Будут ли польские банки создавать совместные ИИ-решения? Эксперты видят потенциал, но и препятствия.

Материал создан в сотрудничестве с Pekao SA.

Возможно ли и реалистично ли создание общей инфраструктуры и совместных решений на основе ИИ для банковского сектора в Польше, аналогичных Blik? Может ли это ускорить внедрение искусственного интеллекта и снизить затраты? Участники дебатов «ИИ для сектора – общая инфраструктура, компетенции, ответственность» обсудили эти вопросы на прошедшем в этом году в Варшаве Форуме банковского дела и страхования.

«Общая среда ИИ для финансовых учреждений? Поначалу эта идея казалась контрпродуктивной, но чем больше я об этом думаю, тем больше она становится разумной», — сказал Майкл Донахью, технический директор Pentaho в Hitachi.

Донахью указал на хаос на международных рынках, связанный с использованием искусственного интеллекта. Все действуют в одиночку, внося свой вклад, что приводит к неоднозначным результатам. Модели ИИ появляются и исчезают, а отсутствие общей платформы делает «затраты возмутительными». Он считает, что единая среда, которая позволяет не только распределять затраты, но и применять общие меры безопасности, — это верный путь.

Остальные участники дискуссии в целом согласились с этим тезисом, но подчеркнули, что путь к полноценному сотрудничеству в использовании ИИ в банковском секторе не так прост. Марчин Зигмановски, вице-президент Bank Pekao SA, курирующий Отдел технологической трансформации и инноваций, отметил, что создание единого центра обработки данных для всего банковского сектора станет серьёзной проблемой. Это связано с тем, что для отдельных банков сегодня различные варианты применения ИИ являются фактором, обеспечивающим им конкурентное преимущество.

В то же время вице-президент Зигмановски видит возможности для сотрудничества в областях, не определяющих конкурентоспособность организации. В качестве примера он привёл AML (обязательную систему противодействия отмыванию денег). Банки обязаны использовать систему, которая потребляет значительные ресурсы, не создавая при этом дополнительной ценности.

«Я убеждён, что существуют неконкурентные области, где мы можем работать вместе. К ним относятся киберзащита, уже упомянутое противодействие отмыванию денег, KYC (проверка личности клиента – прим. ред.) и другие», – отметил Марчин Зигмановски.

«Я согласен, что, с одной стороны, общая инфраструктура имеет смысл», — сказал Пётр Кусек, специалист Comarch. «Однако, с другой стороны, я знаю, что данные чрезвычайно важны для банков; это ценный ресурс, которым они не хотят делиться. Поэтому найти модель, которая сможет им поделиться, представляется очень сложной задачей», — сказал он. По его мнению, потенциальную возможность для сектора представляет так называемая модель федерации, которая позволяет обучать модели ИИ на данных, хранящихся локально на устройствах, а не передавать их на центральный сервер.

«Мы часто видим, как сложно объединить операции одной группы компаний. И представляем, как сложно было бы создать общую инфраструктуру для группы банков, которые иногда сотрудничают, а иногда конкурируют», — отметил Кшиштоф Даниэль, руководитель отдела стратегии обработки данных в DXC Technology Polska. Однако он добавил, что по мере того, как революция искусственного интеллекта станет обычным явлением, объединённые усилия в рамках всего сектора будут предприниматься.

– Говорить о самой инфраструктуре, не отвечая на вопросы: «зачем это делать?», «что делать?» и «зачем?», – классическая ошибка, – считает советник правления PKO Bank Polski Александр Поневерский.

Как он объяснил, в самих центрах обработки данных нет конкурентных преимуществ, а вычислительные мощности можно купить, поэтому нет ответов на вопросы: «зачем?» и «что делать?» — Если мы также не будем знать, «что дальше?», то есть как это коммерциализировать, как на этом заработать, как построить так называемый устойчивый бизнес, то мы никуда не придем, — сказал Поневьерски.

Хотя перспектива создания общей инфраструктуры ИИ кажется довольно отдалённой, банки уже значительно продвинулись во внедрении ИИ, хотя и существуют некоторые сложности. Марчин Зигмановски, вице-президент Bank Pekao, выделил четыре класса ИИ-решений, на которых сосредоточено большинство банков. К ним относятся различные типы «второго пилота», то есть ИИ-помощники, инструменты, специально разработанные для этой цели, персональные помощники для сотрудников и помощники для клиентов.

«Чего не хватает? Вероятно, наиболее проверенных вариантов использования, которые мы готовы внедрить в производство, а не просто экспериментировать. Это важно, поскольку полная реализация проекта может занять несколько месяцев, и за это время уже появляются новые, «лучшие» модели», — сказал Зигмановски. Он добавил, что к числу проблем относятся изменение осведомлённости сотрудников об использовании ИИ, а также внедрение и мониторинг работы ИИ-помощников для клиентов.

Кшиштоф Даниэль оценил, что, хотя банковский сектор и подвергается сильному регулирующему давлению, вопреки опасениям, именно в этом и заключается его сила в плане внедрения ИИ (хотя бы благодаря зрелости процессов и структурированности данных). Другой вопрос: есть ли шанс у «продуктизации» ИИ-решений на успех в банковской сфере?

«„Создавать“ или „покупать“? Зависит от обстоятельств», — ответил Марчин Зигмановски. «В областях, которые отличают банк, в точках контакта с клиентами и обслуживания, мы ищем собственные решения; мы хотим владеть ими. Там, где применимы недифференцированные меры, мы можем купить готовое решение, хотя такие модели пока немногочисленны», — подытожил вице-президент Bank Pekao SA.

Материал создан в сотрудничестве с Pekao SA.