Kroz intervju sa Milenom Janjićem, zaronili smo duboko u srž transformacije finansijske industrije, istražujući kako Intellya koristi moć AI da pomogne kompanijama ne samo da se prilagode novom digitalnom pejzažu već i da u njemu procvetaju. Milen razotkriva konkretne primere i strategije kroz koje Intellya omogućava kompanijama da unaprede svoje poslovanje, prevaziđu izazove implementacije AI rešenja i personalizuju usluge za svoje klijente. Njegova vizija budućnosti finansijskih usluga, oblikovana napretkom veštačke inteligencije i mašinskog učenja, ne samo da naglašava potencijal za inovacije već i postavlja temelje za novu eru finansijske industrije koja je inkluzivnija, efikasnija i prilagodljivija nego ikada pre.
Kroz razgovor, Milen nas vodi kroz izazove i prilike koje donosi digitalna transformacija, dajući nam jasan uvid u to kako tehnologija veštačke inteligencije ne samo da redefiniše finansijske usluge već i postavlja nove standarde za budućnost industrije.
Kako Milen vidi ulogu veštačke inteligencije i mašinskog učenja u transformaciji finansijske industrije? Može li da podeli konkretne primere kako Intellya pomaže kompanijama da iskoriste AI za unapređenje poslovanja?
Veštačka inteligencija polako, možda i sporije od očekivanog, već ulazi u finansijske institucije i počinje da se koristi u “core” procesima poslovanja. Tehnologija vezana za AI postoji jako dugo, danas je “hajp” izražen zahvaljujući tome što su hardverski resursi dostigli nivo da možemo koristiti zahtevnu tehnologiju.
Takođe, kultura prikupljanja i upotrebe podataka je uslovila da sada finanasijske institucije imaju osnovnu sirovinu za korišćenje AI i nedvosmisleno očekujemo porast nivoa korišćenja, sa akcentom na primenu u “core” poslovnim procesima.
Kada imamo sakupljene i obrađene podatke, zatim definisanu strategiju na “strain” institucije stiču se uslovi za korišćenje. Međutim, AI nije uvek neophodan. Za neke slučajeve korišćenje jednostavnih modela mašinskog učenja postižu izuzetne rezultate.
Mislim da je primer upotrebe AI najjednostavnije objasniti na primeru kompleksnije konverzacije između virtuelnog asistenta i korisnika. Viruelni asistent razume korisnikov prirodni govor i to je početak konverzacije. Zatim je virtuelni asistent taj koji poseduje stvaran, realan AI i u mogućnosti da odluči koju akciju treba da izvrši da usluži zahtev korisnika, iz kog izvora da generiše odgovor, da li je potrebno pokrenuti proces, naći odgovor u bazi znanja ili povući podatke iz realnog vremena drugih sistema.
Na samom kraju, virtuelni asistent odgovor formuliše “human like”, da bude optimalno kreiran prema pitanju korisnika.
Koji su glavni izazovi sa kojima se kompanije suočavaju prilikom implementacije AI rešenja u finansijskim uslugama, i kako Intellya pomaže u prevazilaženju tih izazova?
Kao što sam napomenuo, tehnologija za procesiranje jezika postoji preko 50 godina. Osnovni izazov je optimalan način primene tehnologije, kao i sama zrelost softverskog rešenja koje koristi AI. Intellya danas ima preko 50 projekata gde je u većoj ili manjoj meri AI primenjen.
Mi prvo savetujemo naše klijente koji slučaj je prilagođen njihovim potrebama i apsolutno nema potrebe da svaka kompanija implementira sve najnaprednije što postoji. Ističem da smo mi svojim klijentima i konsultanti i savetujemo ih kako da maksimiziraju efekte rešenja koje implementiramo.
Naša Weaver platforma u sadašnjoj, petoj, generaciji integraše veliki broj ML modela i AI, i time eliminišemo rizik da AI neće raditi u skladu sa očekivanjima. I na kraju, u kompaniji smo razvili sopstvenu metodologiju sprovođenja ovog tipa projekata.
Kako veštačka inteligencija doprinosi personalizaciji finansijskih usluga?
Tradicionalna CRM rešenja su nudila veoma malo mogućnosti za personalizaciju, danas CRM resenja koja poseduju AI nude zaista mnogo više. Obzirom da se Intellya bavi razvojem AI CRM najbolje je da objasnim na primeru.
U tradicionalnom CRM bi kreirali fiksnu grupu korisnika kojima želimo da posaljemo kampanju, definisali bi sadržaj, kanal i poslali. Svi korisnici bi u slično vreme dobili svoj e-mail sa istim sadržajem i personalizovanim obraćanjem imenom i prezimenom. U Selecta AI CRM rešenju, na primer, operater sistema će zadati zadatak veštačkoj inteligenciji i poslati istu kampanju kao iz prvog slučaja.
AI će prvo selektovati najbolje kandidate, svakom korisniku isporučiti kampanju na njegov preferiran kanal, u preferirano vreme i sa sadržajem generisanim prema ličnim preferencama korisnika. Samo AI može da donese tako kompleksne odluke, a čovek je tu da odobri i monitories akcije, kao i da zada zadatak.
Kako Milen vidi budućnost finansijskih usluga pod uticajem naprednih tehnologija poput AI i mašinskog učenja?
Pre svega očekujem oštriji rast krive korišćenja AI u finansjskim institucijama. AI je sada, i po mogućnostima i po ceni, apsolutno na nivou da mogu da ga koriste finansijske institucije različitih veličina i strategija.
Stepen zastupljenosti ML i AI u finansijskim institucijama u “core” sistemima je još uvek nizak i time delimično opravdavam stav da će korišćenje rasti. Očekujem i rast primene ka korisnicima, ali i u nekim internim procesima, nakon čega je očekivano da će finansijske institucije još pedantnije početi da sakupljaju podatke koje do sada nisu i da ih više i svrsishodnije koriste. Time dolazimo do novog kruga dalje primene i unapređenja procesa, te je otuda i neosporan i primetan je rast ulaganja.
Za kraj bih zaključio da je uzbudljiv period još brže primene AI tek pred nama!
