Inteligența artificială începe să depășească etapa asistenților conversaționali și a automatizării sarcinilor simple, fiind integrată în procese de business complexe, care necesită analiză, expertiză și evaluarea mai multor scenarii. Un exemplu relevant vine din sectorul bancar: ING utilizează un agent AI pentru a sprijini procesarea cererilor de credit ipotecar, inclusiv a celor care presupun evaluări individualizate.
Potrivit informațiilor publicate despre inițiativa băncii, proiectul-pilot a avut rezultate suficient de bune pentru a permite extinderea utilizării tehnologiei. Agentul AI este deja operațional în Olanda, iar ING lucrează la dezvoltarea unor implementări și în alte piețe, inclusiv în Germania.
De ce a ales ING un proces atât de complex pentru implementarea AI?
La prima vedere, procesarea creditelor ipotecare poate părea un domeniu dificil pentru utilizarea inteligenței artificiale. Fiecare dosar poate avea particularități, iar analiza presupune experiență, interpretarea informațiilor financiare și evaluarea unor situații care nu se încadrează întotdeauna în scenarii standard.
Cu toate acestea, tocmai această complexitate a reprezentat un argument pentru utilizarea unui agent AI.
Marco Li Mandri, responsabil pentru coordonarea schimbării în cadrul produselor agentice scalabile ale ING, a explicat că aproximativ 70% dintre creditele ipotecare ale băncii sunt considerate complexe. În această categorie intră, de exemplu, situațiile persoanelor care lucrează pe cont propriu și nu au un venit fix.
În loc să fie utilizată exclusiv pentru procese repetitive și ușor de standardizat, tehnologia a fost introdusă într-un flux de lucru în care poate sprijini analiza unor cazuri diverse și poate contribui la organizarea informațiilor necesare pentru luarea deciziilor.
Agentul AI analizează cererile, ajută la înțelegerea particularităților fiecărui dosar și prezintă posibile rezultate și modalități de continuare a procesului. Un angajat al băncii realizează însă evaluarea finală și decide asupra cererii.
Această abordare evidențiază una dintre direcțiile importante ale utilizării agenților AI în companii: nu doar automatizarea unei sarcini individuale, ci sprijinirea unui proces complex, în care tehnologia contribuie la analiză și pregătirea deciziilor.
De la șapte zile la cinci zile pentru procesarea unui credit ipotecar
Unul dintre cele mai concrete rezultate raportate de ING este reducerea timpului necesar pentru procesarea unui credit ipotecar, de la șapte la cinci zile.
Diferența de două zile poate avea efecte atât asupra experienței clientului, cât și asupra capacității operaționale a băncii. Un proces mai rapid poate permite gestionarea unui volum mai mare de solicitări și poate susține competitivitatea într-o piață în care viteza de răspuns influențează experiența clienților.
Pentru ING, beneficiul nu se limitează la eficientizarea activității interne. Reducerea timpului de procesare poate contribui la atragerea unor clienți care își doresc o soluționare mai rapidă a solicitărilor de finanțare.
Acest exemplu arată de ce evaluarea unei implementări AI ar trebui să includă mai mult decât numărul de ore economisite de angajați. Indicatorii relevanți pot cuprinde și timpul de finalizare a proceselor, capacitatea de gestionare a solicitărilor, calitatea serviciilor și impactul asupra veniturilor.
În Germania, ING poate aproba anumite credite simple în aproximativ 30 de minute. Acest exemplu ilustrează modul în care gradul de complexitate al unei solicitări poate influența traseul de procesare și nivelul de intervenție umană necesar.
De ce intervenția umană rămâne esențială?
În cazul creditelor ipotecare, agentul AI nu înlocuiește responsabilitatea angajatului pentru decizia finală. Rolul său este să pregătească analiza, să structureze informațiile și să ofere suport în evaluarea dosarului.
