Czy AI zastąpi tradycyjne zawody w bankowości?

W dobie dynamicznego rozwoju technologii, sztuczna inteligencja (AI) w instytucjach finansowych staje się kluczowym elementem transformacji sektora bankowego. AI w finansach nie tylko wspomaga podejmowanie decyzji, ale również automatyzuje procesy, co znacząco zwiększa efektywność operacyjną. W obliczu tych zmian pojawia się pytanie: czy tradycyjne zawody w bankowości staną się zbędne? 

Sektor bankowy, będący niegdyś symbolem stabilności i konserwatyzmu, stoi w obliczu fundamentalnych zmian, których katalizatorem jest sztuczna inteligencja (AI). Nie chodzi już o prostą automatyzację pojedynczych procesów, ale o pełną transformację modelu biznesowego, kultury organizacyjnej i profilu kompetencji pracowniczych. Niniejszy artykuł jest dogłębną analizą tego procesu, eksplorującym zarówno zagrożenia, jak i możliwości, jakie niesie za sobą era AI w bankowości. 

Czy tradycyjne zawody są zagrożone? Zawody na linii ognia

Automatyzacja, choć przynosi korzyści, stanowi zagrożenie dla wielu stanowisk. Analizujemy te zagrożenia w kontekście przyszłości pracy.

Chociaż pewne role mogą zostać zredukowane, ważne będzie rozwijanie kompetencji pracowników oraz adaptacja do nowych wymagań rynkowych. Przyszłość AI w bankowości wskazuje na rosnącą potrzebę eksperckiego nadzoru nad systemami oraz interpretacji wyników generowanych przez algorytmy finansowe.

Pracownicy obsługi klienta (infolinie/oddziały)

Stanowiska te są narażone przede wszystkim ze względu na charakter ich pracy, która często opiera się na powtarzalnych interakcjach z klientami. Pracownicy obsługi klienta, zarówno na infoliniach, jak i w oddziałach, spędzają znaczną część czasu odpowiadając na te same pytania, rozwiązując proste problemy, przekierowując zapytania oraz obsługując transakcje, które można łatwo zautomatyzować.

Systemy oparte na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i uczeniu maszynowym (ML) stają się coraz bardziej skuteczne w komunikacji z klientami, a chatboty i wirtualni asystenci są w stanie udzielać odpowiedzi na coraz bardziej skomplikowane pytania, obsługiwać transakcje, a nawet rozwiązywać proste problemy techniczne. W efekcie, znaczenie stanowisk konsultantów w tradycyjnym wydaniu spada, a pracownicy muszą rozwijać umiejętności w zakresie empatii, analizy problemów i obsługi sytuacji nietypowych.

Czynnikiem zwiększającym ryzyko automatyzacji jest również rozwój technologii samoobsługi, takich jak bankowość internetowa i mobilna, które sprawiają, że klienci coraz rzadziej potrzebują pomocy tradycyjnych konsultantów.

Pracownicy działów back-office (księgowość, administracja)

Zadania wykonywane w działach back-office charakteryzują się wysokim poziomem powtarzalności, schematyczności oraz oparciem na dużych zbiorach danych. Przetwarzanie faktur i dokumentów, weryfikacja danych klientów, aktualizacje systemów, księgowanie transakcji – te wszystkie procesy są łatwe do zautomatyzowania za pomocą technologii RPA i AI.

Oprogramowanie OCR (Optical Character Recognition) potrafi skutecznie odczytywać dane z dokumentów, a roboty programowe mogą automatycznie wprowadzać je do systemów, eliminując potrzebę ręcznej pracy. Czynnikiem sprzyjającym automatyzacji jest również fakt, że procesy w back-office często opierają się na ustalonych procedurach, które łatwo można zaprogramować i zoptymalizować.

