Oparte na sztucznej inteligencji rozwiązania nie tylko wspierają pracowników PKO Banku Polskiego w codziennej pracy, zwiększają bezpieczeństwo i pozwalają na zautomatyzowanie wielu wewnętrznych procesów, ale także – ułatwiają klientom korzystanie z usług bankowych. Bank realizuje również szereg projektów rozwojowych w zakresie dalszego wykorzystania algorytmów uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja znajduje coraz szersze zastosowanie zarówno w obszarach wewnętrznych, jak i w obszarze obsługi klienta PKO Banku Polskiego. I tak, mechanizmy AI są wykorzystywane m.in. w kontekście oceny ryzyka, zarządzania relacjami z klientami i ofertowania, a także – automatyzacji prostych i najbardziej czasochłonnych czynności. Operują przy tym na rozległych zbiorach danych zgromadzonych przez Bank.
Jak podkreślają przedstawiciele PKO Banku Polskiego, wykorzystanie sztucznej inteligencji jest jednym z obszarów innowacyjności tej instytucji. “W PKO Banku Polskim na dużą skalę wykorzystujemy modele uczenia maszynowego (w tym głębokiego uczenia), które zostały wytrenowane przez ekspertów banku, co daje nam dużą elastyczność, pozwala ciągle je rozwijać i budować know-how. Mamy duże doświadczenie w przetwarzaniu języka naturalnego, w wizji komputerowej oraz innych obszarach AI. W oparciu o tę wiedzę, tworzymy kolejne, zaawansowane technologicznie modele dopasowane do konkretnych potrzeb biznesowych” – mówi Dawid Kin, Dyrektor Biura Rozwoju Sztucznej Inteligencji w PKO Banku Polskim. “Dzięki sztucznej inteligencji dajemy klientom dostęp do najnowocześniejszych na rynku usług bankowych, a pracownikom banku realne wsparcie w wykonywaniu codziennych zadań. Rozwiązania oparte o AI stają się coraz bardziej powszechne w sektorze bankowym, bo odpowiadają na potrzeby nowych pokoleń cyfrowych klientów. Ich znaczenie będzie cały czas rosło i będzie miało jeszcze większy wpływ na rozwój rynku. Boty i modele machine learning są też wciąż udoskonalane, dlatego też potrafią coraz więcej” – dodaje.
Obecnie w banku rozwijana jest Platforma Zaawansowanej Analityki Danych (tzw. platforma MLOps , Machine Learning Operations), która wspiera budowanie zaawansowanych i zoptymalizowanych pod kątem określonych potrzeb modeli uczenia maszynowego. Platforma ta wykorzystuje m.in. rozwiązania chmurowe Google “Stworzona przez PKO Bank Polski platforma MLOps to obecnie najnowocześniejsze tego typu narzędzie w sektorze bankowym na polskim rynku. Oparte o technologię chmurową rozwiązanie usprawnia wdrażanie i zarządzanie szeregiem modeli uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym i zapewnia ich odpowiednią jakość. Stanowi tzw. fabrykę modeli, która pozwala analitykom banku wybrać i zastosować model najbardziej efektywny dla danego przypadku. Dążymy do tego, aby coraz więcej zadań realizowanych w banku odbywało się przy wsparciu sztucznej inteligencji, by docelowo 90 proc. procesów oceny ryzyka działo się automatycznie” – podkreśla Łukasz Huńka, Dyrektor Departamentu Zarządzania Ryzkiem Kredytowym Firm i Przedsiębiorstw w PKO Banku Polskim.
Modele uczenia maszynowego wykorzystywane są również na potrzeby wsparcia procesów sprzedażowych PKO Banku Polskiego. Przedstawiciele Banku podkreślają wręcz, że zaawansowane, oparte na algorytmach uczenia maszynowego, modele predykcyjne stały się niezbędnym elementem wsparcia sprzedaży. W oparciu o dostępne zbiory danych dotyczących konkretnych klientów pozwalają bowiem na sprawne tworzenie dobrze dopasowanych rekomendacji produktowych i personalizacji ofert na masową skalę. “Dzięki zgromadzonym danym, bank optymalizuje sposób, czas jak i również kanał kontaktu, w zależności od stopnia jego ucyfrowienia – zachowując jednocześnie zasady omnikanałowości. Obszarów, w których można wesprzeć bieżące działania za pomocą algorytmów machine learning oraz AI jest w banku bardzo dużo. Mocno stawiamy na uruchomioną kilka miesięcy temu Platformę Zaawansowanej Analityki Danych tzw. ML Ops, która stanowi dla nas fundament dla wdrażania nowych inicjatyw. Jest to obszar, który w banku z całą pewnością będzie się prężnie rozwijał” – uważa Jacek Kuban, Dyrektor Biura Big Data w PKO Banku Polskim.
Rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję są wykorzystywane także na potrzeby ułatwienia klientom korzystania z usług bankowych. Przykładowo, w PKO Banku Polskim funkcjonuje łącznie 16 botów, które pełnią funkcję asystentów klienta wspierających konkretne procesy, w tym: obsługę przelewów, zastrzeganie kart, rozwiązywanie bieżących spraw, a także – dodatkową weryfikację klientów w przypadku wykrycia nietypowych lub podejrzanych transakcji. Co ważne, boty głosowe mogą być obsługiwane za pośrednictwem języka naturalnego.
