Berta Sándor
Egyre több pénzt fektetnek be a mesterséges intelligenciába a bankok
Elsősorban a gépi tanulás keltette fel a pénzintézetek érdeklődését, a fejlesztésekből ugyanakkor még nem sok látszik.
A Credit Suisse által megalkotott Ameliának nincs szüksége cigiszünetekre, fizetésre, nyaralásra és nem követel bónuszt sem. Amelia ugyanis egy chatbot, amely segít a munkatársaknak a számítógépes problémák esetén. A program nem csupán az olyan kérdésekre tudja a választ, hogy miként telepíthető fel egy szoftver vagy mi a teendő, ha egy mobiltelefonos alkalmazás nem működik, de számtalan egyéb dologban is segíteni tud, s ha valamire nem tudna megoldást, akkor értesíti az IT-részleg dolgozóit. A digitális asszisztenst tavaly december óta alkalmazza a Credit Suisse. Az első 5 hónapban kereken 18 000 esetet dolgozott fel. Claude Honegger, a pénzintézet globális IT-vezetője kifejtette, hogy eddig Ameliát jól fogadták az alkalmazottak. Sokan meglepődtek rajta és jópáran kiváncsiak vagyoka, hogy mi mindent tud a chatbot.
Amelia nem csupán érzelmi intelligenciát szimulál, de azt is felismeri, ha a dolgozók bosszúsak vagy frusztráltak. Dokumentumokat olvas és megjegyzi az információkat. A rendszer egyelőre a háttérben dolgozik, az ügyfelek nem tudnak róla, de tökéletesen bemutatja azt, hogy milyen lehet a bankrendszer néhány év múlva. Az ágazati szakértőket lenyűgözik az átfogó adatelemzések és az öntanuló algoritmusok, s azt remélik, hogy az új megoldásokkal komoly költségmegatakarítás érhető el.
Jamie Forese, a Citigroup befektetési bank vezetője nemrég azt nyilatkozta, hogy a következő 5 évben a náluk lévő 20 000 IT-állás felét megszüntethetik és a háttérfeladatokra az emberek helyett robotokat alkalmazhatnak. Ez jól példázza, hogy milyen hatalmas elvárások vannak az új technikával szemben, mert a pénzintézetek nem akarják átaludni ezt a digitális trendet. A UBS svájci bank például Tessinben egy új egységet hoz létre, amely kifejezetten a mesterséges intelligenciával fog foglalkozni, de a Nomura és a JP Morgan is kialakított egy ilyen egységet. A JP Morgan ráadásul a részlege vezetőjének a Carnegie Mellon Egyetem gépi tanulási szakértőjét kérte fel. A csoportban bankárok és technológiai szakértők már a jövő szoftverein dolgoznak.
Most még a technológia nem igazán van jelen a szektorban. Samik Chandarana, a csapat tagja elismerte, hogy még túl nagy a felhajtás ezen a területen és csak lassan érik el azt a szintet, amikor a technológiát valami észszerű dologra lehet használni. Hasonló álláspontot képvisel Kerem Tomak is, akinek a Commerzbanknál a Big Data és a mesterséges intelligencia a szakterülete. Ő úgy véli, hogy most egy olyan korszakban élünk, amikor az adatmennyiségek és ezek feldolgozási lehetőségei jelentős mértékben növekedtek, és ebben segíthet a gépi tanulás, de még túl korai lenne kihirdetni a mesterséges intelligencia korszakát.
A pénzintézetek megpróbálják a jelenlegi digitális asszisztenseket, például az Amazon Alexát is felkészíteni a következő korszakra. Amennyiben az új megoldások beválnak, akkor a bankárok a fontosabb dolgokkal foglalkozhatnak majd. A legnagyobb megtakarítási lehetőségek az ügyféltanácsadásban rejlenek. Az Autonomous brit elemzőház úgy becsülte, hogy 2030-ig ezen a területen globálisan akár 490 milliárd dollár is megtakarítható lesz. Fredun Mazaheri, a HSBC német leányvállalatának kockázati üzletágvezetője arra mutatott rá, hogy a gépi tanulás segíthet összekötni az egyes területeket, amelyek most még egymástól elszigeteltek. Ezáltal hatékonyabbá válhat például a csalások felderítése. Az intelligens szoftverek riaszthatnák a szakembereket akkor, ha gyanús tevékenységeket vagy személyeket észlelnek, s így megvizsgálhatók lennének a kérdéses tranzakciók és viselkedésminták.
A pénzintézetek befektetési részlegeiben már okos algoritmusok elemzik a múltban kötött kereskedelmi üzleteket, hogy hatékonyabbá tegyék a jövőbeli szerződéskötéseket. De vannak más értékelések is: az UBS-nél például a számítógépek elemzik a menedzserek e-mailjeit. Mazaheri végül leszögezte, hogy bizonyos területeken egyszerűen túlzó elvárások vannak a mesterséges intelligenciával szemben - különösen, ha az adatok, a dokumentumok és az újságcikkek kielemzéséről van szó. Fontos azt tudatosítani, hogy az emberre és a gépre egyaránt szükség van, s egyik sem tökéletes.