Analitycy danych (rutynowe zadania)

Stanowiska analityczne również nie są wolne od ryzyka automatyzacji. Szczególnie zagrożone są role, które skupiają się na wykonywaniu prostych, rutynowych zadań. Generowanie standardowych raportów, analiza podstawowych wskaźników, wyznaczanie średnich i odchyleń standardowych – te czynności mogą być wykonywane znacznie szybciej i bardziej precyzyjnie przez systemy oparte na AI.

Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować duże zbiory danych i automatycznie tworzyć raporty i podsumowania, pozostawiając analitykom do rozwiązania tylko bardziej złożone problemy, które wymagają kreatywnego myślenia i interpretacji danych. W efekcie, analitycy muszą rozwijać umiejętność pracy z zaawansowanymi narzędziami AI i interpretacji bardziej złożonych danych.

Specjaliści ds. Zapobiegania Praniu Pieniędzy (AML) (w pewnym zakresie)

W obszarze zapobiegania praniu pieniędzy również widzimy potencjał do automatyzacji, choć na razie w ograniczonym zakresie. AI może wspomagać w analizie transakcji pod kątem podejrzanych wzorców, wykrywać anomalie i generować alerty, jednak w przypadku bardziej złożonych schematów prania pieniędzy, ludzka interwencja i zdolność do myślenia analitycznego są nadal niezbędne.

Automatyzacja w AML dotyczy przede wszystkim monitorowania transakcji na podstawie prostych reguł, sprawdzania danych klientów i generowania alertów, natomiast analiza bardziej skomplikowanych przypadków wymaga ludzkiego osądu i doświadczenia.

Kasjerzy

Tradycyjni kasjerzy są grupą zawodową najbardziej narażoną na zastąpienie przez technologie. Rozwój bankowości internetowej i mobilnej, płatności bezgotówkowych i coraz większa popularność bankomatów i wpłatomatów sprawiają, że zapotrzebowanie na usługi kasjerów systematycznie maleje.

Klienci coraz częściej załatwiają sprawy bankowe online, bez konieczności odwiedzania oddziałów, a to z kolei zmniejsza zapotrzebowanie na pracowników obsługujących transakcje gotówkowe.

Zawody przyszłości – nowe kompetencje i profile specjalistów

Warto zauważyć, że choć automatyzacja wpłynie na tradycyjne stanowiska pracy, pojawią się także nowe role wymagające umiejętności związanych z zarządzaniem technologią i analizą danych. Uczenie maszynowe w finansach otwiera możliwości dla osób zainteresowanych tymi nowymi obszarami.

Wraz z transformacją sektora bankowego przez AI, pojawiają się nowe, wyspecjalizowane role zawodowe, wymagające unikalnego zestawu umiejętności i wiedzy. Przyszłość pracy w bankowości będzie kształtowana przez osoby, które potrafią efektywnie wykorzystywać potencjał AI, a jednocześnie rozumieją złożoność etycznych i społecznych wyzwań.

Poniżej szczegółowe profile specjalistów, którzy będą kształtować przyszłość bankowości:

1. Specjaliści ds. Sztucznej Inteligencji (AI Specialists):

• Zakres obowiązków: Projektowanie, wdrażanie, testowanie i optymalizacja systemów AI w bankowości. Obejmuje to zarówno tworzenie nowych rozwiązań, jak i adaptację istniejących do specyficznych potrzeb danej instytucji.
• Specjalizacje:
  • Inżynier AI (AI Engineer): Skupia się na praktycznym wdrażaniu modeli AI, integracji z istniejącymi systemami i zapewnieniu ich stabilnego działania.
  • Naukowiec Danych AI (AI Data Scientist): Zajmuje się analizą danych, wyborem odpowiednich algorytmów i tworzeniem modeli AI.
  • Specjalista ds. Uczenia Maszynowego (Machine Learning Specialist): Specjalizuje się w projektowaniu i trenowaniu modeli uczenia maszynowego.
  • Specjalista ds. Przetwarzania Języka Naturalnego (Natural Language Processing Specialist): Zajmuje się tworzeniem systemów rozumienia i generowania naturalnego języka, niezbędnych do budowy chatbotów i innych interfejsów AI.
• Ścieżka rozwoju: Studia z zakresu informatyki, matematyki, statystyki, inżynierii danych lub pokrewnych. Następnie specjalizacja w dziedzinie AI poprzez studia podyplomowe, kursy online, certyfikaty branżowe oraz praktyczne doświadczenie w projektach AI.
• Wymagane umiejętności:
  • Głęboka wiedza z zakresu algorytmów AI i uczenia maszynowego.
  • Biegłość w programowaniu (Python, R, Java, C++).
  • Umiejętność pracy z bazami danych, big data i chmurą obliczeniową.
  • Zdolność do analizy problemów i projektowania innowacyjnych rozwiązań.
  • Zrozumienie etycznych i społecznych implikacji AI.

