ארגונים פיננסיים היום הם כמו ילד בחנות ממתקי AI

אימוץ פתרונות בינה מלאכותית נכנס למיינסטרים במגזר הפיננסי. היצע הפתרונות הוא רחב ומגוון: מניהול סיכונים, דרך מניעת הונאות, חוויית לקוח, ניהול משאבים ועוד, כאשר האתגר האמיתי הופך להיות בחירת הפתרון המתאים ביותר לצורך ולמשאבים. וגם מילה על הכוכב החדש, שכבר הספיק להתיידד עם כולנו: ChatGPT – בזכותו יש כבר מי שמכריז על 2023 כשנת הצ’טבוט בבנקאות. שיחה עם פזית כץ עוז, מנהלת חטיבת פרויקטים במטריקס DnA ועם עידן בר, מנהל מרכז התמחות AI במטריקס וחוקר Deep Learning

“ההגירה הגדולה לעולמות הדיגיטליים, אפשרה לצבור מידע בעל ערך רב על לקוחות ותהליכים”, אומר עידן בר, “שימוש בטכנולוגיות Big Data להיתוך והצלבת מידע וטכנולוגיות בינה מלאכותית לחיזוי, הסקת מסקנות ולמידת דפוסים מבוססת מידע רב, הפכו את המידע למכפיל כוח ומרכיב משמעותי בשרשרת הערך של ארגונים פיננסיים. אפשר למצוא כיום מרכיבים מבוססי בינה מלאכותית כמעט בכל תהליך הבניית מידע, גידור והערכת סיכונים, אינטראקציה מול משתמשים, ניהול משאבים ועוד.”

לדברי פזית כץ עוז, “אימוץ של פתרונות בינה מלאכותית כבר מתחיל להיכנס למיינסטרים במגזר הפיננסי. בין היישומים הנפוצים: ניהול סיכונים, איתור ומניעת הונאות, חווית לקוח ועוד. בין השאר, בנקים כיום עושים  שימוש בלמידת מכונה  לזיהוי דפוסי התנהגות חריגים של לקוחות, דפוסים אשר עלולים להוביל לנטישת הבנק. הבנקים משלבים בינה מלאכותית אשר מעניקה ייעוץ פיננסי, וממליצה ללקוחות על אפיקים להשקעה, או נותנת להם טיפים כיצד לנהל את הוצאות משק הבית.

“למעשה, היצע היישומים הוא כה רחב ומגוון, שאחד האתגרים המרכזיים של ארגונים פיננסיים בבואם לבחור טכנולוגיות AI הוא אתגר הסלקציה”, אומר עידן בר, “אפשר להמשיל את הארגונים כיום לילד שעומד מול מדפים מלאים בסוגים שונים של שוקולד בחנות ממתקים. המבחר כל כך עצום שלפעמים קשה לבחור. לכל צורך קיימים פתרונות שונים בפלטפורמות שונות ומאפיינים שונים, חלקם מאפשרים עבודה ב-scale גדול וחלקת פריסה מקומית.  והאתגר הפך להיות בחירה והתאמה נכונה של פתרון לצורך. בחירה שגויה עלולה לעלות לארגון ביוקר.”

יישומי בינה מלאכותית הפופולאריים ביותר במגזר הפיננסי

“ישנם מספר תחומים בהם יישומים של בינה מלאכותית כבר הפכו לחלק אינטגרלי מפעילותם של בנקים”, מסבירה פזית, “למשל, בתחום של איתור ומניעה של הונאות. אלגוריתמי AI מנתחים כמויות גדולות של נתונים, מזהים דפוסים ומגמות וע״י כך עוזרים לאתר ולמנוע הונאה בכרטיסי אשראי, גניבה של זהויות, או להציף חשד להלבנת כספים. אימון של אלגוריתמי AI לזיהוי אנומליות יאפשר לבנק לעקוב אחר עסקאות חריגות, כגון סכומים גדולים שהועברו לחשבונות לא מוכרים, או עסקאות המתרחשות מחוץ לשעות העבודה הרגילות. על ידי זיהוי חריגות כאלה, האלגוריתמים יכולים לעזור לבנקים לתפוס ואף למנוע הונאות בזמן אמת.

יישום פופולארי נוסף הוא בתחום של ניהול סיכוני אשראי. אלגוריתם בינה מלאכותית עשוי לזהות דפוס של איחור בתשלומים בבקשת הלוואה ומכאן להסיק על בקשות (מאפייני לקוח ומאפייני הלוואה) קרובות במאפיינים שלהם, וכך למנוע אירועים עתידיים שבהם הלווה לא יוכל להחזיר את ההלוואה. שימושים מסוג זה כלל אינם חדשים אך עם ההתפתחויות הטכנולוגיות, הקוד הפתוח והמנועים החדשניים, מתפתחות מתודות מתקדמות יותר, שמאפשרות למודלים לתת מענה רחב יותר, וכך להיות מדויקים ואפקטיביים יותר.”

