„Tilde“ ir GENERAL FINANCING BANKO ekspertų pokalbis: kodėl DI į bankų sektorių eina lėtai?

2023 metais 80 proc. bankų ir finansų institucijų visame pasaulyje jau kokia nors forma naudojo dirbtinį intelektą (DI), tai atskleidžia „Business Insider“ tyrimas. Tokių skaičių viešojoje erdvėje daug, bet kas iš tiesų su DI vyksta bankų sektoriuje? Kodėl DI nėra pilnai integruojamas? Ar kada nors bus ir galime tikėtis autonominės finansų sistemos? 

Apie tai kalbėjosi Giedrius Karauskas, kalbos technologijų bendrovės „Tilde“ technologijų skyriaus vadovas, ir Justinas Muleika, GENERAL FINANCING BANKO vadovas.

GIEDRIUS KARAUSKAS, „Tilde“: Skaitant tyrimų rezultatus ir ekspertų prognozes apie tai, kaip DI keis finansų ir bankinį sektorių, gali apsisukti galva: personalizuotos paslaugos, autonominis finansų valdymas, žmonių nebereikės (šypsosi). Kaip yra iš tiesų? Kur šiandien kalbant apie DI diegimą esate jūs?

JUSTINAS MULEIKA, GENERAL FINANCING BANKAS: Šiuo metu banke DI naudojamas atskirose srityse, tokiose kaip klientų identifikavimas ar kreditingumo vertinimas. Turime gerų ir sėkmingų DI taikymo pavyzdžių, todėl šiemet startuojame su iniciatyva: rengiame įvadinius mokymus visiems darbuotojams, kuriuose supažindinsime su DI naudojimo galimybėmis, aptarsime, kur savo darbe galime naudoti, kur – ne. Bankinis sektorius yra labai griežtai reguliuojamas, turime daug labai jautrių duomenų, todėl į DI naudojimą kol kas žiūrime atsargiai ir pradedame nuo bendrų susitarimų, kaip jį naudoti galime. Vėliau bandysime taikyti plačiau, nes gerų DI taikymo pavyzdžių finansų rinkoje tikrai egzistuoja.

GIEDRIUS: Yra vienas nesenas, poros mėnesių, „Gartner“ tyrimas, kuris sako, kad 67 proc. organizacijų jau kuria naujas pozicijas, atsižvelgdami į generatyvinio DI progresą. Negana to, tyrime sakoma, kad 87 proc. šių organizacijų jau turi darbui su DI dedikuotą komandą. Noriu paklausti, kaip vyksta pas jus: ar jau matai, kad keičiasi reikalavimai naujiems darbuotojams, ar atsiranda poreikių, kad darbuotojas gebėtų dirbti su DI įrankiais?

JUSTINAS: Šiuo metu ne, nes vis dar neturime plataus praktinio DI taikymo. Kol kas reikalavimai naujiems darbuotojams nesikeičia, bet bendras lūkestis, kad darbuotojai turėtų aukštą kompiuterinio raštingumo lygį daugelyje pozicijų, stiprėja. Pavyzdžiui, aš esu matematikas, kas anksčiau buvo pagrindinė kompetencija, reikalinga dirbant mano srityje. Šiandien pagrindinės kompetencijos yra programavimas, mašininio mokymosi supratimas. 

GIEDRIUS: Viešojoje erdvėje sklando idėjos, kad ateityje turėsime DI varomą autonominę finansų valdymo sistemą, kurioje finansiniai sprendimai (investicijos, taupymas, mokėjimai) bus automatiškai valdomi DI be žmogaus įsikišimo. Negana to, neseniai kalbėjausi su viena „Tildės“ komandoje dirbančia mokslininke ir diskutavome apie tai, kad DI gali geriausiai veikti ir būti naudingiausias ten, kur nereikia kūrybos, t. y. veikloje, paremtoje griežtomis formulėmis, taisyklėmis ir pan. Man bankinis sektorius būtent toks ir atrodo: juk, pavyzdžiui, spręsdami teikti paskolą ar ne, kliento mokumą vertinate pagal labai aiškias formules bei taisykles, tad atrodo, kad šį darbą galėtų pilnai perimti DI. Ar taip yra? Kaip manai, ar ateityje pasieksime lygį, kur didelė dalis finansų sektoriaus darbo bus atliekama automatizuotai, DI sprendimų? 

