Nahradí umělá inteligence a roboti lidskou práci?

Vstupujeme do éry, v níž se umělá inteligence a strojové učení velmi rychle stávají součástí hlavního proudu a široce využívanou technologií. Od jednoduchých vítacích hlasových asistentů, jako je Alexa společnosti Amazon nebo Google Home, až po rychlý rozvoj doporučujících strojů se umělá inteligence nenápadně stává každodenní součástí našeho života.

Před několika lety si to běžný člověk ani nedokázal představit, ale nyní už celá řada zákazníků naprosto běžně přikazuje svým osobním asistentům, aby jim doma zhasli světla. Jiní si nechávají poradit od Netflixu, na jaký seriál by se měli nyní dívat, případně od Amazonu, co by si měli nakoupit. Vzhledem k tomu, jak je bankovní a finanční odvětví složité a regulované, bude zde možná postup těchto technologií o něco pomalejší. Ale přesto…

Dříve, když došlo k pohybům trhu nebo když se objevila zajímavá obchodní příležitost, banky jednoduše zavolaly svým nejlepším klientům a probraly s nimi situaci podle jejich konkrétních potřeb a portfolia. Díky technologii je nyní tento vysoce personalizovaný přístup dostupný pro každého. Umělá inteligence dokáže vytvořit personalizované služby, a to jak v obrovském rozsahu, tak i s dříve nevídanou přesností využívající chování klienta a dat, která jsou v jádru všeho.

Schopnost personalizace služeb a vytváření doporučení je jedním z nejzajímavějších nových aspektů. Netflix dokázal, že míra zájmu o personalizovaná video-doporučení je třikrát až čtyřikrát vyšší než jen nabízení nejpopulárnějších videí. Pokud se podíváme na údaje, které tvoří součást našeho každodenního byznysu (jaké instrumenty který zákazník preferuje, v jaké denní době je nejaktivnější) a propojíme je s dalšími údaji, jsme nyní schopni získat lepší vhled do možností individuálních služeb pro naše klienty, které dříve nebyly v tomto rozsahu možné. Personalizace služeb znamená, že každý klient získá lepší služby vhodné právě pro něj.

Data hrají prim
Nedávno zaznělo, že nejcennějším materiálem na světě už není ropa, ale data. Technologie umožňující strojové učení je založena na pokročilém počítačovém modelování, ale bez dobrých dat to neznamená nic. Data jsou středobodem všeho, co děláme a čistá, kvalitní data jsou naprosto nezbytná, pokud chceme z těchto nových technologií dostat dobré výsledky.
Datoví vědci tráví hodně času udržováním čistých dat a to je možná právě výzva pro některé velké banky, které používají zastaralé systémy, nebo pro banky, které fúzovaly a neměly čas řádně vyčistit své klientské údaje. Platí to samé jako ve stavebnictví: pokud investujete do pevných základů z titanu, vyplatí se vám to díky dlouhé životnosti a pevnosti.

Pokud ale spěcháte a snažíte se šetřit na nesprávných místech a lepíte věci k sobě pomocí žvýkaček a lepicí pásky, pak utrpíte škodu, protože vaše stavba nevydrží nápor toho, co od ní vyžadujete. Nikdo netuší, co od nás bude zítřek chtít a proto je lepší se připravit a vybudovat zdravou, pružnou a silnou infrastrukturu. Potřebujete firemní kulturu, která vnímá data jako aktivum. Data byste neměli vyhazovat jen proto, že nemáte čas je vyčistit.

 
Co s daty?
Když do byznysu zavádíte strojové učení, je kromě dat, která jsou samozřejmě zásadním požadavkem pro úspěch, důležité mít také silný mandát. Zavedení strojového učení znamená obrovskou transformaci a bude mít velký dopad na způsob, jak fungujeme. V mnoha případech rozšíří nebo dokonce nahradí lidskou práci. Pokud nemáte plnou podporu nejvyššího vedení, je těžké získat pro věc podporu v rámci celé firmy. Kromě podpory nejvyššího vedení potřebujete i široké zapojení všech vrstev společnosti, které podpoří spolupráci a dokáží se dostat k podstatě věcí pro firmu zásadních. Dále je důležité, aby každá část firmy věděla, co může datová věda udělat pro firmu a abychom všichni mluvili stejným jazykem.

Existuje představa, že umělá inteligence znamená, že roboti nahradí lidi. Skutečným cílem ale není, aby lidé byli k nepotřebě, ale aby se umělá inteligence a strojové učení využilo správným způsobem tak, abychom mohli našim klientům poskytovat ještě lepší služby. Namáhavé a opakující se činnosti mohou převzít počítače, což lidem umožní zaměřit se na složitější úkoly. A v případě složitějších úkolů se umělá inteligence hodí pro optimalizaci a nabízení nových nápadů. Může navíc pomoci širší skupině zákazníků získat přístup ke službám, ke kterým se dříve dostalo jen několik málo vyvolených.
Lidská práce je nenahraditelná

Generální ředitel a zakladatel Saxo Bank Kim Fournais mnohokrát řekl, že když v devadesátých letech začal investovat do technologií, měli jeho zaměstnanci obavu, že přijdou o práci, protože je nahradí stroje. Historie však ukázala, že tomu tak vůbec nebylo. Nyní je vidět, že aplikace umělé inteligence a strojového učení má širokou podporu napříč firmami, protože si uvědomují, že tyto technologie jim pomáhají v jejich práci. Všichni klienti tak mohou dostávat stejnou, vysokou úroveň personalizovaných služeb, které dříve dostávali pouze ti nejvýkonnější obchodníci.

Jakmile se používání datové vědy rozšíří, i velké banky, které měly vždy příliš práce, než aby se mohly věnovat inovacím, najednou pocítí ten rozdíl a uvědomí si, že strojové učení a umělá inteligence nejsou jen budoucnost, ale už i přítomnost.

Autor: Christian Hededal, vedoucí oddělení big data a umělé inteligence, Saxo Bank