Izazov robota – pokušajte ih prevariti, oprati novac i proći nekažnjeno

Uvriježeno je mišljenje da banke sporo prate nove tehnologije. To je uglavnom točno, no pomaci su ipak sve češći. Tako se Santander koristi robotima za ture po svom sjedištu, UBS ima digitalnu asistenticu Alexu u korisničkoj podršci, a umjetna inteligencija u Morganu Stanleyju detektira prijevare.

To su manji pomaci, ali ne i tektonske promjene kakve priželjkuju mnogi tehnološki entuzijasti, a pribijavaju ih se stotine tisuća zaposlenih u bankama. Glavni razlozi za relativno polagano kretanje prema sasvim drugačijoj budućnosti leže djelomično u ograničenom potencijalu tehnologije, ali i manjku jašnog definiranja željenih primjena. Načelno, postoje četiri smjera u kojima se nove tehnologije mogu upotrijebiti, piše FT. Prvi su chatbotovi (roboti za komunikaciju s ljudima) i virtualni asistenti poput spomenute Alexe, čija je prva i sasvim očita namjena korisnička podrška i komunikacija s klijentima. U tom pogledu stvari su već sada otišle toliko daleko da ljudi sve teže mogu razabrati pričaju li s osobom ili robotom i taj će se trend razvijati vrlo brzo. Sljedeće područje primjene je profiliranje klijenata, odnosno kreiranje ponude i komunikacije prema osobnim preferencijama svakoga klijenta, ali i efikasnije procjenjivanje rizika.

U pozadini je strojno učenje i famozna analiza velikih količina podataka (big data). Strojevi će analizirati razne elemente ponašanja, prije svega govor, kako bi donosili odluke, a tehnologija se već upotrebljava za analize pojedinih izjava i govora poslovnih ljudi u svrhu procjene kretanja njihovih kompanija. Za razliku od prve primjene, ova je uglavnom u povojima i još uvijek upitne pouzdanosti. Vječni je cilj svake kompanije, slijedom toga i tehnologije, povećanje efikasnosti putem bržih i jednostavnijih procesa. Umjetna inteligencija ovdje je već duboko zagazila u svakodnevne operacije i cilj je podizanje na sljedeću, kompleksniju razinu. Strojevi su počeli preuzimati ‘procese niske vrijednosti’, ali želja je napredovati prema donošenju zahtjevnijih odluka uz potrebno poznavanje pravila i zakona neke jurisdikcije. Potrebne tehnologije uključuju prepoznavanje slika i strojno učenje koji bi skenirali velike količine dokumenata i potom djelovali u skladu s pravilima ili prosljeđivali dokumente na odluke ljudima.

Koliko god sve ovo zvučalo pomalo futuristički, želje su znatno veće od stvarnih mogućnosti i strojevi uglavnom ne predstavljaju konkurenciju ljudima kad je riječ o istinski kompleksnim zadacima koji se oslanjaju na iskustvo, šira znanja, intuiticiju, kreativnost i niz drugih faktora uključenih u donošenje važnih odluka. Jednostavnije, strojevi su možda brži od nas, ali su i znatno gluplji. ‘Toliko stvari potrebnih za zamjenu mislećih ljudi nije u dosegu današnjih, takozvanih umjetnih inteligencija, koje su više perceptivne, nego kognitivne’, kaže profesor Patrick Henry Winston s MIT-a za FT. ‘Kada će nastupiti kognitivnost? S vremenom, ali moja kristalna kugla je maglovita u pogledu trenutka. Malo ljudi danas radi na kognitivnoj strani umjetne inteligencije.’ Interes banaka za potencijal novih tehnologija u posljednje vrijeme osjetno porastao, s tim i količina novca koji su spremne uložiti u njihov razvoj. Premda su u početku bile pomalo skeptične prema startupovima u financijskom sektoru, to se promijenilo i sada mnoge velike banke aktivno traže obećavajuća ulaganja.

Citigroup je posebno ozbiljno shvatio ovu priču i odlučio pokušati dobiti komparativnu prednost uspostavljanjem niza različitih partnerskih odnosa s kompanijama u prvim redovima tehnološke inovativnosti. Korištenjem svog odjela za investicije i preuzimanja, Citi Ventures, banka je već stvorila globalnu mrežu tehnoloških kompanija koje sudjeluju u radu Citi Global Innovation Labsa, navodi portal Techemergence. Proračuni namijenjeni tehnologiji i razvoju strojnog učenja 30 banaka od kojih je FT zatražio podatke kreću se između tri i 15 milijuna dolara na godinu, s tim da je jedna banka najavila veliko povećanje izdvajanja, s tri na više od 50 milijuna. Problemi s umjetnom inteligencijom u bankarskom sektoru isti su kao i problemi umjetne inteligencije općenito. Njegov doseg ograničen je ponajviše na repetitivne i jednostavnije zadatke koje ljudi ionako ne žele raditi, pa je učinak na eventualno smanjenje broja zaposlenih zasad malen, što znači da uštede, kao i stvaranje novih prihoda, nisu toliko visoki koliko bi mnogi u upravnim odborima željeli. Drugi klasičan problem je nalaženje primjene jer mnogi reagiraju više na pompu, nego na vlastitu stvarnu potrebu za maštovitim tehnološkim rješenjima. Tehnologija dakle, ne mijenja toliko brzo sva kodnevicu koliko se možda nekad čini zahvaljujući pompi i trendovskom razmišljanju.

Jedna od najrazvijenijih regulativa zaštite potrošača ide korak dalje. Uskoro stiže novi paket mjera kojima će Unija dodatno ojačati prava potrošača i pružiti još alata kojima se mogu služiti zaštitu, primjerice naknadu, zamjenu ili popravak) i bolju zaštitu od nepoštene trgovačke prakse (svim će se potrošačima u svim državama članicama osigurati pojedinačna pravna zaštita kad budu pogođeni nepoštenu trgovačkom praksom kao što je agresivno oglašavanje ili ono koje zavara kupce).

Komisiji su zaključili i da je trenutačna razina sankcija na raspolaganju tijelima zaduženima za zaštitu prava potrošača nerijetko niska i neujednačena od članice do članice, stoga će im se dati ovlast za usklađenje izričanje djelotvornih i proporcionalnih sankcija za odračanje od nepoštene prakse. Ako je riječ o raširenom kršenju koje utječe na potrošače u nekoliko država članica Unije, može se izreći maksimalna sankcija u vrijednosti od četiri posto od godišnjeg prometa trgovca u toj državi članici, a države članice mogu uvesti i veće kazne.

Sa suzbijanjem dvojne kvalitete proizvoda dobro su upoznati u novim članicama, a nedavni napor uložen u Europskom parlamentu s novim će pravilima dobiti jasan oblik. U tom smislu predlaže se ažuriranje Direktive o nepoštenoj poslovnoj praksi da bi se izriječek navelo da nacionalna tijela mogu procijeniti i iskorijeniti trgovačku praksu zavaravanja koja obuhvaćaju oglašavanje istovjetnih proizvoda u nekoliko država članica iako im se sastav ili svojstva znatno razlikuju. Potonja mjera usmjerenja je na tvrtke kojima će biti uklonjene obveze u sklopu prava potrošača na povlačenje.