תחום נוסף שבנקים רבים בוחרים לשלב בו טכנולוגיות בינה מלאכותית, הוא ביצירה חוויית לקוח משופרת והרחבת סל השירותים, מוסיפה פזית, “בתחומים של קולנוע, מוזיקה וספרים, כבר מזמן אנחנו נהנים מפרסונליזציה, גם בפיננסים זה מתחיל לצבור תאוצה. יישומי AI מנתחים את נתוני הלקוחות כדי לקבל הבנה מעמיקה יותר של העדפותיהם וצרכיהם, כך שניתן להשתמש בהם כדי להתאים אישית את החוויה הבנקאית ולבנות קשרי לקוחות חזקים יותר. לדוגמה, אלגוריתם AI עשוי לנתח את היסטוריית העסקאות של לקוח כדי לזהות את קטגוריות ההוצאות המועדפות עליו, כגון מצרכים או בידור. הבנק יכול להשתמש במידע זה כדי להציע מבצעים ממוקדים או תכניות תגמול המותאמות לצרכים ולתחומי העניין הספציפיים של הלקוח.

“יישום אחר, שרלוונטי לחוויית לקוח כמו גם לחסכון במשאבים”, מרחיב עידן, “נוגע לייעול התהליכים אשר מתרחשים מאחורי הקלעים. לדוגמה, תהליכי בדיקה ואישור של מסמכים פיננסים.  COD-X – פתרון מבוסס בינה מלאכותית שפותח על ידי מטריקס, נותן מענה לחברות שמעוניינות לממש טרנספורמציה דיגיטלית, אך נדרשות לטפל בהיקף גדול של מסמכים מצולמים ומידע לא מובנה כמו תעודות, אישורי בעלות, חשבוניות וכדומה. הפתרון מתמודד עם האתגר המשמעותי של חברות להפוך תהליכים המשלבים טפסים לא מובנים לאוטומטיים, באמצעות טכנולוגיות של למידה עמוקה ובינה מלאכותית, וכך מאפשר לחסוך בכוח אדם, לייעל את התפקוד של הארגון, ולבסוף לקצר משמעותית את זמן הטיפול עבור הלקוחות. למשל, הפתרון יכול לקלוט מסמך, ולחלץ מתוכו מידע חיוני לטובת התהליך כמו סוג המסמך ופרטי השולח, סכום החשבונית וכו’. הבניית מידע מסוג זה מאפשרת להפעיל תהליכים אוטומטיים, מעין “מסלול ירוק”, במסגרתו הלקוח יכול לבדוק זכאויות, לאשר חשבוניות או אפילו לבצע טרנזקציות כספיות בצורה אוטומטית. אם עד כה היה מדובר בתהליכים ידניים שנמשכו ימים ודרשו מהלקוחות להשקיע את אותה כמות המשאבים בין אם מדובר בחשבונית בסך 100 ₪ או 10,000 ₪, פתרון COD-X גורם לתהליך להמשך כמספר דקות כמעט ללא מעורבות אדם. האדם הופך למפקח על התהליך ולא המבצע שלו בפועל.

מהפכת chatgpt ביחסי עבודה: האם המכונה מתיישבת בכסא הנהג?

“לבסוף, תחום שבו נעשה שימוש רחב בפתרונות בינה מלאכותית הוא בתקשורת עם הלקוחות, אומרת פזית, “צ’אט-בוטים מספקים ללקוחות הבנק סיוע מיידי מסביב לשעון, ואמורים לשחרר את עובדי הבנק להתמקד בפניות מורכבות יותר. רק כדי לסבר את האוזן, על פי נתונים של חברת הייעוץ Forrester, 11% מהגולשים הבוגרים בארה”ב היו באינטראקציה עם הבנק שלהם באמצעות צ’ט-בוט בשנה האחרונה. כאן נכנס בענק החבר החדש של כולנו ,ChatGPT, שמציג סטנדרט חדש באינטראקציה בין אדם למחשב. פורבס פירסמו לאחרונה שהודות ל- ChatGPT,  2023 תהיה השנה של הצ’אט-בוט בבנקאות. להבדיל מהצ’אט-בוטים שמבוססים על חוקים ותבניות, ובמקרים רבים לא נתנו את המענה שהלקוח ייחל אליו, הצ’אט-בוטים החדשים הם עוזרים דיגיטליים אינטליגנטים (IDAs), וזאת מהפכה של ממש.”

