Mentionsy

Pokazujemy jak AI, chmura i technologie przyszłości tworzą realną wartość dla organizacji.

Dla użytkowników końcowych ważny jest user experience i to, czy on się czuje zaopiekowany, czy czuje, że przepłaca za tą usługę, czy ona jest według niego fair, czy jest transparentna.

Jeśli chodzi o technologie, to na pewno bardzo patrzymy na Machine Learning i AI, ponieważ już od lat to nam się przydaje, zarówno do obsługi klientów, jak i do rekrutacji, jak i do zwalczania przestępczości, fraudów.

No, hiper spersonalizowane podpowiedzi, czyli nie tylko to, że ty sobie coś jakby układasz w aplikacji tak jak lubisz, czy ci pasuje, tylko jakby cały czas jesteś w interakcji i cały czas możesz liczyć na jakąś dobrą podpowiedź, więc to jest jakby ten potencjał machine learning, AI, który jeszcze nie jest wykorzystany.

Więc nie da się wyświetlać wszystkiego jednocześnie każdemu, tylko trzeba to uporządkować i dopasować do potrzeb, zainteresowań, stylu życia danego klienta.

Już mówimy już o AI teraz, czy jeszcze nie?

Oczywiście do AI my dojdziemy, ale właśnie chciałbym was zacząć tak za język a propos innych technologia.

Oczywiście będziemy zaraz rozmawiać o AI, ale właśnie, co jeszcze oprócz tego AI, chmura?

Zwłaszcza teraz w dobie AI i deepfake'ów.

No i AI na końcu.

Ale właśnie, jeśli mówimy o tym AI, no to znowu mamy AI dwóch kategorii.

Bo mamy AI tego tradycyjnego, czyli tego predykcyjnego, który analizował dane i przewidywał przyszłość, no i mamy generatywną AI.

Okazało się, że panem ofiarą skimmingu, czyli w tym bankomacie był zainstalowany jakiś tam skimmer, który odczytał moją kartę.

Tu powinien być jakiś prosty AI, więc takie technologie proste aż się prosi, żeby implementować.

Tak, no to liczę oczywiście, że tego typu rozwiązania już zostały zaimplementowane.

Natomiast już wtedy mieliśmy taki predykcyjny AI, więc wtedy to nawet nie musiał być AI, to musiał być prosty jakiś warunek, że if user wypłacił o godzinie 21 w Polsce, then, jeżeli próbuje wypłacić w Nowym Jorku, to refuse transaction.

No bank oczywiście udenił moją reklamację, zwrócił mi wszystkie pieniądze, ale bank na tym stracił, że nie miał zaimplementowanych podstawowych technologii.

I przestępcy wykorzystują najnowsze technologie, łącznie z tym, o czym dzisiaj rozmawiamy, też machine learning i AI, po to, żeby robić skuteczne, masowe kampanie, poprzez na przykład platformy social mediów, czyli mieć jak największą skalę.

Czyli mieć najnowocześniejsze technologie, wykorzystywać machine learning i AI po to, żeby wychwytywać wszelkie zagrożenia.

No i tutaj, to jest ostatni moment oczywiście, ale cała nadzieja w AI, że ona pośród milionów tych transakcji, które się cały czas odbywają, zobaczy, że o akurat ta transakcja, chociaż wygląda zupełnie normalnie, jest trochę podejrzana.

AI może to w jakiś sposób zatrzymać, bo inaczej niestety te pieniądze trafiają gdzieś tam do przestępcy, są potem kilkakrotnie przelewane pomiędzy różnymi geografiami, bankami, kontami i bardzo trudno jest je odzyskać.

Ja tak patrzę, przecież wpisałem ręcznie, to chcę zapłacić, nie wiem, za prąd albo za gaz, więc skopiowałem numer konta z maila, ale to powoduje, że ja się zastanowię, czy na pewno ten numer dobrze przepisałem.

Czasem sprawdzam, czy na pewno to był akurat mail rzeczywiście od PGE, który mi wystawił rachunek.

Zapala mi się taka lampka na początku i weryfikuje, czy na 100% się nie pomyliłem w numerze konta, czy przepisałem z prawdziwego maila, a nie z maila phishingowego ten numer konta.

To gdzie takiego AI możemy jeszcze tutaj wykorzystać?

Bo jak się zastanawiam, no to od razu przychodzi mi do głowy oczywiście Gen AI i agenci AI, czyli obsługa klienta, customer service, bo to aż się prosi.

Ale jakie jeszcze tutaj potencjalnie zastosowania AI abyście widzieli w banku czy fintechu?

Mi się wydaje, że AI jeszcze znajdzie zastosowania w dwóch podstawowych obszarach.

Nacisk położą na to, żeby zoptymalizować swój cykl wytwarzania programowania i AI będzie silniej obecny.

Bo tam, gdzie mamy też integrację albo analizę wielu danych, no to tam LLM i AI się sprawdzi świetnie.

Te rzeczy będą częściowo mogły być odelegowane do agenta AI, który będzie w stanie w imieniu pracownika pozyskać te informacje, przejść kawałeczek procesu, jeżeli nie jego większą część i tylko poddać jakąś decyzję do wykonania dla użytkownika końcowego, dając też jakąś rekomendację.

No to w zasadzie kryptowaluty są oczywiście oparte o zdecentralizowany, czyli o blockchain.

Odwrotnie, czyli banki bardzo chętnie patrzą na metody korzystania blockchaina i takim pierwszym przykładem to są uproszczenie przelewów międzynarodowych, czy w ogóle przelewów clearingu.

Blockchain też jest wykorzystywany przez KDPW, pewnie przez KIR.

Jest to być może trochę naiwnie, ale powiedziałbym, że ludzie pewnie wybiorą to, co będzie wygodniejsze dla nich i to, co uznają też w granicach pewnej tolerancji bezpieczeństwa.

Musimy się właśnie przyzwyczaić do tych nowych rozwiązań, ale te technologie powodują, że doświadczenie klienta, cyberbezpieczeństwo, łatwość dostępu do naszych środków, łatwość przelewania pieniędzy, łatwość wpłacania za usługi, dostępność dodatkowych usług, czyli te dodatkowe funkcjonalności typu parkingi, typu bilety, że to też nam się pojawia w aplikacjach bankowych, to też powoduje, że