Kennisbank

Milyen munkát vesz át az AI elsőként a pénzügyi szolgáltatásokban?

Egy szektor, amely információból áll

A pénzügyi szolgáltatás nagy részben strukturált információ ügyintézési feldolgozása: kérelmek megítélése, kötvények mutálása, tranzakciók ellenőrzése, dossziék kiegészítése, jelentések összeállítása. Ezeknek az óráknak a nagy része nem az ügyféllel folytatott beszélgetésben telik, hanem az azt megelőző és követő lépésekben: adatok átgépelése rendszerek között, dokumentumok teljességének ellenőrzése, standard levelek megírása, kérelmek rögzített kritériumok szerinti tesztelése. Ez felismerhető struktúrával és rögzített szabályrendszerrel rendelkező munka, és ez különbözteti meg attól a munkától, ahol minden helyzetet újra kell értékelni.

Az ágazatra ezen kívül szigorú keretrendszer vonatkozik: felügyeleti szabályok, megőrzési kötelezettségek, elszámolási kötelezettségek. Ez a keretrendszer nem azt határozza meg, hogy az AI technikailag képes-e elvégezni egy feladatot, hanem azt, hogy egy vállalat engedheti-e, hogy ez az elvégzés emberi felügyelet nélkül fusson. Egy kérelem rögzített kritériumok alapján történő megítélése az AI számára gyakran kezelhető; ennek a megítélésnek a felügyeleti szervnél való bejelentésének végső felelőssége egy személynél marad.

Ahol az órák már most is eltolódnak

Az ágazat egyes részein már látható, mi változik, amikor az AI feladatokat vesz át. Felismerhető példák:

• Dokumentumellenőrzés kérelmeknél: annak megvizsgálása, hogy minden szükséges dokumentum megvan-e és konzisztens-e, olyan feladat, amelyet az AI gyakran átvesz, egy emberrel, aki a kivételeket megítéli.
• Beérkező kérdések vagy kárigények első triázsa: típus és sürgősség szerinti besorolás nagyrészt automatizálható, a bonyolultabb esetek tartalmi kezelése emberi munka marad.
• Jelentések és időszakos áttekintések: a meglévő rendszerekből származó adatok összeállítása olyan feladat, amelynél az AI végzi a legtöbb munkát, és egy munkatárs jóváhagyja vagy elutasítja az eredményt.
• Ügyfélkapcsolat standard kérdéseknél: az egyenlegre, státuszra vagy feltételekre vonatkozó gyakori kérdések részben automatizálhatók, de amint egy ügyfél kivételes helyzetet vet fel, emberi megítélés szükséges.
• Csalás- és kockázatjelzés: a tranzakciókban mintázatok felismerése olyan terület, ahol az AI támogató szerepet tölt be, míg a további lépésekről szóló döntés egy munkatársnál marad, részben az azzal együtt járó elszámolási kötelezettség miatt.

Ezekben a példákban mindig ugyanaz a hármas felosztás húzódik végig: feladatok, amelyeket az AI önállóan végez, feladatok, amelyeket az AI előkészít, míg egy ember jóváhagyja vagy indokolással elutasítja, és feladatok, amelyek emberi munka maradnak, mert megítélés, magyarázat vagy felelősség szükséges.

Miért különbözik ez vállalatonként

Hogy ez az eltolódás megjelenik-e, és milyen gyorsan, nem csak a feladattól magától függ, hanem azoktól a körülményektől, amelyek között egy vállalat működik:

• A háttérrendszerek állapota. Ahol az adatok már strukturáltak és összekapcsoltak, egy feladat gyorsabban átvehető, mint ahol a dossziék még különálló rendszerekben vannak.
• A szabványosítás mértéke a termékekben és folyamatokban. Egy sok egyedi kötvénnyel dolgozó biztosítónak kevesebb olyan feladata van, amely könnyen szabályokba rögzíthető, mint egy korlátozott, egységes választékkal rendelkező szolgáltatónak.
• Az adott folyamatra vonatkozó felügyeleti követelmények. Bizonyos megítéléseket bizonyíthatóan egy jogosult személynek kell meghoznia; ez határozza meg, hol marad ember a láncban, függetlenül attól, mi technikailag lehetséges.
• A szervezet mérete. Ugyanazon feladat sok ismétlődésénél az automatizálás korábban megtérül, mint egy kis csapatnál, amely minden héten más dossziékkal foglalkozik.

Ezek a tényezők nem csak itt érvényesek. A horeka szektorban és a szabadidő-ágazatban is a szabványosítás mértéke határozza meg, mennyi munka vehető át, bár az ottani munka tartalmilag egészen másképp néz ki, mint egy kötvénymegítélés vagy egy kockázatelemzés. És a feldolgozóiparban a háttérrendszerek állapota hasonló szerepet játszik, mint a pénzügyi szektorban: ahol az adatok már strukturáltan rögzítve vannak, az átvétel gyorsabban megy, mint ahol ez még különálló, ahogy az is látható azzal a kérdéssel kapcsolatban, hogy az AI átveheti-e a gyártásregisztrációt a padlón.

Mi nem ez

Ez az eltolódás a munkáról mond valamit, nem az emberekről. Az, hogy mely feladatokat veszi át az AI, más kérdés, mint az, hogy egy munkaadó mit tesz a személyi állományával. A személyi állományt érintő döntésekre saját törvényi követelmények és eljárások vonatkoznak; ezt a kérdést itt nem válaszoljuk meg, és ez nem is ennek az alátámasztása. Itt a munka tényszerű felosztásáról van szó: mely feladatokat vesz át már ma az AI, melyek kerülnek felügyelet alá, és melyek maradnak emberi munka, és mit jelent ez órákban.

Mit tehet most

Hogy ez a kép az Önök saját szervezetére is igaz-e, attól függ, hogyan alakították ki a folyamataikat, milyen rendszereket használnak, és a munkájuk mekkora része már szabványosított. Egy első jelzés megszerzéséhez van egy ingyenes gyorsteszt: tizenkét kérdés, fiók nélkül, amelynek eredménye jelzést ad arról, hogy az Önök profiljában az órák mekkora része vehető át ma az AI által. A teljes munkateszt, amely egy vállalat munkáját feladatszintig lebontja és feladatonként megítéli, még épülőben van. A gyorsteszt már most is ad egy első irányt, anélkül hogy ennél többet ígérne, mint egy jelzést.