JUSTINAS: Kol kas sunku įsivaizduoti visiškai autonominę finansų sistemą būtent dėl pačių paslaugų jautrumo, griežto reguliavimo, asmens duomenų apsaugos ir pan. Taip, bankininkystė stipriai transformuojasi, pažiūrėkite, kaip išmanieji telefonai pakeitė visą mūsų sektorių ir čia nekalbame apie šimtą metų, tai – paskutinis dešimtmetis. Tad tikiu, kad DI keis ir bankinį sektorių, bet manau, kad neprieisime iki pilnai autonominės finansų sistemos. 

GIEDRIUS: Na, taip, suprantu, bet pats mini, kad jau kalbatės, ieškote, ketinate daryti susitikimą su kolegomis DI naudojimui aptarti, tad teoriškai, kaip manai, kur šios technologijos gali pasitarnauti labiausiai bankiniame sektoriuje?

JUSTINAS: Matome, kur DI gali pagreitinti ir pagerinti vartojimo paskolų išdavimo procesą, tačiau visiškai pakeisti žmogaus DI mūsų sektoriuje negali. Žinoma, turime tokių darbų kaip duomenų įvedimas, pateikimas, klientų identifikavimas, kur galime plačiau naudoti DI ir taip pagreitinti procesus. DI naudojimo pavyzdžių yra ir valdant investicijas, kai DI įrankiai gali parinkti investavimo žingsnius. Banke yra nemažai automatizuotų sprendimų vartojimo paskolų išdavimo procese, pavyzdžiui, kreditingumo vertinimas. Vis dėlto norint, kad šiandieniniai DI įrankiai veiktų, atliktų skaičiavimus teisingai, dalis informacijos ir  parametrų turi būti parenkami žmogaus. Nevaldant modelių ir duomenų, kuriuos jie naudoja, kyla rizikos. Kalbant apie kitus produktus, pavyzdžiui, pensijų kaupimą, kažkaip plačiau integruoti DI nei šiuo metu jau padaryta yra sudėtinga, nes tai – labai standartizuoti sprendimai. 

GIEDRIUS: Neseniai patvirtinta nauja Europos Sąjungos (ES) direktyva tarsi atvėrė bankams daug duomenų tam, kad būtų galima teikti dar labiau personalizuotas paslaugas. Ir DI ekspertai, diskutuodami apie DI ateitį bankiniame sektoriuje, labai daug dėmesio skiria galimybei stipriai personalizuoti finansines paslaugas, na, kad klientui pateiktumėte pasiūlymą su jam asmeniškai pritaikytais procentais, limitais, operacijų kiekiais. Ar manai, kad ateityje DI leis dar labiau personalizuoti finansinius produktus klientams?

JUSTINAS: Manau, kad tiesa slypi kažkur per vidurį, nes bankiniai produktai yra gana standartizuoti, erdvės pokyčiams ten daug nėra. Taip, ES atvėrė duomenis ir teoriškai juos sudengiant su DI galimybėmis, turėtų atsiverti pandoros skrynia personalizacijai, bet, deja, tų atvertų duomenų nėra surinkta daug, ypač prieinamų trečiosioms šalims, ką turėjo pasiekti reglamentas, todėl ir tuo paremtų sprendimų šiuo metu nėra daug.

GIEDRIUS: Bet teoriškai, iš kokių duomenų rinkinių galėtumėte jau sakyti, kad įmanoma personalizuoti finansinius pasiūlymus labiau?

