawiają, że banki i towarzystwa ubezpieczeniowe są coraz bardziej dostępne dla klientów, nawet po godzinach pracy.
Wiele z tych zapytań często się powtarza i nie wymaga indywidualnej odpowiedzi. Dobrze się zatem nadają do przetwarzania automatycznego, przykładowo w ramach zrobotyzowanej automatyzacji procesów (RPA). Jak wynika z badania przeprowadzonego przez NetApp, decydenci z obu tych branż widzą w tym idealny punkt wyjścia do wdrażania rozwiązań AI w swoich firmach.
RPA wchodzi do mainstreamu
Firma analityczna Gartner ocenia globalną wartość obecnych wydatków na oprogramowanie RPA na 680 mln USD. Do 2022 r. mogą one wzrosnąć do 2,4 mld USD. Inwestycje tego rzędu możemy zatem spokojnie zaliczyć już do mainstreamu. Jak dodaje Gartner, banki i towarzystwa ubezpieczeniowe należą do głównych użytkowników RPA. Automatyzacja przede wszystkim przyczynia się do obniżenia liczby błędów wykonywania powtarzalnych zadań, np. w księgowości lub przetwarzaniu (46,7% respondentów badania NetApp z branży finansowej już stosuje AI w tym celu). Równocześnie badanie branż finansowej i ubezpieczeniowej wykazało, że inteligentne rozwiązania zyskują coraz większą popularność w bardziej skomplikowanych dziedzinach, jak zarządzanie portfelem (26,7%), obsługa klienta (46,7%) i zwalczanie nadużyć (40%). W przyszłości AI będzie także w stanie wyręczyć działy obsługi i pomocy technicznej w indywidualnych kontaktach z klientami, chociaż obecnie takie zastosowania są jeszcze dość rzadkie. W AI drzemie także duży potencjał zastosowań w analizie predykcyjnej.
Chmura jako katalizator
Jeśli chodzi o infrastrukturę, sektor finansowy zdecydowanie opowiada się za usługami chmurowymi: 86,7% respondentów korzysta z usług AI czerpiących moc obliczeniową z chmury. Rozwiązania te zapewniają instytucjom niezbędną elastyczność (pamiętajmy: oddziały), a zarazem wydajność na tyle dużą, aby przetwarzać olbrzymie ilości danych z zachowaniem wysokiej jakości i wymaganą prędkością. Pozwalają bankowym działom bezpieczeństwa IT szybko wykrywać i oznaczać nielegalne transakcje. Chatboty działu obsługi potrafią automatycznie wykryć język zapytania dzięki przetwarzaniu języka naturalnego i odpowiedzieć klientowi w jego rodzimym języku. Architektury chmurowe, jak NetApp Cloud Volume Services, zaprojektowane pod kątem potrzeb deweloperów, ułatwiają tworzenie własnej architektury za pomocą prostych interfejsów i rozbudowanych możliwości personalizacji.
Dobre planowanie, szybkie wdrożenie
Mimo wielu obszarów zastosowania to właśnie sektor finansowy jest jednym z pionierów wdrażania i praktycznego wykorzystania rozwiązań AI. W chwili przeprowadzania ankiety ponad 56% jej uczestników od kilku lat realizowało już własną strategię w tej kwestii i miało zintegrowane co najmniej jedno takie rozwiązanie w swoich rutynowych procesach. Odpowiedzialność za działanie AI ponosi zazwyczaj zarząd, rzadziej dział IT. 30% firm planuje nawet zorganizowanie specjalnego działu IT. Działy te, we współpracy z zewnętrznymi konsultantami, mogłyby wtedy wyjaśniać pozostałe jeszcze zastrzeżenia dotyczące AI. Badanie wykazało, że respondenci są szczególnie wyczuleni na kwestie prywatności — co zresztą zrozumiałe, biorąc pod uwagę, z jak poufnymi i osobistymi danymi ma do czynienia ich branża. Przy pomocy ekspertów firmy powinny utworzyć niezbędne know-how bezpiecznego przetwarzania danych oraz dopilnować, aby wykorzystywane były tylko dostatecznie bezpieczne i certyfikowane rozwiązania.
Deklarowana wola inwestycji w AI oraz wysoki stopień wdrożenia projektów AI są dowodem na to, że decydenci IT z branż finansowej i ubezpieczeniowej doceniają znaczenie tej technologii. Jeśli utrzymają to nastawienie i otwartość na możliwości sztucznej inteligencji, będą dobrze przygotowani na przyszłość.
