Wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w sektorze finansowym wymaga iteracyjnego podejścia oraz jasnej strategii biznesowej. Karol Tajduś, dyrektor departamentu transformacji AI w Banku Pekao SA, wyjaśnia, jak technologie GenAI i uczenie maszynowe zmieniają codzienną pracę bankowców oraz dlaczego unijne regulacje nie muszą być hamulcem dla innowacji.
Karol Tajduś: Rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję w bankowości, a szczególnie w moim banku, rozwijamy szybko. Są to narzędzia, które musimy wdrażać iteracyjnie – najpierw budujemy MVP, a zaraz potem myślimy o skali i o tym, w jaki sposób powinny się one rozwijać dalej, aby docelowo objęły całą organizację.
PROSTE ROZMOWY: W jakich obszarach sztuczna inteligencja spełnia oczekiwania, a gdzie rozczarowuje?
KD: To zależy, o jakiej sztucznej inteligencji mówimy. Jeżeli weźmiemy pod uwagę tę nową, czyli generative AI, to ona wspiera i automatyzuje procesy, wspomaga deweloperów w pisaniu kodu oraz pomaga w generowaniu nowych pomysłów czy kampanii marketingowych. Natomiast „stara” sztuczna inteligencja, czyli uczenie maszynowe, już od dawna wspiera nas chociażby w tematach scoringu kredytowego.
Sztuczna inteligencja najczęściej nie spełnia oczekiwań tam, gdzie jest źle wdrożona. Jeżeli biznes chce ją wprowadzić tylko po to, żeby ją mieć, nie mając konkretnego pomysłu, co ma nam to dać i w jaki sposób ma zmienić dany obszar, to takie działania raczej się nie udadzą.
Jakie są największe korzyści, a jakie ryzyka związane ze sztuczną inteligencją?
KD: Ryzyka są obecnie precyzyjnie opisane w AI Act i to do niego powinniśmy się odwoływać. Dotyczą one chociażby jakości danych, na których pracujemy. Istnieje też ryzyko, że modele typu Large Language Model są podatne na ataki hakerskie. Głośny był przypadek bota firmy Ford, który sprzedał nowego Chevroleta Tahoe za jednego dolara. Zagrożenia w sztucznej inteligencji istnieją, podobnie jak w każdym innym oprogramowaniu.Z kolei korzyści są trudne do skwantyfikowania, ponieważ jest ich bardzo wiele. Możemy dzięki niej zoptymalizować, przyspieszyć i polepszyć naszą pracę, a także usprawnić kontakt z klientem. Mógłbym o tym rozmawiać przez kolejne pół godziny.
A jak sztuczna inteligencja zmieni działalność banków i ich pracowników w ciągu następnych pięciu lat?
KD: Uważam, że proces zmian wśród pracowników jest dosyć prosty. Najbliższe dwa, trzy lata to czas, kiedy będziemy mogli jeszcze trochę się tą technologią bawić i testować, do czego nam się przyda. AI będzie optymalizować nasze zadania: nie będziemy musieli czytać wszystkich maili, samodzielnie przygotowywać notatek ze spotkań czy tracić czasu na żmudne programowanie.
Za trzy lata to, jak szybko odpowiadasz i jak optymalnie pracujesz, będzie już standardowym wymaganiem. Będziemy po prostu dużo bardziej efektywni. W perspektywie pięciu lat używanie sztucznej inteligencji w codziennych obowiązkach stanie się czymś oczywistym. To będzie po prostu jedyny sposób, w jaki będziemy pracować.
Czy regulacje hamują ten postęp?
KD: Regulacje nie hamują postępu. To częsty błąd poznawczy, że skoro Unia Europejska wprowadza regulacje, to my nic nie możemy zrobić, a Stany Zjednoczone, rzekomo ich nie posiadając, mają wolną rękę. USA również mają regulacje, tyle że tam przybierają one formę pozwów, które pojawiają się już po błędnym wdrożeniu. W Unii Europejskiej staramy się działać zapobiegawczo.
Dostrzegam jednak inny problem: regulacje bardzo często służą jako wymówka, by czegoś nie robić, a nie są realnym hamulcem. Nie są one na tyle restrykcyjne, aby nas w czymkolwiek powstrzymywały.
Dziękujemy za rozmowę
Dziękuję
