Bankéři dostá­va­jí pomoc­ní­ka v podobě AI. Co umí a kolik času šetří?

„Nejde o žád­ný úplně nový pro­jekt. Snahu usnadňo­vat a zefek­tivňo­vat přípravu bankéřů pomocí chytrého předzpra­cov­ání dat máme už dlouho. Novink­ou je, že jsme do pro­ce­su zapo­jili gen­er­a­tivní umělou inteligen­ci, což s sebou nese i nové výzvy,“ vysvětlu­je Petra. Výběr prvního use-casu s užitím AI byl tedy čistě prag­mat­ický a šlo o přirozené pokračování dosavad­ní snahy zefek­tivnit prá­ci s daty. 

První verze AI asis­ten­ta byla dva měsíce pilo­tová­na na vybraných pobočkách České spořitel­ny. ​„AI pomáhá s předzpra­cov­áním části dat pro bankéře, kteří je využí­va­jí při přípravě na schůzku,“ popisu­je Petra. 

Momen­tál­ně tým zapra­cov­ává zpět­nou vazbu z pilo­tu a připravu­je se na první větší release. Tech­no­log­icky se pro­jekt posou­vá z langchain architek­tu­ry na agentský sys­tém, přidá­va­jí se autom­a­ti­zo­vané kon­troly výs­tupů a také machine learningové metody pro předzpra­cov­ání dat. ​„Cílem je šetřit bankéřům stále více času a zároveň zlepšit kval­i­tu jejich přípravy – což by se mělo poz­i­tivně pro­je­vit i na spoko­jenos­ti klien­tů,“ dodává. 

Zep­tali jsme se, jak tým vůbec vybíral klíčová data pro AI? ​„Začali jsme kla­sicky od konce. Nejdřív jsme vedli dia­log s bankéři, sle­dovali jejich prá­ci a hledali momen­ty, kde pro ně můžeme něco vylepšit,“ popisu­je Petra. 

Asis­tent sto­jí na gen­er­a­tivní AI, konkrét­ně na mod­elu GPT-4^o. Velké jazykové mod­e­ly podle vývo­jářského týmu tvoří stře­do­bod celého řešení, avšak budouc­nost vidí v kom­bi­naci predik­tivních mod­elů stro­jového učení pro zpra­cov­ání velkých dat a jazykových mod­elů pro vysvětlitel­nost a tvor­bu srozu­mitel­ného příběhu. 

Bankovnictví je na přes­nost extrém­ně citlivé – i pro­to má AI asis­tent nas­tavené víces­tupňové kon­troly. ​„V pilo­tu měli bankéři možnost vše ověřit a nahlásit nepřes­nos­ti. Do budouc­na chceme tuto možnost zacho­vat, ale přidáme robust­nější autom­a­ti­zo­vané kon­troly výs­tupů,“ vysvětlu­je Petra. 

AI asis­tent posky­tu­je bankéřům shrnutá data včet­ně doporučených dalších kroků, takže se nemusí sami probírat daty ani v nich hle­dat klíčové infor­ma­ce. V rám­ci prvního use-casu dokáže bankéřům ušetřit při­b­ližně dvě min­u­ty při přípravě na kaž­dou schůzku. 

Úspěch tým měřil jak kvan­ti­ta­tivně (využívání a přes­nost výs­tupů), tak pomocí kval­i­ta­tivní zpět­né vaz­by od samot­ných bankéřů. 

AI asis­ten­ti se brzy dostanou i k běžným uži­vatelům. ​„Už dnes se kli­en­ti setká­va­jí s AI v rám­ci Hey George, který s nimi komu­niku­je o jejich dat­e­ch a může je i proak­tivně oslovit. Do budouc­na očekáváme více AI-gen­erovaného obsahu i funkcí pří­mo v Geor­gi – ale jsme opa­trní a nové věci tes­tu­jeme nejdřív sami na sobě,“ doplňu­je tým. 

Na závěr pad­la i rada pro ostat­ní orga­ni­zace, které chtějí s AI začít: ​„pro náš tým bylo užitečné vytvořit si bezpečné a izolo­vané prostředí pro exper­i­men­ty – mís­to, kde si můžete ověřo­vat hypotézy a vyví­jet pro­to­typy. Zrych­lu­je to adop­ci, pod­poru­je nadšení a elimin­u­je demo­ti­vaci z dlouhých schval­o­vacích pro­cesů,“ uvádí Petra. 

Velkým krokem podle vývo­jářů bylo i založení AI enable­ment týmu, který lidem s vývo­jem pomáhá, neboť čas­to mají lidé v týmu super nápady, ale nevědí, kde začít a můžou se tím nechat odradit.