Automatyzacja zadań i procesów
Automatyzacja zadań związanych z procesami biznesowymi, obsługą klienta lub produkcją to jedna z najbardziej oczywistych korzyści wprowadzenia AI. Nie chodzi w tym o redukcję personelu, ale raczej o ograniczenie obsługi powtarzalnych, czasochłonnych zadań, aby pracownicy mogli skupić się na zadaniach o większej wartości.
Rozważmy przykład rozpatrywania wniosku o kartę kredytową lub pożyczkę. W tym scenariuszu klient składa wniosek, który personel banku musi wprowadzić do systemu, przejrzeć, zweryfikować i wyliczyć scoring ryzyka. Opierając się na technologii sztucznej inteligencji do wykonywania tych zadań, instytucje finansowe mogą znacząco skrócić czas potrzebny na zatwierdzenie wniosku i zwiększyć dokładność, unikając błędów ludzkich i minimalizując związane z nimi ryzyko.
Santander Consumer Multirent, wiodąca instytucja finansowa będąca częścią większej hiszpańskiej grupy Santander, opracowała w pełni zautomatyzowany cyfrowy proces leasingu. Klienci mogą złożyć wniosek o leasing samochodu, zweryfikować swoją tożsamość przez smartfon dzięki technikom rozpoznawania twarzy, obliczyć swoją zdolność kredytową i przeprowadzić ocenę ryzyka, aby szybko i sprawnie przetworzyć wniosek.
Szybka identyfikacja oszustw i nadużyć
W dzisiejszym cyfrowym świecie nadużycia stają się coraz bardziej wyrafinowane, co znacznie utrudnia ochronę przed nimi i ich wykrywanie. Przy całej tej złożoności i rosnącej ilości danych o transakcjach firmy nie są w stanie szybko zidentyfikować podejrzanych zachowań i wykryć oszustw ukrytych między milionami legalnych transakcji.
Pierwszą korzyścią stosowania sztucznej inteligencji do zapobiegania oszustwom jest to, że cały proces staje się znacznie szybszy i opłacalny. Ponadto AI poprawia dokładność tego procesu, znacznie zmniejszając liczbę fałszywych alarmów i błędnych rezultatów.
Jeśli chodzi o wykrywanie oszustw, model AI jest szkolony na dużych ilościach danych – zarówno statycznych informacjach o klientach, jak i dynamicznych danych transakcyjnych – w celu rozpoznawania podejrzanych zachowań i wzorców oraz identyfikowania nieregularnych zachowań. Dzięki temu firmy nie muszą tracić godzin na przetwarzanie i analizowanie milionów transakcji.
Dobrze zaprojektowany system AI jest stale rozwijany poprzez ciągłe trenowanie modeli z nowymi danymi i klasyfikacjami, dzięki czemu z czasem staje się coraz bardziej inteligentny. W rezultacie sztuczna inteligencja radzi sobie wyjątkowo dobrze z poprawną identyfikacją anomalnych zachowań, nawet lepiej niż jakikolwiek człowiek. Dlatego też może ona pomóc organizacjom zmniejszyć ryzyko i koszty nadużyć, jednocześnie zwiększając satysfakcję klientów. 
PZU, duży ubezpieczyciel z siedzibą w Europie Środkowej, rozwinął umiejętność identyfikacji fałszywych roszczeń medycznych. Wykorzystując modele AI/ML zastosowane do Big Data (przetestowano dziesiątą część milionów rekordów), PZU obniżył ich koszt o 5 mln euro, wykrywając tysiące fałszywych roszczeń medycznych miesięcznie.
Poprawa doświadczenia klienta i redukcja kosztów
Sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana do zapewniania klientom bardziej spersonalizowanych i lepszych doświadczeń. Przykładowo, chatboty zasilane sztuczną inteligencją (nazywane również asystentami cyfrowymi, aby odróżnić je od chatbotów prostych, plug&play i półskryptowych) mogą:
- zapewnić kreatywną i naturalną rozmowę z klientem, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego oraz funkcje zamiany mowy na tekst i zamiany tekstu na mowę,
- oferować spersonalizowane rekomendacje oparte na dogłębnej analizie danych osobowych, behawioralnych i transakcyjnych klientów, w tym danych stron trzecich,
- korzystać z wielu źródeł danych, aby zapewnić prawdziwie wielokanałowe wrażenia i dostarczać usługi za pośrednictwem różnych kanałów,
- pomagać klientom w wypełnianiu formularzy zgłoszeniowych i wspierać ich w wykonywaniu zadań operacyjnych, jednocześnie łącząc się z pracownikiem posiadającym odpowiednie umiejętności, aby w razie potrzeby mógł asystować w procesie.
Operatorom telekomunikacyjnym i instytucjom finansowym z dużymi call center obsługującymi miliony klientów i oferującymi setki produktów, AI chatbot może zaoferować znaczną pomoc w odciążeniu call center i poprawie zaangażowania klientów.
Przykładowo, duża europejska firma ubezpieczeniowa osiągnęła 80% spadek liczby interakcji z konsultantami, wdrażając rozwiązanie AI chatbot zdolne do obsługi procedur zgłaszania szkód, roszczeń i polis oraz aktywacji nowych produktów.
Omantel, Ministerstwo Zdrowia w Omanie czy Generali Polska z powodzeniem wdrożyły asystentów cyfrowych w kilku kanałach. W efekcie uzyskali znaczne oszczędności operacyjne, zmniejszając nawet o 80% liczbę interakcji z konsultantami na czacie oraz zmniejszając o 15% dobowy czas pracy konsultanta.
Uproszczenie decyzji biznesowych
Wykorzystanie AI i ML do analizy ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych zebranych z różnych źródeł pozwala firmom wydobyć istotne wnioski, które mogą pomóc w podjęciu decyzji biznesowych.
Dla przykładu, duży polski bank korporacyjny wyróżnił 45 różnych segmentów klientów, analizując wiele źródeł danych, wykorzystując tysiące zmiennych i stosując różne modele ML. Dzięki temu mogli zmapować portfolio produktów na segmenty i stworzyć propozycje wartości dopasowane do cech każdego z nich. Zaowocowało to dwucyfrowym wzrostem ich przychodów w wybranych kategoriach produktów.
Podobna metoda zastosowana w MEA Telco w przypadku klientów używających telefonów na kartę dała podobne wyniki w sprzedaży konkretnego produktu, który firma planowała wprowadzić. 
Wnioski
Wszystkie te przykłady pokazują jak sztuczna inteligencja może wspierać procesy biznesowe, aby zminimalizować wysiłek fizyczny i wykorzystać ludzką kreatywność, umiejętności i intelekt w różnych obszarach działalności firm. W tym scenariuszu sztuczna inteligencja wzmacnia ludzką inteligencję, zamiast ją zastępować.
Jednocześnie pomaga ona w zdobywaniu cennych informacji z wielu źródeł danych, wspierając rozsądne praktyki biznesowe i decyzje.
