Анализи

Какво е мястото на изкуствения интелект в банковата автоматизация у нас

CIO Media

Очаква се фокусът на третата декада на XXI в. да падне върху използване на AI за "интелигентно" банкиране

Валентин Събев

Досегашното развитие на банковата автоматизацията е насочено предимно към процедурно или ситуационно обработване, съхраняване и обменяне на банкови данни по ефикасен и ефективен начин на алгоритмична основа. През първата декада на настоящия век банковата автоматизация премина под знака на ИТ централизация. Второто десетилетие бе фокусирано върху електронните канали за дистрибутиране на банкови продукти и услуги.

Очаква се фокусът на третата декада да падне върху използване на изкуствен интелект (AI) за едно "интелигентно" банкиране. Съответните решения с вграден AI функционират без участието на човек потребител, освобождавайки го да върши друга работа. Целта е да се редуцират разходи и да се повиши производителността без намаляване на текущата клиентска удовлетвореност. Наред с това се очаква AI да окаже влияние за по-ефективно компютъризиране на превантивни, оперативни или контролни бек офисни процеси в банкирането. Прогнозите са, че AI пряко увеличава добавената стойност.

Навлизане на системи с вграден изкуствен интелект
Първите опити за прилагане на изкуствен интелект за целите на банковия бизнес стъпват на конвенционални експертни системи. По предназначение този вид системи се използват за решаване проблеми в специализирана област, която обикновено изисква компетентно заключение от човек. Вземането на решения чрез тях се базира на правила (rule-based approach) от рода if - then. По тази причина силата на експертните системи зависи от броя на заложените в тях условия, но прецизността се губи при "непознати" за тях случаи или при липса на предварително закодирани ситуации.

За вземане на решения се очертават двата подхода и backward chaining. Прилаганата техника при първия подход е data-driven от налични данни и факти за bottom-up достигане на целево състояние, стартирайки от състоянията на наличните данни и факти. За разлика от него вторият подход се характеризира с goal-driven чрез top-down декомпозиране на целта на подцели.
Към настоящия момент в банковата автоматизация място са намерили експертни системи от правила, например:
  • при скориране на кредитоискатели;
  • при идентифициране на картови измами;
  • при спазване правомерността при плащанията;
  • при идентифициране на клиент и предоставяне достъп до техни активи и т.н.
Техните решения зависят от прагови стойности, изчислени от предварително заредените статични правила с постоянни коефициенти и константи. По тази причина тези системи не са само настройващи се от натрупаната история или адаптивни към променящите се условия и зависят от експертна намеса.

В момента навлизат и чатботове, имитиращи разговори с реални клиенти посредством сформиране на отговори на базата на вградени шаблони. Обаче за бъдещите банкови системи с вграден AI се изисква да покрият критерия на Тюринг, формулиран през далечната 1950 г. Според този критерий една машина притежава интелигентно поведение, ако може да убеди на естествен език своя събеседник, че той комуникира с друг човек, а не с машина.

Изкуствен интелект за усъвършенстване на клиентското обслужване във фронт офиса
AI при клиентско общуване. Навлизането на мобилното банкиране предостави все по-удобно общуване на клиентите със своята банка. Но общуването все още си остава компютърно зависимо, при което хората се принуждават да се съобразяват със съответните технически възможности. Навлизаме във времето, когато посоката е обърната към обичайния човешки начин на комуникиране. Преминава се от текстови към гласов диалог, независимо дали се отнася за звуков или видеообмен, както и за отдалечено или непосредствено общуване. В резултат силата на интелигентните банкови системи ще се почувства в осигуряване на "живо" общуване и комуникиране при клиентското обслужване.

В софтуера на някои чатботове започнаха да се включват средства за изкуствен интелект. Това означава, че наред с вградените софтуерни шаблони се запаметяват въпросите на клиента, както и отговорите, които са му дадени. Впоследствие се използва натрупаната информация за последващо диалогово общуване с клиента. По този начин системите еволюират и не се нуждаят от непрекъснати промени в софтуерния шаблон, по който работят.

Развитието на "умен" потребителски интерфейс на естествен език ще предизвика дигитална трансформация на дистрибутивните канали с участие на банкови служители в момента. Те ще претърпят своето дигитално развитие, изразяващо се в "говорещи" приложения или хуманоидно наподобяващи роботи в кол-центрове, осигуряващи еднакво обслужване за всички клиенти. Обаче за по-голяма близост до клиента се налага вграждането на емоции, например да показва съчувствие при инцидент, да проявява адаптивно поведение спрямо клиентския сегмент на обаждащия се и т.н.

