Bank kupił ChatGPT. I co dalej?

Po kilku tygodniach wyłania się jednak znacznie trudniejsze pytanie: ile z tego wynika dla banku?

Szybsze napisanie tekstu jest korzyścią. Jeszcze nie jest zmianą modelu działania. O ekonomicznym znaczeniu AI zaczynamy mówić wtedy, gdy krótszy czas pojedynczej czynności przekłada się na pracę całego procesu: obsługę klienta, przygotowanie decyzji, analizę dokumentów, komunikację marketingową albo pracę zaplecza.

Na tym etapie wiele wdrożeń dochodzi do pierwszej bariery. Model językowy potrafi pracować na materiale, który otrzymał. Nie posiada jednak automatycznie wiedzy zgromadzonej w banku.

Pracownik wie, gdzie znaleźć regulamin, pamięta ostatnią decyzję zarządu, zna historię klienta, rozumie lokalny kontekst i potrafi zadzwonić do kolegi z innego działu. Zewnętrzny model językowy nie ma takiego dostępu, tylko dlatego, że bank wykupił licencję.

Błędy popełniane przed uruchomieniem modelu

Wyobraźmy sobie przygotowanie odpowiedzi dla klienta przedsiębiorcy. W banku znajdują się informacje o jego rachunku, historii współpracy, kredytach, korespondencji i wcześniejszych decyzjach. Część danych leży w systemach transakcyjnych, część w dokumentach, część w poczcie, a część pozostaje wiedzą pracowników.

Samo uruchomienie AI tego układu nie porządkuje.

Jeżeli model ma pracować na wewnętrznych informacjach, trzeba wcześniej określić, z jakich zbiorów wolno mu korzystać, kto uzyskuje do nich dostęp, które dokumenty są aktualne i kto odpowiada za ich zmianę. Potrzebna jest także odpowiedź na bardzo przyziemne pytanie: skąd system ma wiedzieć, że instrukcja z zeszłego roku została zastąpiona nową?

To już nie jest problem jakości promptów, a zarządzania informacją.

Bank, który ma uporządkowane repozytorium procedur, jasno oznaczone wersje dokumentów i określone prawa dostępu, znajduje się w zupełnie innym punkcie niż instytucja, w której informacje są rozproszone pomiędzy folderami, pocztą elektroniczną i wiedzą poszczególnych osób.

AI ujawnia więc jakość organizacji informacji, która wcześniej mogła pozostawać niewidoczna. Dopóki pracownik sam szukał dokumentów, jego doświadczenie kompensowało część chaosu. System informatyczny takiego doświadczenia nie ma.

Dopiero po podłączeniu określonych i prawnie dostępnych źródeł można budować rozwiązanie, które wyszukuje potrzebne materiały, zestawia je i przygotowuje projekt odpowiedzi. Nadal trzeba określić, które dane system otrzymuje i według jakich zasad.

Gdzie pojawia się pieniądz

Najłatwiej policzyć czas potrzebny na napisanie pierwszej wersji dokumentu. To również najbardziej kuszący sposób uzasadniania inwestycji.

Taki rachunek bywa za wąski.

Weźmy reklamację. Jeżeli pracownik wcześniej poświęcał czas na wyszukanie korespondencji, sprawdzenie kilku dokumentów, odtworzenie historii sprawy, przygotowanie odpowiedzi i przekazanie jej do akceptacji, samo przyspieszenie pisania obejmuje tylko jeden fragment pracy.

Znacznie większy efekt organizacyjny powstanie wtedy, gdy system (po uzyskaniu dostępu do właściwych źródeł) pomoże zebrać materiały dotyczące konkretnej sprawy, uporządkuje chronologię i wskaże potencjalne niezgodności wymagające sprawdzenia. Pracownik nadal ustala stan faktyczny i odpowiada za działania przewidziane procedurą, lecz zaczyna pracę z przygotowanym materiałem zamiast od ręcznego przeszukiwania kilku miejsc.

Ekonomiki takiego rozwiązania nie da się uczciwie sprowadzić do liczby zakupionych licencji.

Trzeba sprawdzić, które czynności rzeczywiście zajmują czas, jak często się powtarzają, ile poprawek wymagają materiały przygotowane z pomocą AI i czy oszczędność na jednym etapie nie tworzy dodatkowej pracy na następnym. Szybko wygenerowany dokument, który wymaga długiego sprawdzania, może mieć niewielką wartość ekonomiczną.

Pilotaż powinien obejmować konkretny proces

Bank może na przykład wybrać jeden rodzaj powtarzalnej pracy dokumentowej, zmierzyć sposób jej wykonania przed wdrożeniem, następnie wprowadzić narzędzie i porównać czas, liczbę korekt oraz błędy. Taki eksperyment daje zarządowi znacznie więcej informacji niż ogólna deklaracja, że pracownicy „korzystają już z AI”.

Nie każda automatyzacja musi przy tym kończyć się redukcją zatrudnienia. W części banków większą wartość może mieć skrócenie czasu obsługi, możliwość wykonania większej liczby analiz przez ten sam zespół albo przesunięcie pracy z wyszukiwania dokumentów na kontakt z klientem i ocenę sprawy.

To są różne korzyści. Trzeba je również inaczej mierzyć.

Granica wdrożenia pojawia się tam, gdzie analiza zamienia się w decyzję. Model może przygotować warianty odpowiedzi, uporządkować materiał albo znaleźć fragmenty dokumentów istotne dla sprawy. Nie wynika z tego uprawnienie do samodzielnego rozstrzygania decyzji kredytowej, reklamacji czy kwestii prawnej. Zakres działania zależy od procedur banku, stosowanych systemów, rodzaju danych i wymagań prawnych.

Ta granica ma również znaczenie ekonomiczne. Im bardziej odpowiedzialna decyzja, tym większą część potencjalnej oszczędności może pochłonąć kontrola wyniku. Automatyzacja rutynowego porządkowania dokumentów ma więc inną charakterystykę ryzyka niż wykorzystanie modelu przy decyzji dotyczącej klienta.

Bank spółdzielczy nie musi zaczynać od dużego projektu technologicznego. Rozsądniejszym punktem startu jest znalezienie jednego procesu, w którym pracownicy wykonują wiele powtarzalnych czynności informacyjnych: wyszukują dokumenty, zestawiają dane, przygotowują pierwsze wersje materiałów albo porównują treść kilku źródeł.

Następnie trzeba ustalić stan początkowy: czas pracy, liczbę poprawek, częstotliwość błędów i czynności wymagające udziału człowieka. Dopiero wobec takiej podstawy można ocenić, czy AI rzeczywiście coś zmieniła.

Największą wartością pierwszego pilotażu może się przy tym okazać odkrycie problemów, które z samą sztuczną inteligencją mają niewiele wspólnego: nieaktualnych procedur, rozproszonych dokumentów, niejasnych uprawnień albo braku jednego źródła obowiązującej informacji.

I wtedy zarząd dostaje informację ważniejszą od kolejnej prezentacji możliwości modelu językowego. Widzi, gdzie w banku rzeczywiście giną czas i informacja. Od tego można zacząć inwestycję, którą później da się policzyć.

Maciej Małek