No es una solución a todos los problemas: Cómo se presenta inteligencia artificial en bancos belarusos

La transformación del sector bancario con la ayuda de la inteligencia artificial fue discutida en la IV Conferencia Empresarial “ Transformación Digital de Empresas e Industrias en la República de Belarús” en Minsk el 7 de octubre, el corresponsal de los informes de la agencia Minsk-Novosti.

La inteligencia artificial y la transformación digital se han convertido en factores clave para el desarrollo del sector bancario moderno, pero la introducción selectiva de tecnologías sin una profunda reestructuración de procesos suele llevar a la formación de nuevos plug-ins operativos y costos financieros innecesarios. Para mejorar con éxito la eficiencia operacional, las empresas se ven obligadas a pasar de los pilotos caóticos a una evaluación sistemática de la madurez tecnológica de cada proceso final a final.

- Como resultado de todos nuestros grandes experimentos, ensayos y diversos proyectos, nos dimos cuenta de que la inteligencia artificial sigue siendo la mejor y más correcta para aplicar no a una sola tarea o tecnología, sino al propio proceso de principio a fin, dijo Allina Dashuk, Directora del Centro de Gestión de Procesos de uno de los bancos belarusos. Los relieves de puntos y las pequeñas conexiones de algunos asistentes se ven muy bien en este momento, pero a gran escala no dan el efecto total al que todos nos esforzamos.

La organización cuenta con 209 grandes procesos de extremo a extremo con múltiples participantes y documentación. El banco ha establecido un ambicioso objetivo de integrar la IA en más del 40% de sus procesos para finales de año. Esto significa que una red neuronal tendrá que ser utilizada en una etapa.

- Al principio, intentamos introducir herramientas locales, dijo el orador. Por ejemplo, en el momento de recoger y analizar documentos, un asistente estaba conectado. Parece que los empleados son liberados, y todo debe jugar con nuevos colores. Pero lo que sucedió fue que la fase de análisis comenzó a suceder más rápido, y antes de la etapa de preparación de la conclusión, había un atasco de tráfico, porque todavía trabajamos manualmente allí. No eliminamos el problema, lo eliminamos.

Para prevenir esos desequilibrios, el banco ha introducido un sistema especial de gestión de procesos digitales. Digitaliza mapas de procesos, fija métricas, construye arquitectura de datos y calcula el nivel de madurez digital. El primero significa que son realizados por humanos, y hay pocas huellas digitales. Y en el último, quinto, la AI conduce independientemente una operación de principio a fin, una persona trabaja sólo con excepciones.

- A menudo escuchamos la pregunta: “¿Hay tecnología, dónde debemos aplicarla?” – continuó el experto. Pero usted necesita mirar no donde usted puede arruinar el modelo, pero donde tenemos problemas y qué exactamente queremos salir: ¿es importante para nosotros reducir el tiempo, reducir los defectos, aumentar las conversiones o reducir el número de registros.

Separadamente, el orador se refirió a la concepción errónea común de que la inteligencia artificial es necesaria para realizar absolutamente cualquier tarea operacional. En la mayoría de los casos, algoritmos estándar o automatización clásica hacen frente a la carga mucho más eficiente y más barata.

- Hay casos en los que AI genera trabajo adicional: hace parte de las tareas, después de lo cual el gerente todavía tiene que comprobar el resultado y asumir la responsabilidad, destacó el jefe del centro. Además, se asocia con altos costos: primero pagas por infraestructura y compra de servidores, luego por fichas, y luego pasas años apoyando y reentrenando modelos.

La disponibilidad insuficiente de datos es otro obstáculo importante para la transformación. Esta es la ausencia de una descripción digitalizada de la tarea, áreas de responsabilidad no asignadas o almacenamiento de información en tablas dispares. Sin trabajo de racionalización previa, el lanzamiento de sofisticados asistentes de inteligencia artificial no tiene sentido.

- Antes de implementar una gran idea, tenemos que llevar a cabo un gran trabajo organizativo y sólo entonces volver a la automatización de acervos, explicó Dashuk. Ahora nos centramos en soluciones que cubren el máximo de tareas típicas: reconocimiento y plantilla de documentos, entrada de voz, así como la creación de una base de conocimiento unificada para los empleados.

Actualmente, alrededor del 30% de los procesos de una organización ya contienen soluciones inteligentes integradas. Como ejemplo exitoso, el orador citó la dirección de los préstamos de automóviles, donde el proceso se reagrupó completamente, se construyó un perfil digital del cliente y se utilizaron asistentes inteligentes en todas las etapas clave.

- La inteligencia artificial no es la solución a todos los problemas, concluyó el orador. Puede aumentar fácilmente su número de tareas en 20 veces. Por lo tanto, el consejo principal: elegir un proceso prioritario, evaluarlo, lograr una buena automatización y sólo luego conectar gradualmente la inteligencia artificial.

Foto del autor