עידן מסכים ומוסיף: “עד כה ראינו שינוי יחסית מינורי במקומו של האדם בתהליכים העסקיים הליבתיים של ארגונים. האדם הופך להיות יותר יעיל ואפקטיבי בעקבות השימוש בטכנולוגיה, אך שומר על מקומו בכס הנהג. אבל בחודשים האחרונים אנחנו עדים למהפכה, לא פחות, שמשפיעה על חלוקת התפקידים שבין האדם והמכונה. מגמה שרק תלך ותתעצם עם הזמן. במקום שהמכונה תהיה עזר לאדם, מעין טייס משנה, האדם הופך להיות הגורם המפקח על המכונה בזמן שהיא נוהגת. המגמה, שאולי מקבלת ביטוי פיזי אמיתי ברכבים אוטונומיים, תקפה גם לעולמות הפיננסים ומערכות המידע. יצירת Conversational AI, כמו מערכת ChatGPT, מאפשרת להחליף את האדם לחלוטין באינטראקציה שבין ארגון ללקוח. מערכות ניבוי והערכה נהיות יותר אובייקטיביות ואפקטיביות מעובדים שמוטים מאמונות או דעות. בשורה התחתונה, האדם עובר למושב טייס המשנה.

“היישומים של ChatGPT במגזר הפיננסי הם רחבים ולא מוגבלים רק לתקשורת ישירה במסגרת שרות לקוחות”, אומרת פזית, “זאת טכנולוגיה שיכולה להשתלב בגילוי הונאות בזמן אמת, לתת עצות בנוגע להשקעות ולסייע בתכנון פיננסי של ארגונים ואנשים פרטיים. כלומר אותם יישומי AI שכבר ממילא נמצאים בשימוש על ידי בנקים רבים, רק עם יכולות גבוהות יותר, שמאפשרות אוטומציה כמעט מלאה.”

ChatGPT הודתה: אני עשויה להיות מוטה לשפה שרלוונטית בעיקר לגברים דוברי אנגלית, והתגובות שלי עלולות להיות פוגעניות

“צריך לשים לב שהאדם לא יוצא לחלוטין מהמשוואה”, אומר עידן, “למרות ההתפתחויות המשמעותיות של התקופה האחרונה, הדעה הרווחת היא שבשנים הקרובות עדיין יהיה צורך בליווי צמוד מקצועי ואנושי של המכונות. ארגונים שמנגישים שירות לכלל האוכלוסייה חייבים לקחת בחשבון הטיות ובעיות שעלולות להיות מוטמעות בבינה המלאכותית ולהיעזר בשירותם של אנשי מקצוע שיבקרו את התהליכים האוטומטיים ויציפו בעיות אתיות. בעוד לחוקר בתחום הלמידה העמוקה ועיבוד השפה הטבעית יש את סט הכלים שמאפשר לו לבחון את המודל והתשובות שהוא מקבל בצורה ביקורתית, למשתמש או ארגון שאינו עוסק בתחום אין את היכולת לשפוט את המודל ולתהות האם התשובה שקיבל מתבססת על ידע אמיתי, שגיאה סטטיסטית או הטיה שנובעת מחומר אימון מזוהם. אם תשאלו את ChatGPT עצמה אילו בעיות עלולות לנבוע משימוש בה, היא תגיד לכם שהיא עשויה להיות מוטה לשפה שרלוונטית בעיקר לגברים דוברי אנגלית, פשוט כי זה רוב המידע שראתה בתהליך האימון. המערכת תעיד על עצמה שהעובדה שהיא מנסה לייצר טקסט דמוי אדם ללא הבנת ההקשר או המשמעות של המילים בהן היא משתמשת עלולה לייצר תגובות לא הולמות או פוגעניות. לא מדובר בבעיות מוסתרות או חסויות, מדובר בפערים ש-ChatGPT עצמה הודתה בהן בפני.”

“התפקיד של אנשים בעולם החדש של מכונות, לא נעלם אלא משתנה”, הוסיפה פזית “במקום שבו נדרשת יצירתיות, ולא פחות חשוב, במקום שבו נדרשת חמלה, לאנשים יש תפקיד מרכזי. למעשה ניתן להגיד שיכולות AI מתקדמות, כמו ChatGPT, מאפשרות לאנשים להפסיק לעשות עבודתות חזרתיות וטכניות ולהיות בכך רובוטים, ולהתחיל להיות יצירתיים”