2. Inżynierowie Uczenia Maszynowego (Machine Learning Engineers):

• Zakres obowiązków: Praktyczne wdrażanie modeli uczenia maszynowego, w tym optymalizacja algorytmów, integracja z systemami, zapewnienie skalowalności i niezawodności rozwiązań.
• Ścieżka rozwoju: Studia inżynierskie z zakresu informatyki, inżynierii danych lub pokrewnych. Specjalizacja w uczeniu maszynowym poprzez kursy, szkolenia, udział w projektach open-source oraz zdobywanie certyfikatów branżowych.
• Wymagane umiejętności:
  • Zaawansowana wiedza z zakresu algorytmów ML i metod ich optymalizacji.
  • Biegłość w programowaniu (Python, R).
  • Umiejętność pracy z frameworkami ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
  • Znajomość narzędzi do zarządzania cyklem życia modeli ML (MLflow, Kubeflow).
  • Zdolność do pracy w zespołach i komunikacji technicznej.

3. Architekci Danych (Data Architects):

• Zakres obowiązków: Projektowanie i zarządzanie architekturą danych w banku, zapewnienie dostępu do danych dla systemów AI, bezpieczeństwa i jakości danych.
• Ścieżka rozwoju: Studia inżynierskie z zakresu informatyki, inżynierii danych, baz danych lub pokrewnych. Specjalizacja w architekturze danych poprzez certyfikaty, kursy, szkolenia oraz praktyczne doświadczenie w projektach bazodanowych.
• Wymagane umiejętności:
  • Głęboka wiedza z zakresu baz danych (relacyjnych, nierelacyjnych, NoSQL, hurtowni danych).
  • Umiejętność projektowania architektur danych, które są skalowalne, bezpieczne i wydajne.
  • Znajomość narzędzi do zarządzania danymi (Hadoop, Spark, Kafka).
  • Znajomość rozwiązań chmurowych (AWS, Azure, Google Cloud).
  • Zrozumienie zasad bezpieczeństwa danych i ochrony prywatności.

4. Specjaliści ds. Etycznych Aspektów AI (AI Ethics Specialists):

• Zakres obowiązków: Analiza ryzyka etycznego związanego z AI, opracowywanie i wdrażanie polityk etycznych oraz zapewnienie, że systemy AI są zgodne z zasadami sprawiedliwości, transparentności i odpowiedzialności.
• Ścieżka rozwoju: Studia z zakresu filozofii, etyki, prawa, socjologii lub pokrewnych. Specjalizacja w etyce AI poprzez studia podyplomowe, kursy, szkolenia oraz zdobywanie certyfikatów branżowych.
• Wymagane umiejętności:
  • Głęboka wiedza z zakresu etyki, w tym teorii etycznych i zasad odpowiedzialnego AI.
  • Umiejętność analizy ryzyka etycznego.
  • Zrozumienie prawnych i regulacyjnych aspektów AI.
  • Umiejętność komunikacji z różnymi grupami interesariuszy.
  • Zdolność do krytycznego myślenia i rozwiązywania dylematów etycznych.