JUSTINAS: Na, pavyzdžiui, kreditavimo sprendimą lengvai galėtume sukurti iš prekybos centro lojalumo kortelės, nes ji aiškiai rodo žmogaus elgseną. Niekas to nedarė ir turbūt realybėje tokių duomenų nepavyktų gauti, bet teoriškai būtų įmanoma. Šiandien turime labai mažos apimties asmens duomenų, kuriuos galime rinkti ir naudoti, o be jų – personalizacija nėra įmanoma.

GIEDRIUS: Suprantu, DI be duomenų yra bevertis, o jūs esat ribojami ne tik BDAR, bet ir daugelio kitų reguliavimų. Naudojant egzistuojančius DI sprendimus, visi jiems pateikti duomenys nugula kažkur, negalime jų kontroliuoti ir užtikrinti jų saugumo. Bet dabar mokslininkų gretose vis daugiau kalbama apie mažesnės apimties, bet nišinių kalbos modelių kūrimą, kurie savaime būtų lengvesni ir galėtų būti talpinami įmonės serveriuose, t. y. visi klientų duomenys liktų įmonėje. Kaip manai, ar jei tokia technologija taptų prieinama, bankinis sektorius naudotų DI daugiau?

JUSTINAS: Jei turėtume DI modelius viduje ir nereikėtų asmens duomenų atiduoti trečiosioms šalims, manau, kad taip, DI naudojimas būtų kiek laisvesnis, tačiau ne tiek, kiek jis gali būti be apribojimų kituose sektoriuose, nes esame gerokai griežčiau reguliuojami, kiekviena mūsų klaida gali kainuoti, todėl daug laisvės eksperimentams neturime.

GIEDRIUS: Didelė ir svarbi veikla visų finansinių-bankinių įmonių veikloje yra pinigų plovimo prevencija. Ekspertai tiki, kad tai – viena iš sričių, kurioms ateityje DI bus naudojamas. Kaip jūs tai matote? Jei šią savo veiklos dalį galėtumėte patikėti patikimiems ir gerai veikiantiems DI sprendimams, tai stipriai keistų įmonės valdymą? Juk dabar yra bankų, kurie turi milžiniškus tam dedikuotus padalinius, tad jei šitą darbą perimtų DI, tai tikriausiai stipriai keistų ir pačią rinką, ne tik pavienes bendroves? Kaip? 

JUSTINAS: Manau, kad pinigų plovimo prevencijoje DI gali reikšmingai palengvinti dabartinius procesus, tačiau dar ilgai nebus galutinis sprendimo priėmėjas visais atvejais. Bankai norėtų šį procesą visiškai patikėti DI, tačiau klaidos kaina čia yra labai didelė, DI negali atlikti užduočių 99,5 proc. tikslumu, turi būti 100 proc. tikslumas, nes viena klaida gali kainuoti išties daug. Manau, kad norint naudot DI šioje srityje, turi pats būti to DI modelio kūrėjas ir jį absoliučiai suprasti, kas DI modelių atveju dažnai nėra įmanoma, o pasitikėti tuo, ko iki galo nesupranti, sudėtinga.

GIEDRIUS: Na, taip, kartu su nauda DI atneša ir rizikas, o bankinis sektorius yra tas, kuris rizikas turi valdyti. Tad ar teisingai suprantu, kad manai, jog DI į bankus ateis lėtai, bet saugiai ir užtikrintai?

JUSTINAS: Taip, DI į bankų sektorių jau atėjo ir jį jau keičia. Manau, pirmosios, kaip ir daug kitų naujovių, DI į finansų sektorių atneš FinTech įmonės, o pasiteisinusius sprendimus perims bei į savo procesus įdiegs kiti rinkos dalyviai. Tai, kas prieš kelerius ar keliolika metų buvo inovacijos, šiandien dažnai yra finansų rinkos standartas.

Finansų sektorius dėl duomenų ir procesų kiekio yra viena iš tų sričių, kur DI pritaikomumas yra vienas iš didžiausių. Todėl nepaisant didesnių reikalavimų saugumui ir griežtesnio reguliavimo, kas turės įtaką pokyčių greičiui, DI atnešami pokyčiai bus naudingi ir geresniam produktų pritaikomumui, ir administracinių procesų paprastinimui.