Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wspomagają klientów i pracowników PKO Banku Polskiego. W jaki sposób jest to realizowane?
Voiceboty PKO Banku Polskiego, czyli AI w bezpośrednim kontakcie z klientem
Chatboty znane są od lat, a wiele firm sukcesywnie wraża je do swoich usług. Teraz jednak rozwój sztucznej inteligencji jest na tyle prężny, że można znaleźć ją dosłownie wszędzie. PKO Bank Polski ogłosił, że wykorzystuje ją m. in. do obsługi klientów, procesów wewnętrznych, a także w ocenie ryzyka oraz w zarządzaniu relacjami z klientami.
Jednym z najbardziej rozpowszechnionych rozwiązań, działających w oparciu o AI w PKO Banku Polskim jest asystent głosowy w postaci voicebota, który dostępny jest w aplikacji IKO. Asystent ten wspomaga klientów podczas korzystania z usług banku i jest w stanie komunikować się zarówno głosowo, jak i tekstem pisanym.
Voice bot może dokonać zmian limitu na karcie, zastrzec ją, a także wykonać przelew czy podać kod BLIK. Asystent jest w stanie również, na prośbę klienta, przeprowadzić analizę wydatków, w oparciu o stworzone przez AI wykresy. W taki właśnie sposób sztuczna inteligencja może przejść przez ponad 320 tematów rozmów. Bank ten wykorzystuje 16 botów, również takich, które potrafią samodzielnie wykonać połączenie do klienta.
„Boty i modele machine learning są też wciąż udoskonalane, dlatego też potrafią coraz więcej.”
Dawid Kin, Dyrektor Biura Rozwoju Sztucznej Inteligencji w PKO Banku Polskim
Wspomaganie pracowników na co dzień
Sztuczna inteligencja wprowadza także ułatwienia dla pracowników banku, wspierając ich każdego dnia w prostych, ale najbardziej czasochłonnych czynnościach. Poza sztuczną inteligencją w kontakcie z klientami banku wykorzystuje również uczenie maszynowe, które pozwala na przeanalizowanie oceny ryzyka, prognozowanie niepokojących zjawisk czy innych zachowań generowanych przez klienta, a także wsparcie realizowanych procesów sprzedażowych.
Bank sukcesywnie rozwija również Platformę Zaawansowanej Analityki Danych (MLOps), dzięki której możliwe jest przeprowadzenie zaawansowanej analizy opartej o technologię chmurową i uczenie maszynowe. Pozwala ona na utworzenie najwłaściwszych dla konkretnego klienta modeli.
