Biznes

POLEMIKA: Czy sztuczna inteligencja pomoże bankom wygrać ze złożonością organizacji?

Czytając tekst Witolda Fidosa przypomniały mi się słowa Toma Waitsa, który zapytany co go inspiruje do tworzenia tak zróżnicowanego repertuaru, odpowiedział: ja po prostu lubię piękne melodie, które opowiadają mi smutne historie.

POLEMIKA: Czy sztuczna inteligencja pomoże bankom wygrać ze złożonością organizacji?
Cytując autora powyższego artykułu: “Sztuczna Inteligencja, Machine Learning, Cloud Computing, Blockchain, Data Science i wiele innych idei, ukazuje mnogość i wielowątkowość możliwych do wykorzystania innowacji i technologii, które z pewnością, w sposób zasadniczy mogą zmienić obraz współczesnego banku”. Wierzymy w technologię, a nawet więcej – wychodząc poza bankowość głosimy tezy, iż napędzając nią algorytmy potrafi ona konkurować z możliwościami człowieka tworząc haiku, komponując utwory muzyczne, wchodząc w interakcje z innymi ludźmi przez kolejne wersje “cyfrowych, osobistych asystentów” o coraz bardziej ujmujących, zhumanizowanych imionach.

Czy sztuczna inteligencja pomoże bankom wygrać ze złożonością organizacji?

Ścigamy się dziś w cytatach takich, jak: „Every company is a software company” czy „Bank to firma informatyczna z licencją bankową”. Motyw przewodni takiej narracji to przeważnie Artificial Intelligence – absorbująca intelektualnie, absolutnie intrygująca, apogeum innowacji, czyli jej wysokość Sztuczna Inteligencja (SI). Dlaczego więc bankowcom może zrobić się smutno? Ponieważ wg autora jesteśmy skomplikowani, nieefektywni i nie do końca rozumiemy ewolucję.

Czy rzeczywiście organizacja finansowa przyszłości to “software house”?

Jaki jest tego efekt? Kryzys finansowy roku 2008, brak umiejętności stosowania modeli matematycznych i AI jako “genialny idiota”, ponieważ osadzony w nieodpowiednim środowisku. Dochodzi do tego rosnąca złożoność systemów bankowych i coraz mniejsza umiejętność formułowania istotnych stwierdzeń dotyczących jego zachowania. Jeszcze gorzej wygląda to dla bankowca-informatyka, ponieważ „wielowymiarowe środowisko IT, jest najbardziej kosztownym pod względem utrzymania i złożoności, składnikiem organizacji, a jego skutkiem są nieinformatyczne koszty operacyjne”.

W myśl zawartej w tytule tezy, swego rodzaju remedium miałaby być właśnie sztuczna inteligencja. Jest to pogląd na tyle przewrotny, co intrygujący. Na ile ten związek AI z bankowością, traktować jako przelotny romans, a na ile jako coś trwałego, na zawsze i po wsze czasy? Czym w tej relacji miałby zostać bank, który to nadal jest postrzegany przez HI (Human Intelligence) jako instytucja zaufania publicznego? Czy rzeczywiście organizacja finansowa przyszłości to “software house”, który skupia się na optymalizacji rozliczeń i jedyne, co go interesuje to optymalizacja z tym związanych kosztów?

Czy rzeczywiście organizacja finansowa przyszłości to “software house”, który skupia się na optymalizacji rozliczeń i jedyne, co go interesuje to optymalizacja z tym związanych kosztów? Gdyby ograniczyć się do takiego modelu, to rzeczywiście moglibyśmy zamknąć wszystkie oddziały bankowe, skupić się na przeniesieniu wszystkiego do chmury, a decyzyjność oddać algorytmom. Wtedy rzeczywiście możemy obawiać się firm Google, Amazon, Facebook i Apple (GAFA). Jednak według mnie świat banków jest bardziej złożony i bliższy człowiekowi niż maszynie.

Gdyby ograniczyć się do takiego modelu, to rzeczywiście moglibyśmy zamknąć wszystkie oddziały bankowe, skupić się na przeniesieniu wszystkiego do chmury, a decyzyjność oddać algorytmom. Wtedy rzeczywiście możemy obawiać się firm Google, Amazon, Facebook i Apple (GAFA). Jednak według mnie świat banków jest bardziej złożony i bliższy człowiekowi niż maszynie. Bardzo odważną jest bowiem teza, iż „Posiadając mechanizmy sztucznej inteligencji, można tym wszystkim zarządzać bez uszczerbku dla pozycji rynkowej poszczególnych banków”.

Digitalizacja wymusza podniesienie kompetencji IT, ale nie przejmie kontroli w strukturach zarządczych

Algorytmy nie istnieją bez danych. Dane jako struktury nie są pojęciem uniwersalnym. Ten sam proces uruchomiony na różnych próbkach może dostarczyć nam wyników w najlepszym przypadku intrygujących. Przypadki takiego “uczenia” mogą być na tyle bulwersujące, że możemy nawet wątpić w sensowność samej koncepcji. Znamy przecież przykłady źle sprofilowanej sztucznej inteligencji. System rekrutacji w Amazon, który pomijał kobiety, ponieważ odnosił się do istniejących trendów, czy też oferowanie przez system opieki zdrowotnej w USA niższej jakości usług dla afroamerykanów, ze względu na powiązanie z historycznymi danymi odnośnie wynagrodzeń.

Aby nie było wątpliwości – jestem wielkim entuzjastą AI. Natomiast zawsze podkreślam dwa istotne elementy tej dziedziny informatyki, mianowicie jest ona sztuczna i bazuje na doświadczeniu z przeszłości. Tak, jak pokonanie człowieka przez algorytm w GO nie czyni tej gry automatycznie trywialną, tak większa skuteczność uczenia maszynowego przy rozwiązywaniu pewnych problemów finansowych nie sprawi, że bank przyszłości to “software house”.