5. Analitycy Danych (Zaawansowana Analiza) – Data Analyst (Advanced Analytics):

• Zakres obowiązków: Interpretacja danych generowanych przez systemy AI, wyciąganie wniosków, identyfikacja trendów i wzorców, formułowanie rekomendacji biznesowych.
• Ścieżka rozwoju: Studia z zakresu statystyki, ekonometrii, matematyki, informatyki lub pokrewnych. Specjalizacja w analizie danych poprzez studia podyplomowe, kursy, szkolenia oraz praktyczne doświadczenie w pracy z danymi.
• Wymagane umiejętności:
  • Zaawansowana wiedza z zakresu statystyki, metod eksploracji danych i wizualizacji danych.
  • Biegłość w obsłudze narzędzi analitycznych (Tableau, Power BI, Python, R).
  • Umiejętność krytycznego myślenia i interpretacji danych.
  • Zdolność do komunikowania wyników analiz w sposób zrozumiały dla osób nietechnicznych.

6. Specjaliści ds. Cyberbezpieczeństwa w Kontekście AI (AI Cybersecurity Specialists):

• Zakres obowiązków: Zapewnienie bezpieczeństwa systemów AI, algorytmów uczenia maszynowego i danych przed cyberatakami i zagrożeniami.
• Ścieżka rozwoju: Studia inżynierskie z zakresu informatyki, cyberbezpieczeństwa lub pokrewnych. Specjalizacja w bezpieczeństwie AI poprzez studia podyplomowe, kursy, szkolenia oraz zdobywanie certyfikatów branżowych.
• Wymagane umiejętności:
  • Głęboka wiedza z zakresu bezpieczeństwa IT, w tym technik ataków i obrony.
  • Znajomość specyfiki zabezpieczeń systemów AI i algorytmów ML.
  • Umiejętność projektowania i wdrażania systemów ochrony danych.
  • Znajomość metodologii oceny ryzyka i zarządzania incydentami bezpieczeństwa.

7. Menedżerowie Projektów Transformacji Cyfrowej (Digital Transformation Project Managers):

• Zakres obowiązków: Zarządzanie projektami transformacji cyfrowej w banku, w tym wdrażanie systemów AI, automatyzację procesów i zmiany organizacyjne.
• Ścieżka rozwoju: Studia z zakresu zarządzania, ekonomii, informatyki lub pokrewnych. Specjalizacja w zarządzaniu projektami poprzez certyfikaty (PMP, PRINCE2), studia podyplomowe, szkolenia oraz praktyczne doświadczenie w prowadzeniu projektów.
• Wymagane umiejętności:
  • Umiejętność zarządzania projektami, planowania, budżetowania, monitorowania postępów.
  • Znajomość metodyk zwinnych (Agile, Scrum).
  • Umiejętność zarządzania zespołami interdyscyplinarnymi.
  • Doskonałe umiejętności komunikacyjne i negocjacyjne.
  • Znajomość technologii cyfrowych i ich zastosowań w bankowości.

Wszystkie te role wymagają nie tylko wiedzy technicznej, ale również umiejętności miękkich, takich jak komunikacja, współpraca, rozwiązywanie problemów i zdolność do ciągłego uczenia się. Przyszłość bankowości należy do specjalistów, którzy potrafią wykorzystać potencjał AI, jednocześnie rozumiejąc etyczne i społeczne implikacje jej wdrażania.

Te opisy pokazują, że przyszłość zawodowa w bankowości nie sprowadza się tylko do technicznej biegłości, ale również do umiejętności krytycznego myślenia, rozwiązywania problemów, komunikacji oraz etycznego podejścia do wykorzystania nowych technologii.

Dzięki innowacjom technologicznym w sektorze finansowym z użyciem AI możliwe jest nie tylko optymalizowanie kosztów banków, ale także poprawa jakości usług. Jak pokazują badania, banki inwestujące w technologie sztucznej inteligencji osiągają lepsze wyniki i zwiększają swoją konkurencyjność na rynku.

