Semrush duomenų bazės duomenimis, populiariausias dirbtinio intelekto (DI) įrankis „ChatGPT“ šiemet atsidūrė 24-oje dažniausiai Google ieškomų frazių sąrašo vietoje. Taigi, akivaizdu, kad nors šis įrankis vis dar naujas, tokios funkcijos kaip pardavimų pasiūlymo ar elektroninio laiško sukūrimas vos per kelias sekundes kasdienybe tapo daugeliui.

Visgi, DI sparčiai skverbiasi ne tik į biurus, bet ir į visas kitas gyvenimo sritis, nuo medicinos ir aplinkos apsaugos, iki miestų planavimo ir finansų.  Tačiau ar klausytumėte DI patarimų investuodami ir kaip jaustumėtės supratę, kad jis apie jūsų finansinę situaciją tikriausiai žino daugiau nei jūs patys? 

 Apie dirbtinį intelektą ir jo potencialą progresyviame „Fintech“ sektoriuje, kaip užtikrinti, kad jis atneštų daugiau naudos, nei pavojų, ar DI neatims darbo vietų, kalbamės su Skandinavijos „Fintech“ bendrovės „Vipps MobilePay“ generaliniu direktoriumi Lietuvoje Donatu Kunigoniu, ir „Women Go Tech“ direktore Jarūne Preikšaite.

Dirbtinis intelektas – naujas „Fintech“ bendradarbis

Lietuvos „Fintech“ sektorius yra sėkmingas ir progresyvus, turintis didžiulį potencialą augti, uždirbti, plėstis, atsižvelgiant į sukuriamų darbo vietų ir klientų skaičių, pajamas ir investicijas.

 „Pastaruoju metu Lietuvoje pasiekėme tikrą proveržį, esame pirmaujanti šalis Europoje pagal įsteigtų tokių įmonių skaičių. Finansų ministerija taip pat yra parengusi Lietuvos „Fintech“ sektoriaus plėtros gaires, kuriose galutinis tikslas yra tapti tarptautiniu mastu pripažįstamu aukštos pridėtinės vertės Europos „Fintech“ centru. Šios įmonės nuolat tobulina ir sukuria vis naujų, inovatyvių technologinių produktų, tad kartu jos vis daugiau ieško, kaip pritaikyti DI sprendimus, kad procesai vyktų dar greičiau ir išmaniau”, – pasakoja  D. Kunigonis. 

Pasak jo, populiariausios DI technologijos yra susijusios su kibernetiniu saugumu, taip pat vis labiau populiarėja ir momentiniai pokalbiai, kai į žinutes atsako „pokalbių robotai“ (angl. „Chat Bot”). Yra sparčiai bandoma personalizuoti žinutes, akcijas ar kitus pasiūlymus vartotojams, automatizuoti procesus, pavyzdžiui, klientų pažinimą, kai robotas gali nuskaityti kliento pateiktus dokumentus, įvertinti jų tikrumą ir priimti sprendimą dėl prieigos prie sistemų suteikimą ar atšaukimą. Taip pat vis labiau naudojamas mašininis mokymasis (angl. „Machine learning”), kai algoritmas yra apmokomas ir vėliau mokosi savarankiškai ir gali aptikti sukčiavimo atvejus, valdyti rizikas, įvertinti kliento rizikas ir pan.

„DI naudojimas neaplenkia ir mūsų įmonės ir yra pamažu taikomas beveik visose veiklos srityse. Nuo vidinę komunikaciją supaprastinančio „GPT Slack-bot“, iki programinės įrangos kūrimą gerinančio „GitHub Copilot“ jis tampa ne tik dar vienu įrankiu, bet pažangą greitinančiu bendradarbiu”, – teigia D. Kunigonis. 

Tačiau priešingai nei vienoje srityje besispecializuojantis žmogiškasis kolega, DI vienu metu dirba visose įmonės skyriuose. „DI naudojamas ir rinkodaros komandos komunikacijos tikslams, ir žmogiškųjų išteklių komandos,  ir klientų pagalbos centre bei kituose procesuose. DI gali padėti išvengti daugybės žmogiškųjų klaidų ir tam tikras pasikartojančias užduotis atlikti preciziškai tiksliai ir greitai. Tai leidžia įmonei skirti didesnį dėmesį kliento poreikiams ar įmonės plėtrai “, – pastebi pašnekovas. 

Šiandienos ir rytojaus iššūkiai

Vis dėlto, nors dirbtinio intelekto naudojimas suteikia efektyvumo, tikslumo ir mažina sąnaudas, jis taip pat kelia iššūkių. Svarbiausi jų – pasitikėjimo, duomenų tikslumo, privatumo ir kibernetinio saugumo klausimai. Kaip nurodo D. Kunigonis, šiandieninė reguliavimo aplinka, ypač ES, vis dar vejasi šiuos technologinius pasiekimus.

„DI kol kas yra mažai reguliuojamas, nors ES šiuo metu jam skiria vis daugiau dėmesio. Taip pat aktualus yra ir pasitikėjimas – ar mes visi tikrai tikime, kad DI priimti sprendimai yra saugūs, teisingi, patikimi? O kas jeigu dirbtinis intelektas priėmė sprendimą neturėdamas visų duomenų arba sprendimui priimti rėmėsi neteisingais duomenimis?”, – klausimus kelia pašnekovas.

D. Kunigonis taip pat mano, kad nemaža dalis žmonių dėl privatumo politikos, saugumo ar net dėl to, jog technologija gali pakeisti žmogaus darbą, jos ilgai bijos.

Kas atsakys už klaidas? 

Dar vienas labai svarbus aspektas dirbtinio intelekto naudojimui „Fintech“ srityje yra Bendrojo duomenų apsaugos reglamentas (BDAR).