Не е далечен моментът, когато с помощта на 3D принтиране на човешки елементи ще се появят роботи дроиди, притежаващи изкуствен интелект и силно наподобяващи хора. В резултат на това роботизиран "обслужващ персонал" в клоновата мрежа ще бъде често срещано явление и т.н.
Мобилната 5G комуникация ще предостави възможността да се осигури бърза и ефективна връзка между "периферните" процесори по роботите и централния "мозъчен" сървър, разположен в центъра за данни. Интелигентните решения се вземат от централния сървър с вградена система за изкуствен интелект и голям обем данни, а се изпълняват "периферните" процесори по роботите.

AI при клиентско идентифициране. Наред с вграждането на AI и 5G комуникация при наличието на производителни сървъри ще катализира използването на интелигентни софтуерни решения за лицево разпознаване в реално време или за анализиране на видеовръзка за моментна снимка/селфи, характерни мимики, жестомимични движения, четене по устни, гласово съобщение или пръстови отпечатъци.

AI за интелигентно персонализирано обслужване. Внедряването на DWH и CRM доведе до акумулиране на данни от различни източници и до тяхното натрупване на едно място. Големите по обем собствени данни и изкуственият интелект образуват онзи двигател, който задвижва всички креативни усилия за автоматично персонализирано банкиране, диференцирано по клиенти. Ефектът е в създаването на по-ефективни операции, по-удовлетворени клиенти и в резултат - повече ползи за двете страни.

Следващата стъпка в персонализираното обслужване е да бъде съобразено с потребностите на отделния клиент по интелигентен начин. Ширещата се досега практика е да се предлагат едни и същи "конфекционни" продукти или услуги за предварително подбрани канали. Обаче тя не отчита индивидуалните предпочитания на клиентите, за да се гарантира по-добра индивидуална удовлетвореност.

Използването на изкуствения интелект проправя пътя за преход от конфекционно през еталонно към персонализирано (customized) банково обслужване. Унифицираното и статичното предлагане за почти всички клиенти се подменя с динамично адаптиращо се обслужване за всеки произволен клиент. Целта е всеки клиент да получава продукти и услуги, приспособени за неговите индивидуални потребности във всеки един момент за най-подходящия канал. В резултат се увеличава клиентската удовлетвореност при осигуряване на оптимална рентабилност.
Но едва ли роботизираните решения ще са подходящи за финансови консултации на банковите клиенти.

Изкуствен интелект за по-добри и по-бързи, но по-евтини процеси в бек офиса
Наред с използването на изкуствен интелект при обслужването на клиенти масово ще се използват решенията за роботизираната автоматизация на процеси (robotic process automation - RPA) при бек офисни дейности. Този вид решения са базирани на софтуерни роботи (ботове) или на системи с вграден изкуствен интелект. Напредъкът около технологиите за изкуствен интелект улесняват бизнеса да се възползва от предимствата на RPA, без да отделя голям бюджет за работа в областта на развитието. За да бъдат решенията ефективни обаче, трябва да се установят много ясни правила и цели за безпроблемното протичането на банковите процеси.

Силата на RPA се проявява в изпълнението на повтарящи се масови бизнес процеси от автоматизирани софтуерни роботи. Образуват се софтуеризирани конвейери без човешко участие, премахващи повтарящите се и рутинни задачи от ежедневните дейности на банковия служител. От своя страна, служителят се фокусира върху интелектуална работа с по-големи ползи за банката. Въздействието е в повишаване на оперативната ефективност, в подобряване на качеството и в стриктно спазване на нормативните регулации.

Очакваната трансформация е да се премине от конвенционално решение към роботизирани решения за автоматизация на банкови процеси в бек офиса, където интелигентни компютърни решения на първо време ще подменят такива за тривиални или рутинни задачи.

Нов момент би бил "умното" роботизираното управление на прехвърляне на данни и тяхното "гладко" зареждане на данни в DWH без непосредственото участие на администраторите. Автоматичното интегриране към нови източници на данни, трансфериране на неформализирана информация в компютърно съвместим формат, както мониторинг при въвеждане на некоректни данни са част от функциите на решенията на RPA.