Nowy model pracy – współpraca człowiek-maszyna w bankowości przyszłości

Wraz z dynamicznym rozwojem sztucznej inteligencji (AI), sektor bankowy przechodzi transformację, w której tradycyjny model pracy, oparty na ludzkiej dominacji, ustępuje miejsca nowemu paradygmatowi – efektywnej współpracy między ludźmi a maszynami. To nie jest już tylko kwestia automatyzacji pojedynczych zadań, ale głębokiej zmiany w kulturze organizacyjnej, sposobie myślenia o pracy i definicji kompetencji przyszłości. W tym nowym środowisku, AI nie jest zagrożeniem, lecz partnerem, który wzmacnia ludzkie zdolności i pozwala na osiąganie lepszych wyników.

AI jako współpracownik – Od automatyzacji do synergii

Przejście od prostego automatyzowania zadań do prawdziwej współpracy z AI oznacza, że maszyny nie tylko wykonują rutynowe czynności, ale stają się aktywnymi uczestnikami procesów biznesowych. AI dostarcza pracownikom zaawansowane narzędzia do analizy danych, identyfikacji wzorców, prognozowania trendów i podejmowania lepszych decyzji. Pracownicy, z kolei, wnoszą do współpracy unikalne umiejętności, takie jak intuicja, kreatywność, zdolność do budowania relacji interpersonalnych oraz etyczne podejście do podejmowanych działań. W tym paradygmacie AI staje się swoistym „super-asystentem”, który wspiera pracownika, umożliwiając mu skupienie się na najbardziej wartościowych aspektach swojej pracy.

• Automatyzacja rutynowych zadań: AI przejmuje monotonne, powtarzalne zadania, takie jak przetwarzanie dokumentów, weryfikacja danych, czy generowanie prostych raportów. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na bardziej kreatywnych i strategicznych aspektach swojej pracy.
  • Przykład: Analityk kredytowy nie musi już poświęcać czasu na ręczne sprawdzanie dokumentów, ponieważ system oparty na AI robi to automatycznie. Analityk może natomiast skupić się na interpretacji danych, identyfikacji ryzyka i podejmowaniu decyzji.
• Wsparcie w analizie danych: AI dostarcza pracownikom narzędzi do analizy ogromnych zbiorów danych, identyfikacji trendów i wzorców, które byłyby trudne do zauważenia przy tradycyjnych metodach.
  • Przykład: Doradca finansowy korzysta z systemu AI, który analizuje preferencje klienta, jego historię finansową i dane rynkowe, aby zaproponować spersonalizowaną strategię inwestycyjną.
• Usprawnienie procesów decyzyjnych: AI wspomaga podejmowanie decyzji, dostarczając wiarygodnych danych i analiz, dzięki czemu decyzje są bardziej racjonalne i oparte na dowodach.
  • Przykład: Menedżer ryzyka korzysta z systemu AI, który na bieżąco monitoruje wskaźniki ryzyka i generuje alerty w przypadku wykrycia potencjalnych problemów, dzięki czemu może szybko podjąć odpowiednie działania.
• Personalizacja obsługi klienta: AI umożliwia dostarczanie klientom spersonalizowanej obsługi, dopasowanej do ich indywidualnych potrzeb i preferencji.
  • Przykład: Chatbot oparty na AI, w oparciu o historię klienta i dane transakcyjne, kieruje go do odpowiedniej oferty lub udziela spersonalizowanych porad.

