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.