 Dėl savo pobūdžio, dirbtinio intelekto sistemos apdoroja didelius kiekius duomenų, kurių dalis yra jautrūs ir asmeniniai. Užtikrinti, kad šis duomenų tvarkymas atitiktų griežtus BDAR reikalavimus yra sudėtinga užduotis. Iššūkiai susiję ne tik su pačiu duomenų rinkimu, bet ir su tuo, kaip dirbtinis intelektas interpretuoja, naudoja ir saugo šią informaciją.

 Kitas kylantis rūpestis, kurį pabrėžia D. Kunigonis, yra autorių teisių pažeidimas, kuris yra ypač aktualus DI kuriant turinį, nesvarbu, ar tai būtų rinkodara, finansinės ataskaitos, ar bendravimas su klientais. Šis klausimas apima ne tik „Fintech“, bet ir kitus sektorius, kuriuose dirbtinio intelekto vaidmuo kuriant turinį plečiasi.

Galiausiai, daug klausimų kyla apie teisinę atsakomybę, ypač tais atvejais, kai dirbtinis intelektas priima klaidingą ar neteisėtą sprendimą. „Kas šiuo atveju yra kaltininkas ir turėtų prisiimti atsakomybę? Būtų puiku, kad teisinis reguliavimas tam tikroms DI dalims jau egzistuotų, tačiau šioje srityje, kurios raida ypač pastaruosius kelis metus yra be galo sparti, teisiniai klausimai dar tik dabar pradėti spręsti”, –  sako pašnekovas.

Ateities potencialas tiek DI, tiek darbuotojams – didžiulis 

Nepaisant iškylančių iššūkių, anot D. Kunigonio, DI potencialas „Fintech“ sektoriuje yra didžiulis. „Ateityje jis siūlys personalizuotus finansinius patarimus, pagerins rizikos valdymą bei darys pokytį naudotojų autentiškumo nustatyme biometriniais duomenimis”, – kalba jis.

Pasak pašnekovo, dirbtinis intelektas taip pat padės valdyti įmonės rizikas ir kovoti su sukčiavimu ar finansiniais nusikaltimais. Jis taip pat gebės greitai analizuoti atliktas transakcijas, jas kategorizuoti ar net valdyti, leidžiant mokėjimui įvykti ar ne. 

„Galiausiai, atliekant rinkos tyrimus ar įvertinant vartotojų patirtis DI padės surasti tinkamas investavimo kryptis, nuo naujų produktų kūrimo iki esamų produktų korekcijų”, – tikina D. Kunigonis. 

 Svarbu pažymėti ir tai, kad nors DI jau atlieka tam tikras užduotis, jis žmogaus darbo kol kas dar nepakeis. Anot pašnekovo, „Fintech“ sritis reikalauja techninių žinių ir minkštųjų įgūdžių derinio – smalsumo, komandinio darbo ir nepaliaujamo siekio tobulėti, ką pasiūlyti gali tik žmogus.

„Kuriant technologinius produktus yra svarbu turėti techninių žinių. Vis dėlto, technologijos keičiasi labai greitai, atsiranda DI, tad reikia nuolat mokytis naudotis naujais įrankiais. Ieškodami darbuotojų, labiau kreipiame dėmesį į „minkštuosius“ įgūdžius – renkamės motyvuotus, nuolat siekiančius tobulėti, žingeidžius, nebijančius pokyčių, drąsiai priimančius sprendimus kolegas. Techninius įgūdžius galima įgyti po truputį, mokantis ir dirbant organizacijoje. DI tobulėjimas gali ir panaikinti, ir sukurti naujų darbo vietų, tad darbuotojai ateityje turės įgyti naujų įgūdžių ir išmokti naudotis dirbtinio intelekto teikiamomis galimybėmis”, – sako D. Kunigonis. 

Lyčių įvairovės svarba

„Women Go Tech“ direktorė Jarūnė Preikšaitė pritaria, kad vien techninių įgūdžių sėkmingam verslui ar karjerai „Fintech“ sektoriuje nepakanka, tačiau pabrėžia ir lyčių įvairovės svarbą tiek samdant darbuotojus, tiek kuriant ir tobulinant DI įrankius.

„Moterų įžvalgos apie vartotojų poreikius yra neįkainojamos, todėl jų dalyvavimas dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi kūrime yra labai svarbus siekiant etiškų ir sąžiningų rezultatų”, – sako p. Preikšaitė.

 

Anot jos, į  kūrimo procesą įtraukdamos daugiau moterų, „Fintech“ įmonės gali sukurti išsamesnius ir įtraukesnius finansinius produktus, kurie atitiktų įvairių gyventojų grupių poreikius. Tai ypač svarbu dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi srityje, kur šališki algoritmai gali lemti nesąžiningus ar neetiškus rezultatus. Įvairialypės komandos turi didesnę tikimybę nustatyti ir ištaisyti šiuos šališkumus dar prieš jiems įsitvirtinant technologijoje.

 „Skatiname ir drąsiname moteris rinktis karjeras technologijose, suteikiame galimybę dalyvauti mūsų organizuojamuose kursuose ir mentorystės programose. Iki šiol į technologijas persikvalifikuoti padėjome daugiau nei 600 moterų, o mūsų internetiniame įvadiniame „Discovery“ kurse sudalyvavo jau daugiau nei 7300 moterų“ – aktyviu įsitraukimu ir augančiu moterų skaičiumi technologijų sektoriuje džiaugiasi p. Preikšaitė bei pabrėžia, jog tik taip galime užtikrinti saugesnę ir visoms visuomenės grupėms pritaikytą DI aplinką.