Korzyści synergicznej współpracy:

• Wzrost efektywności i produktywności: Dzięki automatyzacji rutynowych zadań i wsparciu AI w analizie danych, pracownicy mogą pracować szybciej, wydajniej i z większą dokładnością.
• Zwiększenie innowacyjności: Uwolnienie czasu pracowników od rutynowych obowiązków pozwala im na skupienie się na kreatywnym rozwiązywaniu problemów i generowaniu nowych pomysłów.
• Lepsza obsługa klienta: Spersonalizowana obsługa, oparta na danych i analizach AI, prowadzi do wzrostu satysfakcji i lojalności klientów.
• Redukcja kosztów: Automatyzacja procesów i optymalizacja decyzji prowadzi do obniżenia kosztów operacyjnych.
• Wzrost konkurencyjności: Organizacje, które efektywnie wykorzystują AI w swojej działalności, zyskują przewagę konkurencyjną na rynku.

Zmiana roli pracownika – nowe kompetencje i umiejętności

Zmiany te nie oznaczają degradacji roli człowieka, wręcz przeciwnie, transformują ją. Pracownicy, w nowym modelu, stają się ekspertami w wykorzystywaniu narzędzi AI, interpretacji dostarczanych przez nie danych i podejmowaniu decyzji strategicznych. Ich rola ewoluuje od „wykonawcy” do „kreatora” i „stratega”. Kluczowe stają się kompetencje miękkie, zdolność adaptacji do zmian, umiejętność krytycznego myślenia i rozwiązywania problemów, a także ciągła chęć nauki. Wraz z przejęciem rutynowych zadań przez AI, pracownicy mają możliwość rozwijania się w bardziej satysfakcjonujących i wartościowych obszarach.

• Rozwój kompetencji miękkich (Soft Skills): W modelu współpracy z AI, kluczową rolę odgrywają umiejętności interpersonalne, takie jak komunikacja, empatia, kreatywność, rozwiązywanie problemów i zdolność do myślenia krytycznego. To te umiejętności, które są trudne do zautomatyzowania.
• Umiejętność pracy z technologią: Pracownicy muszą posiąść umiejętność efektywnego korzystania z narzędzi AI, analizowania wyników i adaptowania się do zmieniającego się środowiska technologicznego.
  • Przykład: Pracownik obsługi klienta musi nauczyć się obsługi systemu CRM wspomaganego przez AI, który dostarcza mu informacji o kliencie i pomaga w spersonalizowanej obsłudze.
• Ciągłe uczenie się i adaptacja: Szybki rozwój AI wymaga od pracowników ciągłego poszerzania wiedzy, zdobywania nowych umiejętności i adaptacji do nowych metod pracy.
  • Przykład: Analityk danych musi regularnie doszkalać się z zakresu nowych algorytmów ML i narzędzi analitycznych.
• Etyczne podejście: Pracownicy muszą rozumieć etyczne implikacje wykorzystania AI, dbać o transparentność i uczciwość systemów oraz minimalizować ryzyko dyskryminacji.

Nowa kultura organizacyjna – transparentność i zaufanie

Współpraca człowiek-maszyna wymaga zmiany kultury organizacyjnej w bankach. Kluczowe stają się transparentność, otwarta komunikacja i zaufanie. Pracownicy muszą zrozumieć, jak działają systemy AI, jakie dane są wykorzystywane i jak podejmowane są decyzje. Zaufanie jest niezbędne, aby pracownicy byli otwarci na współpracę z AI i aktywnie uczestniczyli w procesie transformacji. Banki, które promują taką kulturę, szybciej zaadoptują nowe technologie i osiągną lepsze wyniki.

Zmiana procesów HR – Re-skilling i Up-skilling

Dział HR odgrywa kluczową rolę w procesie transformacji. Konieczne jest opracowanie strategii re-skillingu i up-skillingu, które pozwolą pracownikom zdobyć nowe kompetencje niezbędne w nowej rzeczywistości. Programy szkoleniowe powinny koncentrować się nie tylko na umiejętnościach technicznych, ale także na rozwoju kompetencji miękkich, zdolności adaptacyjnych oraz etycznego podejścia do AI. Proces rekrutacji również ulega zmianom, gdzie oprócz doświadczenia i kwalifikacji, coraz większą wagę przykłada się do umiejętności uczenia się, chęci rozwoju i zdolności adaptacji do zmieniających się warunków.

