Bank ma dane, ale czy potrafi z nich korzystać

Bank posiada więc dużą ilość informacji, a odpowiednie wykorzystanie danych w banku wymaga lepszej organizacji dostępu.

I właśnie od tego punktu należałoby zaczynać rozmowę o modelach językowych, uwzględniając wykorzystanie danych w banku.

Zakup licencji na kolejne narzędzie jest stosunkowo prosty. Znacznie trudniej odpowiedzieć na pytanie, z jakich informacji system ma korzystać, które dokumenty są aktualne, kto odpowiada za ich jakość oraz jakie dane mogą zostać użyte w konkretnym procesie.

Bez uporządkowania tych spraw nawet bardzo dobry model językowy będzie pracował na materiale, którego bank sam nie potrafi jednoznacznie zinterpretować.

Najpierw trzeba wiedzieć, gdzie jest informacja

Wyobraźmy sobie taką sytuację. Pracownik przygotowuje propozycję dla przedsiębiorcy, który od kilku lat korzysta z usług banku. Chce sprawdzić jego dotychczasową relację, wykorzystywane produkty, historię kontaktów i możliwości dalszej współpracy.

Teoretycznie bank ma potrzebne informacje. Problem zaczyna się podczas ich szukania.

Jeżeli dane znajdują się w kilku systemach, dokumentach i notatkach, pracownik musi samodzielnie odtworzyć obraz klienta. Wykorzystanie danych w banku mógłby pomóc w wyszukiwaniu oraz uporządkowaniu tego materiału. Nie oznacza to jednak, że sam ustali, jaka oferta powinna zostać przedstawiona klientowi.

Taka decyzja zależy od zasad banku, danych finansowych, oceny ryzyka, posiadanych zgód, sytuacji klienta i kompetencji pracownika.

Pierwszym problemem wdrożenia staje się więc jakość źródeł.

W kontekście wykorzystanie danych w banku istotne jest, aby bank wiedział, które dokumenty są obowiązujące.

W tej sytuacji musi także być jasne, gdzie znajduje się ich aktualna wersja i kto odpowiada za zmianę treści.

To zadanie organizacyjne. Technologia pojawia się później.

Sprzedaż zaczyna się wcześniej niż przy okienku

Banki dysponują informacjami, które pozwalają lepiej przygotować rozmowę z klientem. Sama historia transakcji albo lista produktów nie daje jeszcze podstaw do automatycznego formułowania oferty. Może jednak pomóc pracownikowi zobaczyć relację, której przy codziennej obsłudze nie analizuje w całości.

Przedsiębiorca korzysta na przykład z rachunku firmowego, regularnie opłaca leasing, wykonuje przelewy do zagranicznych kontrahentów i okresowo utrzymuje wyższą nadwyżkę środków. Każdy z tych faktów osobno mówi niewiele. Zestawione razem mogą być punktem wyjścia do rozmowy o potrzebach firmy.

Model językowy nie musi w takim przypadku przewidywać klienta”. Wystarczy bardziej przyziemne zastosowanie: zebranie informacji z dopuszczonych źródeł, uporządkowanie ich oraz przygotowanie krótkiego materiału dla doradcy.

Pracownik otrzymuje wtedy lepszy punkt startu do rozmowy.

Dla banku spółdzielczego ma to dodatkowy wymiar. Lokalna znajomość przedsiębiorcy nadal może być przewagą, ale wiedza przechowywana wyłącznie w pamięci konkretnego pracownika znika z organizacji wraz z jego odejściem, zmianą stanowiska albo zwykłym upływem czasu.

Uporządkowane repozytorium informacji pozwala tę wiedzę instytucjonalizować. Model językowy może ułatwić jej późniejsze odnajdywanie, pod warunkiem że otrzyma dostęp do właściwych materiałów i bank określi zasady korzystania z nich.

Marketing potrzebuje pamięci banku

Podobny problem występuje w marketingu.

Bank przygotowuje komunikaty przez lata. Powstają teksty na stronę internetową, posty, materiały produktowe, odpowiedzi na pytania klientów, prezentacje i dokumenty związane z kampaniami. Po pewnym czasie organizacja posiada pokaźne archiwum, ale rzadko wykorzystuje je jako uporządkowany zasób wiedzy.

W efekcie kolejny materiał często powstaje od początku.

Dobrze przygotowane archiwum zmienia sposób pracy. Osoba tworząca komunikację może szybko odnaleźć wcześniejsze materiały dotyczące kredytu mieszkaniowego, sprawdzić stosowaną terminologię, zestawić kilka wersji komunikatu i zidentyfikować potencjalne niezgodności między dokumentami.

Model językowy może w tym pomagać, jeśli bank udostępni mu właściwe źródła w kontrolowanym środowisku. Sam model nie rozstrzyga jednak, który dokument jest prawnie obowiązujący ani która informacja produktowa pozostaje aktualna. Takie rozstrzygnięcie musi wynikać z organizacji dokumentacji i odpowiedzialności wewnątrz banku.

To pokazuje właściwą kolejność wdrożenia.

Zanim bank zacznie zastanawiać się nad generowaniem setek nowych tekstów, powinien sprawdzić, czy potrafi wykorzystać te, które już posiada.

Najdroższy problem może być całkiem prozaiczny

W dyskusji o sztucznej inteligencji łatwo przejść do zaawansowanych zastosowań: analizy klientów, automatyzacji marketingu, wyszukiwania szans sprzedażowych albo obsługi dużych zbiorów dokumentów.

Tymczasem pierwsza korzyść może pojawić się znacznie wcześniej.

Pracownik nie musi pamiętać, w którym katalogu znajduje się określona instrukcja. Specjalista marketingu nie musi ręcznie przeglądać kilkudziesięciu wcześniejszych publikacji. Osoba przygotowująca analizę klienta może szybciej zebrać informacje, do których zgodnie z obowiązującymi zasadami ma dostęp.

Oszczędność czasu jest jednak tylko jednym z kryteriów oceny. Trzeba równolegle sprawdzać jakość odpowiedzi, liczbę potrzebnych poprawek, zgodność ze źródłami oraz ryzyko wykorzystania danych w niewłaściwy sposób.

Wtedy wdrożenie przestaje być demonstracją możliwości technologii, a staje się normalnym przedsięwzięciem organizacyjnym.

Bank powinien przed uruchomieniem szerszych zastosowań ustalić kilka podstawowych rzeczy: które źródła mogą być wykorzystywane, kto je aktualizuje, jakie grupy pracowników otrzymują do nich dostęp i w których procesach wynik pracy modelu wymaga dodatkowej kontroli.

Dopiero na takim fundamencie warto budować kolejne zastosowania.

Dla banku spółdzielczego pierwszym krokiem w stronę sztucznej inteligencji nie musi więc być zakup rozbudowanego rozwiązania. Bardziej użyteczne może okazać się zinwentaryzowanie własnych zasobów informacji, wskazanie ich właścicieli oraz uporządkowanie dostępu. Wtedy model językowy dostaje coś znacznie cenniejszego od kolejnej instrukcji: dobrze przygotowany materiał, z którym rzeczywiście można pracować.

Maciej Małek