Szef analityki w ING: Europie brakuje jeszcze skali w AI

Od jak dawna eksperymentujecie w Grupie ING ze sztuczną inteligencją i od jak dawna faktycznie ją wykorzystujecie w banku?

Jeśli mówimy wyłącznie o generatywnej sztucznej inteligencji, usługach typu ChatGPT, używamy jej od chwili jej powstania w 2023 r. Testujemy różne systemy, sprawdzamy, jak można ją wykorzystać i czy spodoba się to klientom. Ale jeśli mówimy o sztucznej inteligencji w szerszym znaczeniu, o uczeniu maszynowym, powiedziałbym, że używamy go od ponad 10 lat.

Jak wykorzystujecie AI w relacjach z klientami? Jako konsument nie znoszę rozmawiać z botami, bo ich odpowiedzi zwykle nie są trafione...

Mieliśmy kiedyś boty ze statycznymi odpowiedziami, chatboty i technologia relacji z klientami nie są więc nowością. Istniały już przed genAI. Kierowały klientów do predefiniowanych konwersacji, które mniej lub bardziej im odpowiadały. Wiele organizacji uważało, że to dobry sposób na przeprowadzenie tzw. triażu i kierowanie klienta dalej bez nadmiernego wysiłku. Jednak dla niego nie było to najlepsze doświadczenie.

To, co zmienia się obecnie wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, to jakość odpowiedzi i ton rozmów, o wiele lepsze niż w przypadku poprzedniej technologii. Dzięki temu, korzystając z któregokolwiek z dostępnych na rynku narzędzi AI – ChatGPT, Gemini, Claude – można otrzymać bardziej trafne odpowiedzi. Klienci oczekują podobnej obsługi również od banków. Celem klientów nie jest rozmowa z bankiem. Celem klientów jest rozwiązanie ich problemu. Chcą otrzymywać szybkie odpowiedzi, rozwiązania i linki, dzięki którym będą mogli zrobić to samodzielnie.

I podobnie jak w przypadku sztucznej inteligencji, działa to coraz lepiej. Z drugiej strony… W pewnych przypadkach, takich jak próby oszustwa, trudności czy porady, gdzie klienci potrzebują bardziej osobistego podejścia, nadal będą kontaktować się z nimi żywi ludzie. Sztuczna inteligencja będzie jedynie wspierać tego typu usługi, ale nie jest jeszcze w stanie zapewnić pełnego doradztwa. Ponadto, na niektórych rynkach nie jest prawnie dozwolone udzielanie porad (inwestycyjnych – red.) klientom.

Czy wykorzystujecie AI do weryfikacji wiarygodności klientów? I czy sięgacie po źródła zewnętrzne, takie jak serwisy społecznościowe?

Nie korzystamy z nich, nie wolno nam ich wykorzystywać. Jest to ściśle uregulowane w Europie przez RODO. W Europie banki są odpowiedzialne za przechowywane dane i mogą je wykorzystywać tylko za zgodą klienta. Jeśli ktoś przekaże nam swoje dane, np. w celu onboardingu, nie możemy ich wykorzystać do weryfikacji wiarygodności. Klient musi wyrazić zgodę na sprawdzenie wiarygodności, a ING zawsze wyklucza dane z mediów społecznościowych. I nie mówię tu tylko o modelach sztucznej inteligencji.

A czy wykorzystujecie sztuczną inteligencję do przygotowania nowych produktów bankowych lub inwestycyjnych?

Nie do końca, raczej zapewniamy tzw. copilota, coś w rodzaju narzędzia Microsoftu, dzięki któremu ludzie mogą korzystać ze sztucznej inteligencji dla podniesienia własnej produktywności i wygody. Ale nie wykorzystujemy tego bezpośrednio do projektowania nowych produktów.

Co z wykorzystaniem AI w procesie inwestowania? Czy to potężne narzędzie może pomóc inwestorom np. w wyborze funduszy lub akcji?

Obecnie nie mamy niczego takiego. Po pierwsze, doradztwo finansowe w bankach jest bardzo dobrze uregulowane. Tego rodzaju porad mogą udzielać certyfikowani specjaliści. Po drugie, to, o co pan pyta, można zrobić za pomocą dowolnego narzędzia AI dostępnego obecnie na rynku. Wbudowania tego w aplikację bankową jeszcze nie planowaliśmy ani nie rozważaliśmy. Nie zrobimy tego w ciągu najbliższych kilku miesięcy czy lat. Nie chcę powiedzieć, że nigdy tego nie zrobimy, ale nie jest to dla nas priorytet.

Porozmawiajmy o całym rynku finansowym: czy AI może zrewolucjonizować inwestowanie algorytmiczne?

To nie są nowe koncepcje. Na Wall Street ludzie od dziesięcioleci próbują tworzyć algorytmy uczenia maszynowego, które pokonają rynek. To bardzo, bardzo trudne. Prawdopodobnie jeden z najtrudniejszych problemów do rozwiązania przez sztuczną inteligencję, ponieważ rynki nie działają w oparciu o dane historyczne. One działają w oparciu o nowe dane. Owszem, istnieją pewne portfele czy obszary o podobnych cechach, takie jak flash trading, high frequency trading. W USA były fundusze słynące z funduszy hedgingowych. Ale to nieliczne wyjątki. Nie oczekuję tu niezawodnego rozwiązania, bo jeśli wszyscy będą używać tego samego narzędzia, to kto będzie na tym tracił? To trochę teoretyczny dylemat matematyczny.