Korzyści dla banków i pracowników

Współpraca człowiek-maszyna w bankowości to nie tylko kwestia przetrwania w konkurencyjnym środowisku, ale również szansa na osiągnięcie wyższego poziomu efektywności, innowacyjności i satysfakcji pracowników. Banki zyskują:

• Zwiększoną efektywność: Automatyzacja procesów i optymalizacja decyzji prowadzi do obniżenia kosztów i wzrostu produktywności.
• Wyższą jakość obsługi klienta: Personalizowane oferty, szybka reakcja na potrzeby klientów i sprawniejsza obsługa, prowadzą do wzrostu zadowolenia i lojalności.
• Większą innowacyjność: Uwolnienie zasobów ludzkich od rutynowych zadań pozwala na skupienie się na kreatywnych projektach i wdrażaniu innowacyjnych rozwiązań.
• Lepsze zarządzanie ryzykiem: Analiza danych za pomocą AI pozwala na identyfikację potencjalnych zagrożeń i skuteczne zarządzanie ryzykiem.

Pracownicy z kolei zyskują:

• Bardziej satysfakcjonującą pracę: Możliwość skupienia się na bardziej kreatywnych i strategicznych zadaniach.
• Ciągły rozwój: Możliwość nauki nowych umiejętności, zdobywania nowych kwalifikacji i rozwoju kariery.
• Lepsze warunki pracy: Wsparcie ze strony AI w codziennych zadaniach redukuje stres i zwiększa komfort pracy.
• Poczucie wpływu i odpowiedzialności: Praca, w której liczy się ich unikalna wiedza, intuicja i zdolności decyzyjne.

Słownik kluczowych pojęć

• AI (Sztuczna Inteligencja): Zdolność maszyn do wykonywania zadań, które normalnie wymagają inteligencji ludzkiej, takich jak uczenie się, rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji.
• Automatyzacja: Wykorzystanie technologii do wykonywania zadań z minimalnym lub bez udziału człowieka, często w celu zwiększenia efektywności i zmniejszenia kosztów.
• RPA (Robotic Process Automation): Technologia oprogramowania, która pozwala na automatyzację powtarzalnych, opartych na regułach zadań wykonywanych przez ludzi w systemach komputerowych.
• NLP (Przetwarzanie Języka Naturalnego): Dziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się umożliwianiem komputerom rozumienia, interpretowania i generowania języka ludzkiego.
• ML (Uczenie Maszynowe): Poddziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia systemom komputerowym uczenie się na podstawie danych bezExplicitnego programowania.
• Re-skilling: Proces uczenia pracowników nowych umiejętności, aby mogli wykonywać inne zadania lub zajmować nowe stanowiska w organizacji.
• Up-skilling: Proces doskonalenia i rozszerzania istniejących umiejętności pracowników, aby mogli efektywniej wykonywać swoje obecne obowiązki lub przygotować się do bardziej zaawansowanych ról.
• Back-office: Część organizacji, która nie ma bezpośredniego kontaktu z klientami i zajmuje się wewnętrznymi operacjami i administracją.
• AML (Przeciwdziałanie Praniu Pieniędzy): Zbiór procedur, praw i regulacji mających na celu zapobieganie wykorzystywaniu systemów finansowych do legalizowania dochodów pochodzących z nielegalnej działalności.
• Chatbot: Program komputerowy oparty na sztucznej inteligencji, który symuluje rozmowę z użytkownikiem za pośrednictwem tekstu lub głos

Często zadawane pytania: Czy AI zastąpi tradycyjne zawody w bankowości?

Wraz z rosnącym znaczeniem sztucznej inteligencji (AI) w sektorze bankowym, pojawia się wiele pytań dotyczących przyszłości zawodów w tej branży. Poniżej przedstawiam 6 najczęściej zadawanych pytań (FAQ) wraz z odpowiedziami, które pomogą zrozumieć ten złożony temat.