A Credit Suisse által megalkotott Ameliának nincs szüksége cigiszünetekre, fizetésre, nyaralásra és nem követel bónuszt sem. Amelia ugyanis egy chatbot, amely segít a munkatársaknak a számítógépes problémák esetén. A program nem csupán az olyan kérdésekre tudja a választ, hogy miként telepíthető fel egy szoftver vagy mi a teendő, ha egy mobiltelefonos alkalmazás nem működik, de számtalan egyéb dologban is segíteni tud, s ha valamire nem tudna megoldást, akkor értesíti az IT-részleg dolgozóit. A digitális asszisztenst tavaly december óta alkalmazza a Credit Suisse. Az első 5 hónapban kereken 18 000 esetet dolgozott fel. Claude Honegger, a pénzintézet globális IT-vezetője kifejtette, hogy eddig Ameliát jól fogadták az alkalmazottak. Sokan meglepődtek rajta és jópáran kiváncsiak vagyoka, hogy mi mindent tud a chatbot.
Amelia nem csupán érzelmi intelligenciát szimulál, de azt is felismeri, ha a dolgozók bosszúsak vagy frusztráltak. Dokumentumokat olvas és megjegyzi az információkat. A rendszer egyelőre a háttérben dolgozik, az ügyfelek nem tudnak róla, de tökéletesen bemutatja azt, hogy milyen lehet a bankrendszer néhány év múlva. Az ágazati szakértőket lenyűgözik az átfogó adatelemzések és az öntanuló algoritmusok, s azt remélik, hogy az új megoldásokkal komoly költségmegatakarítás érhető el.
Jamie Forese, a Citigroup befektetési bank vezetője nemrég azt nyilatkozta, hogy a következő 5 évben a náluk lévő 20 000 IT-állás felét megszüntethetik és a háttérfeladatokra az emberek helyett robotokat alkalmazhatnak. Ez jól példázza, hogy milyen hatalmas elvárások vannak az új technikával szemben, mert a pénzintézetek nem akarják átaludni ezt a digitális trendet. A UBS svájci bank például Tessinben egy új egységet hoz létre, amely kifejezetten a mesterséges intelligenciával fog foglalkozni, de a Nomura és a JP Morgan is kialakított egy ilyen egységet. A JP Morgan ráadásul a részlege vezetőjének a Carnegie Mellon Egyetem gépi tanulási szakértőjét kérte fel. A csoportban bankárok és technológiai szakértők már a jövő szoftverein dolgoznak.
Most még a technológia nem igazán van jelen a szektorban. Samik Chandarana, a csapat tagja elismerte, hogy még túl nagy a felhajtás ezen a területen és csak lassan érik el azt a szintet, amikor a technológiát valami észszerű dologra lehet használni. Hasonló álláspontot képvisel Kerem Tomak is, akinek a Commerzbanknál a Big Data és a mesterséges intelligencia a szakterülete. Ő úgy véli, hogy most egy olyan korszakban élünk, amikor az adatmennyiségek és ezek feldolgozási lehetőségei jelentős mértékben növekedtek, és ebben segíthet a gépi tanulás, de még túl korai lenne kihirdetni a mesterséges intelligencia korszakát.
A pénzintézetek megpróbálják a jelenlegi digitális asszisztenseket, például az Amazon Alexát is felkészíteni a következő korszakra. Amennyiben az új megoldások beválnak, akkor a bankárok a fontosabb dolgokkal foglalkozhatnak majd. A legnagyobb megtakarítási lehetőségek az ügyféltanácsadásban rejlenek. Az Autonomous brit elemzőház úgy becsülte, hogy 2030-ig ezen a területen globálisan akár 490 milliárd dollár is megtakarítható lesz. Fredun Mazaheri, a HSBC német leányvállalatának kockázati üzletágvezetője arra mutatott rá, hogy a gépi tanulás segíthet összekötni az egyes területeket, amelyek most még egymástól elszigeteltek. Ezáltal hatékonyabbá válhat például a csalások felderítése. Az intelligens szoftverek riaszthatnák a szakembereket akkor, ha gyanús tevékenységeket vagy személyeket észlelnek, s így megvizsgálhatók lennének a kérdéses tranzakciók és viselkedésminták.
A pénzintézetek befektetési részlegeiben már okos algoritmusok elemzik a múltban kötött kereskedelmi üzleteket, hogy hatékonyabbá tegyék a jövőbeli szerződéskötéseket. De vannak más értékelések is: az UBS-nél például a számítógépek elemzik a menedzserek e-mailjeit. Mazaheri végül leszögezte, hogy bizonyos területeken egyszerűen túlzó elvárások vannak a mesterséges intelligenciával szemben - különösen, ha az adatok, a dokumentumok és az újságcikkek kielemzéséről van szó. Fontos azt tudatosítani, hogy az emberre és a gépre egyaránt szükség van, s egyik sem tökéletes.