fot. unsplash.com
Obawa przed dehumanizacją pracy
Jak wynika z badania przeprowadzonego Ipsos, 22 proc. firm wdrożyło już sztuczną inteligencję, 17 proc. jest w trakcie implementacji, a dalsze 14 proc. planuje wdrożenia w ciągu najbliższych dwóch lat. Blisko 72 proc. ankietowanych oczekuje, że wdrożenie SI będzie miało pozytywny wpływ na organizację pracy w przedsiębiorstwie, a 71 proc. uważa, że pozwoli lepiej dostosować szkolenia do potrzeb pracowników i wzrostu biznesu.
Z kolei za największe zagrożenie respondenci postrzegają wpływ SI na poziom wynagrodzenia (50 proc. wskazań) oraz bezpieczeństwo zatrudnienia (44 proc. wskazań). Ponadto z badania oczekiwanego wpływu AI na szerszy kontekst pracy wynika, że 76 proc. osób obawia się, że ze sztuczną inteligencją będzie wiązać się wzrost kontroli i podsłuchu, a 65 proc. ma obawy związane z dehumanizacją pracy.
Według danych Gartnera, aż 86 proc. interakcji z klientami do 2020 r. będzie zachodzić bez udziału człowieka ze względu na popularyzację inteligentnych czat botów. Z kolei z szacunków analityków IDC wynika, że wartość rynku systemów kognitywnych i sztucznej inteligencji do tego czasu wzrośnie do 46 mld USD. Jednocześnie oszczędności wynikające z wykorzystanie sztucznej inteligencji w polskim biznesie mogą być warte nawet 20 mld zł.
Sektor fintech na całym świecie już teraz silnie odczuwa efekty rozwoju sztucznej inteligencji. Obserwując obecny poziom wiedzy i technologicznego zaawansowania należy przypuszczać, że użycie narzędzi opartych na uczeniu maszynowym stanie się coraz powszechniejsze. Korzyści wynikające z wykorzystania tej technologii są nie do przecenienia. Wśród nich warto wymienić chociażby automatyzację procesów czy poprawę jakości kontaktu z klientem (tzw. Customer Intelligence). Chatboty, elektroniczne portfele i wirtualni doradcy finansowi zapewnią bardziej spersonalizowaną i bezproblemową obsługę oraz dostosują ofertę do indywidualnych potrzeb klientów.
Sztuczna inteligencja w branży fintech
Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę także w sektorze usług płatniczych. Najlepszym przykładem są rosnące inwestycje w automatyzację procesu zaciągania pożyczek czy udostępniania nowych metod płatności, m.in. w sklepach internetowych.
Rozwiązania bazujące na systemach uczących się tzw. machine learning wykorzystywane w usługach finansowych pozwalają zmniejszyć wydatki oraz obniżyć stopień ryzyka pożyczkodawcy. Natomiast klienci, którzy do tej pory mieli problem z otrzymaniem pozytywnej decyzji kredytowej np. z powodu braku dotychczasowej historii kredytowej uzyskają szerszy dostęp do usług finansowych. Działające w oparciu o sztuczną inteligencję chatboty w przyszłości upowszechnią usługi zarezerwowane tylko dla nielicznych, takie jak doradztwo inwestycyjne.
Są tańsze, a już wkrótce będą coraz lepsze. W Stanach Zjednoczonych machine learning już teraz pomaga w przetwarzaniu danych giełdowych i obrocie papierami wartościowymi.
Wirtualny doradca
Według prognoz marketerów, do 2020 roku komunikacja firm z klientem będzie odbywać się głównie za pomocą sztucznej inteligencji. Już dziś wiele firm wybiera chatboty, które w serwisach internetowych pomagają złożyć reklamację albo uzyskać podstawową pomoc techniczną. Szacuje się, że wirtualni doradcy systemy pomagają skrócić czas obsługi nawet pięciokrotnie.
Gdy chatbot napotka problem może skierować klienta do konsultanta – człowieka. W dalszym ciągu możliwości wirtualnych konsultantów są dużo węższe od umiejętności fizycznego konsultanta. Obserwując jednak szybki postęp technologiczny, nietrudno przewidzieć, że obecność obdarzonych sztuczną inteligencją robotów w małych i średnich przedsiębiorstwach pozostaje tylko kwestią czasu.
Pomimo istniejących obaw dotyczących zmian na rynku pracy związanych z automatyzacją niektórych zawodów, podchodzimy dość entuzjastycznie do perspektywy pracy z robotami. Na obecnym etapie rozwoju sztuczna inteligencja nie jest w stanie wyręczyć człowieka we wszystkich procesach decyzyjnych. Niewykluczone, że w przyszłości część profesji zniknie z rynku pracy, ale za to w ich miejsce pojawią się nowe. W innych przypadkach konieczne będzie doszkolenie pracowników.
–
Michał Papliński
country manager w TWINO