Złożonym tematem jest szukanie przez banki wspólnych obszarów działania. Zgadzam się, że w obszarze regulacyjnym, tematach związanych z zapewnieniem zgodności (compliance), zwarcie szeregów i unia ponad podziałami byłaby zapewne korzystna. Nie mniej jednak jest bardzo cienka linia nawet pomiędzy tym obszarem a zarządzaniem ryzykiem, zarządzaniem relacją w świecie on-line (real-time marketing, event-based marketing), gdzie technologia wchodzi w bardzo spersonalizowane doświadczenie klienta.

Oczywiście wszechobecna digitalizacja wymusza podniesienie kompetencji IT we wszystkich obszarach banku, ale nie oznacza to, że IT/AI przejmie kontrolę w strukturach zarządczych i radach nadzorczych. Jest wiele przykładów organizacji, które z powodzeniem stosują sztuczną inteligencję, jednak wspólnym czynnikiem sukcesu są dwa wymiary: pierwszy, można powiedzieć, że instytucje te tyle samo „konsumują” AI, co „wytwarzają”; a drugi – mocno związany z poprzednim, rozumieją one, że AI to nie jest tylko aspekt informatyczny.

AI jest jedną z wielu możliwości wykorzystania technologii przy transformacji organizacji

Dlatego nie tyle obawiam się poszerzenia zakresu stosowania AI, lecz tego kto i jak będzie ją tworzył. Pamiętajmy bowiem, że ten pierwszy człon – „Artificial” – to efekt pracy ludzi, których stan emocjonalny, wiedza oraz podejście do danych mają fundamentalne znaczenie dla końcowej „Intelligence”. Człowiek posiada zdolność heurystycznego wnioskowania, intuicję i jest często nieprzewidywalny w reakcjach. Algorytm ma warunki początkowe, brzegowe i relacje. Z tych powodów uważam, że przyszłość AI to nie tylko czysta matematyka, ale umiejętność stosowania wszystkich sztuk wyzwolonych. Poza tym, SI jest jedną z wielu możliwości wykorzystania technologii przy transformacji organizacji.

Pokładanie w Sztucznej Inteligencji jakichś szczególnych nadziei, skupienie planu działania na AI byłoby zbyt dużym ograniczeniem. Algorytmy nie mogą stać się jedynymi arbitrami prawd ostatecznych i sprawiedliwości społecznej, tylko dlatego, że bazują na królowej wszystkich nauk. Wg mnie świetnie ujął to w swojej książce „Emo Sapiens” prof. Rafał Ohme: „intuicja wesprze Cię radą, kiedy obserwujesz ludzi i wydarzenia, a bezlitośnie wyprowadzi w pole, kiedy patrzysz na słupki i tabele”.

Jak będzie funkcjonował bank przyszłości?

Tak samo złożonym tematem jest szukanie przez banki wspólnych obszarów działania. Zgadzam się, że w obszarze regulacyjnym, tematach związanych z zapewnieniem zgodności (compliance), zwarcie szeregów i unia ponad podziałami byłaby zapewne korzystna. Nie mniej jednak jest bardzo cienka linia nawet pomiędzy tym obszarem a zarządzaniem ryzykiem, zarządzaniem relacją w świecie on-line (real-time marketing, event-based marketing), gdzie technologia wchodzi w bardzo spersonalizowane doświadczenie klienta. Bankowość ewoluuje. Czasami w rytm zmian cywilizacyjnych, czasami sama ten rytm wyznacza. Organizacja banku to jednak coś więcej niż obszary, zasoby, funkcje i korelacje między nimi, które można ująć w algorytmy bądź przekazać jakiemuś gigantowi technologicznemu.

Wygrywające strategie firm, implementujących AI, selektywnie importują doświadczonych specjalistów i talenty AI, równocześnie podnosząc kompetencje istniejącego personelu. Wszystko to w celu zrozumienia zasad stosowania sztucznej inteligencji, ale również metod zarządzania nią, w taki sposób, aby nie być zależnym od zewnętrznych dostawców. Są to te 3 na 10 firm, które – wg kilku firm analitycznych – odnoszą sukces we wdrażaniu sztucznej inteligencji, traktując ją jako jeden – ale nie główny – z filarów strategii rynkowej. Wchodząc dalej w tę grupę, to jedne z tych 2 na 5 organizacji, które dzięki AI osiągnęły wymierną wartość biznesową w ciągu trzech lat od wdrożenia.

Bank przyszłości to, jak optuje Witold Fidos – i tutaj się z nim w pełni zgadzam – zapewne bank partnerski. Dla mnie bez wątpienia głęboko zanurzony w zaawansowanych technologiach, potrafiący zarówno je tworzyć, jak i z nich korzystać. Niekoniecznie jednak sterowany przez AI i tylko w ograniczonym zakresie współdzielący główne aspekty technologiczne z innymi graczami na rynku.

Sztuczna inteligencja będzie nas inspirować, absorbować nasze umysły, a czasami może nawet wzbudzić trwogę. Warto jednak patrzeć na nią przez pryzmat relacji ludzkich i ciągle zmieniającego się środowiska rynkowego. Brak takiej uważności jest według mnie największym zagrożeniem w jej zastosowaniu, które to ryzyko kapitalnie ujął w jednej z refleksji Stanisław Lem – można powiedzieć popularyzator AI, ale w trochę innym, nie ograniczonym do bankowości kontekście: „Człowiek wyruszył na spotkanie innych światów, innych cywilizacji, nie poznawszy do końca własnych zakamarków, ślepych dróg, studni, zabarykadowanych, ciemnych drzwi”.

Tagi

Podobne

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *