„Pewnego dnia sztuczna inteligencja zostanie zbudowana i stanie się lepsza od ludzkiej inteligencji.” – Stephen Hawking
„Sztuczna inteligencja to przyszłość, a nie tylko technologia.” – Mark Zuckerberg
„Inteligencja jest możliwa w każdym medium, z którego można zbudować kompleksowe modele obliczeń.” – Alan Turing
Sztuczna inteligencja stała się faktem, a nie tylko scenariuszem na film Sci-Fi, nie należy się jej obawiać, raczej traktować jako narzędzie do usprawniania pracy po to by ludzie, by społeczeństwo mogło wykonywać ciekawsze, bardziej kreatywne zajęcia, a pracę odtwórczą powierzyło robotom.
Sztuczna inteligencja stała się faktem, także w księgowości i finansach, zaczęło się od automatyzacji procesów, obecnie duża ich część jest wykonywana za pośrednictwem botów i ten proces tylko przyspiesza. Kompleksowo można nazwać ten proces, to narzędzie jako RPA.
Czym jest RPA?
RPA jest technologią, która umożliwia programowanie robotów do wykonywania rutynowych, regułowych zadań, które dotychczas wykonywane były przez ludzi. Te zadania mogą obejmować procesy związane z przetwarzaniem danych, obsługą klienta, księgowością, zarządzaniem dokumentami i wiele innych. Kluczową cechą RPA jest to, że roboty mogą działać na istniejących systemach i aplikacjach, nie wymagając zmian w infrastrukturze.
Korzyści dla firm i pracowników?
- Zwiększenie efektywności: Roboty mogą wykonywać zadania szybciej i dokładniej niż ludzie, co prowadzi do znacznego wzrostu efektywności operacyjnej.
- Redukcja kosztów: Eliminacja pracy ręcznej prowadzi do znacznego obniżenia kosztów operacyjnych dla firm.
- Poprawa jakości: Dzięki eliminacji ludzkich błędów, jakość pracy ulega poprawie, co przekłada się na zadowolenie klientów i reputację firmy.
- Skalowalność: RPA umożliwia łatwe skalowanie operacji, co pozwala firmom na dostosowanie się do zmieniających się potrzeb rynku. Skalowanie operacji obejmuje zarówno wzrost ilościowy, jak i jakościowy. Oznacza to nie tylko zwiększenie produkcji lub świadczenia usług, ale także doskonalenie procesów, optymalizację zasobów i zapewnienie, że firma nadal działa sprawnie i efektywnie, nawet w warunkach wzmożonego zapotrzebowania.
- Wolność pracowników: Dzięki RPA, pracownicy mogą skupić się na bardziej wartościowych zadaniach, które wymagają kreatywności i analizy, podczas gdy roboty zajmują się rutynowymi czynnościami.
SI w sektorze BPO/SSC
RPA jest już stosowane (2024r.) w sektorze BPO/SSC i Bankach na szeroką skalę, te zmiany następują dynamicznie, w obszarach takich jak:
- Automatyzacja procesów księgowych, w tym fakturowanie, rozliczanie płatności i tworzenie raportów finansowych.
- Obsługa klienta, w tym odpowiedzi na zapytania, obsługa reklamacji i zarządzanie interakcjami z klientami.
- Zarządzanie personelem, w tym procesy rekrutacyjne, zarządzanie czasem pracy i obsługa pracowniczych systemów informatycznych.
- Analiza danych, w tym przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych w celu wykrywania trendów i prognozowania zachowań klientów.
Istotnym wyzwaniem jakie stoi przed każdą korporacją to integracja RPA z istniejącymi systemami: RPA musi być zintegrowane z istniejącymi systemami IT, co może być skomplikowane i czasochłonne, a także na gruncie kulturowym – wprowadzenie RPA wymaga zmiany kultury organizacyjnej i sposobu myślenia o pracy.
SI w bankowości
SI jest już także wdrażane w sektor bankowości. Klienci mogą to odczuć chociażby poprzez kontakt z bankowym chat-botem czy bardziej zaawansowaną stroną bankową dla Klienta, z której można wyciągać raporty bankowe swoich kont, biorąc pod uwagę wiele kryteriów. Decyzje kredytowe czy konsolidacyjne także podejmowane są przez algorytm, który łączy się z BIK i analizuje naszą zdolność kredytową. Gdybym miał wymienić pokrótce jak bardzo ingeruje lub będzie ingerować SI w Banki wymieniłbym:
- Chat boty – chatbot customer care. Jednym z głównych korzyści SI w bankowości jest wykorzystanie asystentów konwersacyjnych lub chatbotów. Chatbot, w przeciwieństwie do pracownika, jest dostępny 24/7, więc proste zapytania jeśli nie dostaną odpowiedzi są przekierowywane do pracowników w godzinach ich pracy.
- Money laundry i oszustwa finansowe: SI może pomóc w wykrywaniu oszustw w sposób wydajniejszy niż ludzie, dzięki analizie dużych ilości danych i zastosowaniu różnych algorytmów.
- Decyzje kredytowe i konsolidacyjne: Banki wykorzystują systemy oparte na SI, aby podejmować bardziej świadome, bezpieczne i zyskowne decyzje kredytowe. Obecnie wiele banków wciąż polega na historii kredytowej, referencjach klientów i transakcjach bankowych do określenia zdolności kredytowej. Jednakże te systemy raportowania kredytowego są dalekie od doskonałości. Systemy oparte na SI mogą analizować zachowania i wzorce, aby określić, czy klient z ograniczoną historią kredytową może być dobrym kredytobiorcą. Wyzwaniem w korzystaniu z systemów opartych na SI do decyzji kredytowych jest ryzyko związane z błędami wynikającymi z wprowadzonych danych oraz związane z nimi problemu związane z etyką. Banki, które chcą wykorzystać uczenie maszynowe, muszą próbować wyeliminować wpływ błędnych danych i wprowadzić szkolenie z etyki w procesach szkolenia SI.
SI a płatności SEPA
Sztuczna inteligencja (SI) może usprawnić SEPA* (Strefa Euro – Jednolity Obszar Płatności), pod kątem:
- Analizy ryzyka i oszustw: Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do analizy transakcji SEPA w celu wykrywania podejrzanych wzorców zachowań, co pozwala na szybsze wykrywanie przypadków oszustw i nadużyć.
- Automatyzacji procesów płatniczych: SI może automatyzować procesy związane z płatnościami SEPA, co pozwala na szybsze i bardziej efektywne przetwarzanie płatności oraz eliminuje błędy ludzkie.
- Personalizacji usług: Sztuczna inteligencja może analizować dane dotyczące płatności i zachowań klientów, co pozwala na personalizację ofert płatniczych, takich jak proponowanie klientom odpowiednich usług płatniczych lub sugerowanie optymalnych terminów płatności.
- Profilowania klientów: SI może analizować dane klientów i ich zachowania płatnicze w celu stworzenia szczegółowych profili klientów, co umożliwia lepsze dopasowanie ofert płatniczych do ich potrzeb i preferencji.
- Procesowania dużych ilości danych: SEPA generuje ogromne ilości danych związanych z płatnościami. Sztuczna inteligencja może pomóc w efektywnym przetwarzaniu tych danych oraz w wydobyciu z nich cennych informacji, które mogą być wykorzystane do podejmowania decyzji biznesowych.
- Optymalizacji płatności: SI może analizować dane dotyczące płatności SEPA w czasie rzeczywistym, co pozwala na optymalizację procesów płatniczych, minimalizację kosztów transakcyjnych i redukcję opóźnień.
*SEPA, czyli Jednolity Obszar Płatności w Euro (ang. Single Euro Payments Area), to inicjatywa Unii Europejskiej mająca na celu ujednolicenie systemów płatniczych w krajach strefy euro oraz w krajach spoza strefy euro (obecnie 36 krajów), które korzystają z euro jako waluty rozliczeniowej. SEPA ma na celu ułatwienie płatności transgranicznych w euro oraz zwiększenie integracji rynków finansowych w Europie.
Automatyzacja procesów finansowych w bankach i sektorze Shared Services Centers (SSC) odgrywa istotną rolę w rewolucji cyfrowej współczesnego sektora finansowego. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych technologii, takich jak robotyzacja procesów biznesowych (RPA), sztuczna inteligencja (AI) oraz analiza danych, obie te branże mogą zrewolucjonizować swoje operacje i podnieść jakość obsługi klienta.
Wprowadzenie automatyzacji procesów finansowych niesie za sobą szereg korzyści, takich jak obniżenie kosztów operacyjnych, zwiększenie wydajności, poprawa jakości usług oraz lepsze zarządzanie ryzykiem. Dzięki automatyzacji, banki mogą szybciej reagować na zmieniające się warunki rynkowe, wprowadzać nowe produkty i usługi oraz konkurować w coraz bardziej cyfrowym środowisku biznesowym.
Niemniej jednak, wdrożenie automatyzacji procesów finansowych wiąże się również z pewnymi wyzwaniami, takimi jak restrukturyzacja procesów, zapewnienie zgodności z regulacjami oraz odpowiednie zarządzanie danymi i bezpieczeństwem informacji. Kluczowym czynnikiem sukcesu jest odpowiednie przygotowanie organizacji, inwestycje w nowoczesne technologie oraz umiejętne zarządzanie (nadchodzącą) zmianą.
