Warstwa technologiczna sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja jako obszar informatyki rozwijający systemy przetwarzania danych i wykonywania zadań, w których co do zasady niezbędna jest inteligencja ludzka, ma bardzo szeroki zakres zastosowania i ogromny potencjał. Warstwa technologiczna sztucznej inteligencji obejmuje różne techniki i algorytmy, z których wiele opiera się na maszynowym uczeniu się. Jej celem jest stworzenie rozwiązań, które potrafią myśleć, uczyć się, rozumieć, przetwarzać język naturalny, planować, rozpoznawać obrazy i podejmować decyzje.

Wśród różnych podejść i technik w AI wymienić można uczenie maszynowe (machine learning), czyli algorytmy uczące się na podstawie zbiorów danych, dzięki czemu mogą doskonalić się w zmieniających warunkach, bez konieczności dodatkowego programowania wprost względem zmiennych. Kolejnym popularnym modelem jest przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing – NLP), które pozwala komputerom rozumieć, interpretować i generować ludzki język. Sieci neuronowe inspirują się natomiast strukturą i funkcją ludzkiego mózgu, pozwalając na tworzenie modeli zdolnych do rozpoznawania wzorców. Synergia AI z robotyką umożliwia znów budowanie niemalże autonomicznych urządzeń.

W jakim stopniu można zastosować ją w faktoringu? Integracja AI w tego typu biznesie pozwoli zoptymalizować funkcjonowanie wielu działów w organizacji, choć nie zastąpi jeszcze przez bardzo długi czas człowieka. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą być używane do automatyzacji procesów oceny ryzyka i decydowania o akceptacji czy odrzuceniu faktur. Machine learning może analizować dane historyczne, wzorce płatności klientów i inne czynniki, aby dokładniej określić, które faktury są najbardziej wiarygodne. AI może także pomóc w wykrywaniu potencjalnych oszustw poprzez analizę danych transakcyjnych i identyfikację podejrzanych wzorców. Niepokojące sygnały dotyczące tego typu zdarzeń są zazwyczaj dostępne w Internecie, jednak źródła danych są na tyle rozproszone, że trudno je skutecznie integrować i oceniać ich jakość bez wykorzystania inteligentnego narzędzia.

Widzimy potencjał tej technologii w wielu obszarach – w ramach działalności operacyjnej firmy faktoranta z pewnością sprawdzi się system do rozliczania należności. Rozwiązanie może się uczyć schematów zachowań klientów i dostosowywać model rozliczania faktur w taki sposób, w jaki nasz klient uznaje za najbardziej optymalny. Kolejnym narzędziem o potencjale wdrożeniowym byłby algorytm analizujący zachowania portfelowe oraz procesy zachodzące w przedsiębiorstwie naszego klienta i opracowujący na podstawie tych danych rekomendacje optymalizacji operacji biznesowych – taki asystent faktoringowy może wspierać bezpośrednio faktoranta lub dział analiz wewnątrz naszej organizacji w przygotowaniu takich materiałów – mówi Mariusz Łukasiewicz, prezes zarządu BNP Paribas Faktoring.

Moc obliczeniową komputerów można także oddelegować do monitorowania trendów rynkowych. Algorytmy mogą śledzić i analizować zmiany w otoczeniu ekonomicznym, co pozwala dostosować strategie faktoringowe do bieżących trendów i warunków gospodarczych. Integracja sztucznej inteligencji w proces faktoringu może także przynieść korzyści w postaci efektywnej i lepiej dopasowanej obsługi klientów.

W procesie rozwoju klienta warto przyjrzeć się narzędziu, które dzięki pogłębionej analizie sposobu wykorzystania naszych usług, będzie mogło rekomendować optymalizację oferty i dostosowanie produktu do faktycznych potrzeb faktoranta. Zestawianie danych z rozproszonych źródeł informacji z pewnością wspierać będzie naszych doradców w ich codziennej pracy – dodaje Mariusz Łukasiewicz.

Automatyzację i modele przetwarzania języka można także wykorzystać do dostosowania lokalnych ofert na nowe rynki, gdzie usługi faktoringu są niedostępne. W krajach, gdzie budowanie struktur biznesowych od podstaw nie ma ekonomicznego uzasadnienia, idealnie sprawdzi się narzędzie, które przetłumaczy i dopasuje do potrzeb lokalnych klientów usługi oferowane centralnie, na przykład z Polski.

Choć sztuczna inteligencja jest coraz bardziej niezawodna, nie zastąpi ona tak zwanego procesu data informed. W odróżnieniu od data driven – opartego na podejmowaniu decyzji i wyciąganiu wniosków wyłącznie w oparciu o zbiory danych, proces informed opiera się także na wnioskowaniu opartym na intuicji, której AI nie posiada. Ważne jest więc zachowanie równowagi między automatyzacją a nadzorem ludzkim, aby unikać potencjalnych błędów.