Z dr. Francem Bračunom, pomočnikom uprave in pooblaščencem za podatke pri NLB, kjer trenutno odgovarja za mednarodno ekipo strokovnjakov za podatke in umetno inteligenco, ki deluje v šestih državah, smo se pred konferenco pogovarjali o začetkih uvajanja umetne inteligence v podjetje, pomislekih, pripravljenosti zaposlenih, podatkov in strank pa tudi nenehni analizi z UI povezanih tveganj. Več podatkov bo aktiven promotor uvajanja umetne inteligence (UI) v slovensko gospodarstvo in podjetja razkril v svojem predavanju na konferenci, kjer bo predstavil smernice, kako se lotiti uvedbe umetne inteligence v podjetje.
Kdaj ste v NLB stopili na področje umetne inteligence?
NLB je na to področje vstopila že pred več kot 15 leti, takrat predvsem z uporabo pri upravljanju tveganj. Začetki so bili podprti s statističnimi modeli, sčasoma pa smo z modeli strojnega učenja uporabo UI razširili tudi na optimizacijo in avtomatizacijo internih procesov ter izboljšanje interakcije s komitenti. Začeli smo v Sloveniji, danes pa je raba UI domača v hčerinskih bankah na vseh trgih NLB Skupine. V zadnjem letu eksperimentiramo tudi z rešitvami umetne inteligence, ki je podprta z velikimi jezikovnimi modeli.
Kako ste v NLB določili področja, na katerih si boste pomagali z UI-orodji?
Področja uporabe UI smo določili na podlagi izboljšanja učinkovitosti, povečanja zadovoljstva strank in zmanjšanja tveganj. UI uporabljamo pri upravljanju tveganj, optimizaciji internih procesov, prodaji in interakciji s strankami. Pri izbiri novih področij nenehno ocenjujemo potrebe strank in notranje procese.
Kako daleč nazaj je prva razprava o tem, ali in kje si pomagati z umetno inteligenco? Kateri so bili takrat glavni pomisleki?
Prva razprava o uporabi UI sega več kot 15 let v preteklost, z žariščem na upravljanju tveganj. Glavni premisleki so vedno – in takrat ni bilo nič drugače – povezani z znanimi slabostmi te tehnologije, kot so pristranskost algoritmov zaradi pristranskosti v podatkih, zanesljivost modelov, zasebnost in varnost podatkov ter zahteve regulative. Vseskozi pa je glavno vodilo pri uvajanju umetne inteligence tudi vidik koristi za stranke in zrelost tehnologije.
Kako ste na to pripravili zaposlene?
Zaposlene smo na uvedbo UI pripravili z izvedbo serije izobraževanj in usposabljanj, ki zajemajo njeno razumevanje in uporabo. Izobraževanja redno dopolnjujemo in prilagajamo novostim na področju UI, oblike teh izobraževanj pa so različne. Kot najučinkovitejše se je izkazalo konkretno delo na primerih, izvedli pa smo tudi interne hekatone.
So bili na uvedbo orodij UI pripravljeni vaši podatki?
Kot banka moramo vedno poskrbeti za urejenost in kakovost podatkov. Zato je skrb za kakovost podatkov in njihovo primernost za analize stalna naloga, ne glede na to, ali jih uporabljamo za umetno inteligenco ali ne.
Kaj od omenjenega je bil trši oreh za uvedbo UI?
Največji izziv pri uvajanju umetne inteligence so vedno podatki in kompetence. Tu se v NLB ne razlikujemo od preostalih organizacij. Razlogi so v vse večjih količinah podatkov in njihovi raznolikosti ter v hitrem razvoju tehnologij UI.
Kakšno vlogo v vašem primeru igra odnos strank do UI?
Odnos strank do UI je odločilnega pomena, saj njihovo sprejemanje tehnologije in zaupanje vanjo pomembno vplivata na uspešnost uvajanja UI. Zato skrbimo za transparentno komuniciranje in izobraževanje.
Kako ste analizirali in kako sproti analizirate tveganja, povezana z uporabo orodij UI? In kako v kontekstu široke ponudbe izbirate prava in zaupanja vredna?
Analiza tveganj poteka kontinuirano. Pred uvedbo kakršnegakoli orodja – ne samo pri uvajanju UI – opravimo skrbno presojo tveganj. Kot banka imamo s tem veliko izkušenj in lahko rečem, da je za nas to skoraj »business as usual« (običajno poslovanje, op. a.). Pri izbiri orodij UI dajemo prednost rešitvam, ki so preverjene in v skladu z našimi varnostnimi ter etičnimi standardi.