Следващото направление е в усъвършенстване на използваните експертни системи в посока на изкуствен интелект или налагане на техни бъдещи алтернативи във фонов режим. Потенциални обекти са:
  • последващ контрол при финално обработване на транзакции;
  • гарантиране на правомерността и законосъобразността (напр. AML, KYC и др.);
  • поддържане на бизнес риск в определени граници и ранно известяване на евентуални отклонения;
  • изготвяне на прогнозни анализи и оперативни отчети от разнородни източници на информация, видове носители и различни.
Бъдещите "умни" платформи с напълно автономно функциониране, чийто ефект е избягване на разочарованието на пострадалите лоялни клиенти, ще осигуряват:
  • идентифициране и предпазване от измами и за елиминиране на допълнителни усилия в банките по възстановяване на суми;
  • удостоверяване достъп до клиентски активи със съответните права за опериране;
  • поддържане на равномерен ритъм и еднакво качество при обработване на продукти и услуги.
Интерес представлява навлизането на роботи дроиди с вграден изкуствен интелект при обслужването на парични наличности и ценности, например за пренасяне на пари между главни и оперативни каси, броене на пари и тяхното пакетиране. Отделни компоненти вече са успешно внедрени при теглене на банкомат, разпознаване на банкноти при депозиране чрез АТМ, плащане на вендинг машини и т.н.

Изкуствен интелект за по-ефективни ИТ услуги
С нарастването на степента на компютъризацията все повече се налага да се оценява рискът в реално време през различните етапи на цикъла на доставка на софтуер. Системите с AI безспорно ще бъдат необходими придобивки, без да се считат за панацея за по-качествени ИТ услуги.

Едно от очакваното им използване е да се даде тласък за трансформиране на тестовите операции и осигуряване на качеството (QA). Прилагането на AI техники при тестване на софтуер все повече е наложително. Неизбежно AI скоро ще стане част от ежедневния качествен процес на софтуерния инженеринг при функционално, регресивно и други видове бизнес тестване с деперсонализирани данни. Наред с тях "умните" тестови платформи ще покрият операциите по генериране на тестови сценарии и анализиране на резултати за определяне на регулярната производителност и максималната натовареност.

Втората възможност е AI техники да се използват при нанасяне на програмни корекции или на следващи версии. С това се спазва изискването за разделение на задълженията при организацията на ИТ операции. В момента тази дейност крие известен риск от операторски случайни грешки или преднамерени действия.

Следващото възможно проявление на AI е да извършва в реално време мониторинг и диагностика на протичащите ИТ процеси за нарушена производителност или за отклонения от очакваното разписание на приключване на оперативни дейности. Паралелно с нова се идентифицират слабите или тесните места, пораждащи смущения в банковата автоматизация. Наред с направена диагностика и натрупаните исторически данни съответна система с AI би трябвало да е в състояние да прогнозира или да предлага решения, например в областта на планиране на капацитета на ИТ платформата на базата на събирани факти или на анализ на регистрираните събития в log files.

Ключово многомерното навлизане на AI е и в областта на ИТ сигурността: одитиране и анализ на регистрираните събития в лог файлове, откриване на регулаторни съответствие или бели петна в правата на потребителите, прогнозиране на рискови събития и т.н.

В заключение възходът на системите с вграден изкуствен интелект ще предизвикат една от определящите дигиталните трансформации в банковия бизнес в следващите години за редуциране на оперативните разходи при повишено качество, еднакво за всички клиенти. При фронт офиса се очаква системите с AI да са ефектни и атрактивни. В същото време използваните в бек офиса решения с AI или RPA ще са ефективни и ефикасни.

Реалните ползи ще настъпят, когато употребяването на изкуствен интелект за маркетингови цели се замени с пряко използване при банковите операции. Навярно един от методите за успешното му навлизане е да се запази постепенното адаптивно прилагане (agile), но екипите от бизнес аналитици и ИТ експерти трябва да се разширят с професионалисти от други специалности, например психолози и юристи. В определена степен ще се получи нов начин на мислене при интердисциплинарна екипна работа при решаване на бизнес, технологични и етични предизвикателства.

----------------------------------------------
Валентин Събев работи в областта на банковата автоматизация от 1991. Бил е CIO в ОББ и СТО/СТА на NBG за Югоизточна Европа. Създател е на Виртуалната банка към БАКБ. Консултирал е в ДСК. Завършва СУ "Св. Климент Охридски" като магистър по "Кибернетика и управление". Доктор по математика е със защитена теза "Моделиране и автоматизиране на бизнес-административни процедури". Притежава швейцарска диплома за Банков мениджмънт. Инициатор и председател на Комитета по ИТ към АТБ. Бил е университетски преподавател. Автор е на редица статии, лекции, анализи и книги в областта на ИТ.

X