Wracając do sztucznej inteligencji i ING, ile osób pracuje obecnie nad projektowaniem agentów AI?

W ING na całym świecie nad sztuczną inteligencją pracuje około 600 osób, co stanowi około 1 proc. organizacji, bo w ING pracuje 64 tys. osób.

A ilu pracowników faktycznie korzysta z AI na co dzień? Wszyscy?

Nie wszyscy. Nie mogę podać jednej liczby, podam kilka. Mamy 20 tys. inżynierów, 5 tys. z nich ma obecnie dostęp do sztucznej inteligencji. Testują ją i skalują. W przyszłym roku planujemy udostępnić narzędzia AI mniej więcej połowie organizacji. Trwają różne eksperymenty, powiedziałbym, że w ciągu kilku lat nowe narzędzia zostaną udostępnione wszystkim. Będą one częścią biurowego standardu, tak jak dziś Microsoft Office czy telefon komórkowy.

Jak współpracujecie z dostawcami sztucznej inteligencji, takimi jak ChatGPT i innymi? Co z prywatnością danych?

Nie mamy własnej AI, dlatego współpracujemy z dużymi dostawcami AI. Mamy z nimi podpisane umowy i wiążące prawnie porozumienia. Nigdy nie mogą oni sięgać do naszych danych. Znajdują się one w wydzielonym miejscu. Nigdy nie zostaną wykorzystane do trenowania żadnych modeli sztucznej inteligencji.

W dłuższej perspektywie AI prawdopodobnie obniży koszty w całym sektorze bankowym. Czy koszty kredytów też mogą spaść? Czy może to nie ma znaczenia?

To ma znaczenie. Na rynku finansowym toczy się rywalizacja dotycząca opłat. A klienci albo chcą płacić za usługi, które otrzymują, albo chcą je dostać za darmo. Ale koszt to czynnik drugorzędny. Kluczowe jest to, że ludzie chcą mieć usługi dostępne natychmiast, w telefonie komórkowym. Sztuczna inteligencja i rozwiązania cyfrowe są więc sposobem na ich zapewnienie. I w rezultacie niektóre z kosztów spadają.

Jak mierzycie w ING wzrost produktywności dzięki AI?

Nie mierzymy bezpośrednio wzrostu produktywności w kontekście wykorzystania sztucznej inteligencji. Oczywiście dysponujemy wskaźnikami produktywności dla poszczególnych działów. Np. w contact center sprawdzamy liczbę połączeń odbieranych na godzinę. Łatwo to śledzić. Ale nie uogólniamy tego na cały bank.

W jakim kierunku będzie zmierzać wykorzystanie AI na rynku finansowym?

To największy wzrost produktywności w naszej dekadzie. Nie ma odwrotu, AI może robić rzeczy, których nie byliśmy w stanie wykonać 10 lat temu. I z każdym dniem staje się coraz lepsza. Jakie są ograniczenia tej technologii? Nie wiem. Jest dziś jak Projekt Manhattan z czasów II wojny światowej: wszystkie zasoby są inwestowane w sztuczną inteligencję, a ludzie na całym świecie próbują znaleźć rozwiązania bardzo trudnych problemów. Kiedy wszyscy zobaczyli, że ChatGPT ma ogromne możliwości, próbowali wymyślić o wiele wydajniejsze układy, o wiele potężniejsze algorytmy, o wiele potężniejsze technologie. Mówimy o modelu sztucznej inteligencji, który jest w stanie zrozumieć język. Ale są inne rzeczy, które wymagają modelowania. Na przykład fizyka. Więc w przyszłości może być dużo więcej przełomów.

Europa jest spóźniona w rozwoju tej technologii. Może więc nisze w AI mogą być naszą specjalnością? Wy w ING eksplorujecie niszę w sektorze finansowym.

Wykorzystujemy sztuczną inteligencję, ale tak naprawdę jej nie rozwijamy ani nie skalujemy. Powiedzmy sobie jasno: jesteśmy użytkownikami technologii, a nie jej twórcami. W Europie będzie ona całkiem dobrze przyswajana. Wydaje mi się, że sposób, w jaki w Europie próbujemy wykorzystać AI, jest właściwy. Prawidłowo nią zarządzamy i ustalamy strefy zakazane, takie jak social scoring, decyzje o zatrudnieniu itp.

Problemem, z którym Europa się do tej pory zmagała, jest skala. Można wraz z kilkoma studentami, mając trochę chipów samodzielnie budować duży model językowy. Można zebrać dane. Różne organizacje to robią. Ale czy to będzie działać jak firma, z centrami danych, z całym wsparciem? Tu właśnie Europa ma braki. Ale z perspektywy przyswajania technologii, użytkowania i talentów, nie sądzę, żeby. Europa po prostu nie ma jeszcze odpowiedniej skali i skalowalnych firm.

Myślę, że będzie nacisk na jeszcze więcej sztucznej inteligencji. Bo jeśli się tego nie zrobi, zrobi to konkurencja, a klienci będą preferować jej rozwiązania. Więc dla nas w ING to nie jest sprawa opcjonalna. Ani dla innych sektorów. Dla Europy też nie. Ludzie muszą naprawdę zacząć przyglądać się swoim firmom, procesom, zestawowi umiejętności, by upewnić się, czy one przystają do wyzwań przyszłości.