Pentru ca această colaborare să funcționeze, este important ca agentul să poată comunica nu doar o concluzie, ci și nivelul de încredere asociat evaluării sale. Într-un proces financiar cu implicații importante pentru client, diferența dintre o recomandare bine fundamentată și una incertă poate influența modul în care angajatul verifică informațiile și decide asupra pașilor următori.
Prin urmare, implementarea agenților AI în domenii reglementate presupune mai multe componente decât dezvoltarea modelului propriu-zis: controlul accesului la date, verificarea rezultatelor, posibilitatea intervenției umane, monitorizarea performanței și definirea responsabilităților.
ING a precizat că nu sunt planificate reduceri de personal asociate acestui caz de utilizare a AI. Declarația se referă la implementarea pentru creditele ipotecare și nu reprezintă o garanție privind efectele tuturor inițiativelor de automatizare ale băncii.
De la procesarea creditelor la servicii bancare conversaționale
Strategia ING privind inteligența artificială include și dezvoltarea unor experiențe conversaționale pentru clienți.
Banca testează în Olanda o versiune nouă de chatbot bazată pe AI, cu planuri de lansare în Belgia, Germania, Olanda și Italia în cursul anului menționat în declarațiile companiei. Obiectivul este de a permite clienților să interacționeze cu banca prin conversații în limbaj natural, pentru a obține informații personalizate, a rezolva anumite probleme și a iniția acțiuni.
Potrivit lui Bahadir Yilmaz, director de analiză al ING, serviciile bancare conversaționale ar putea deveni o experiență importantă pentru clienți în următorii cinci ani.
Acest lucru nu presupune înlocuirea aplicației bancare cu un chatbot, ci dezvoltarea unor modalități complementare de interacțiune. Pe măsură ce tehnologia evoluează, astfel de instrumente ar putea susține inclusiv operațiuni mai complexe, precum transferurile de bani, solicitarea unor produse financiare sau obținerea de recomandări, în limitele reglementărilor aplicabile.
ING utilizează tehnologia Google Gemini Enterprise pentru dezvoltarea unor soluții AI și a decis să continue colaborarea cu Google, invocând investițiile și instrumentele deja integrate în organizație.
Agenții AI pot contribui și la creșterea veniturilor
Un alt aspect important al strategiei ING este utilizarea inteligenței artificiale pentru dezvoltarea comercială, nu doar pentru reducerea costurilor sau creșterea productivității.
Un exemplu oferit de Bahadir Yilmaz vizează activitatea de investment banking, în care o tranzacție poate presupune între șase și 18 luni de pregătire și analiză. Echipe formate din 10–20 de persoane pot lucra perioade îndelungate la verificarea informațiilor, analiza documentelor și pregătirea întâlnirilor cu potențiali clienți.
O parte dintre aceste activități pregătitoare pot fi sprijinite de instrumente AI, care ajută la organizarea documentației, sintetizarea informațiilor și pregătirea echipelor înaintea întâlnirilor.
În acest context, valoarea inteligenței artificiale nu se măsoară exclusiv prin reducerea efortului administrativ. Ea poate contribui și la accelerarea activităților comerciale, la o mai bună pregătire a echipelor și la identificarea unor oportunități de creștere.
Ce înseamnă exemplul ING pentru companiile care analizează implementarea agenților AI?
Experiența ING evidențiază câteva direcții relevante pentru organizațiile care vor să integreze agenți AI în procesele proprii.
1. Procesele complexe pot avea un potențial important de automatizare asistată. Cele mai bune oportunități nu se limitează întotdeauna la sarcinile repetitive. Procesele care presupun analiză, interpretarea informațiilor și parcurgerea mai multor etape pot beneficia de suportul agenților AI, dacă există mecanisme adecvate de verificare.
2. Rezultatele trebuie măsurate în indicatori de business. Reducerea timpului de procesare de la șapte la cinci zile oferă un reper concret. Pentru alte companii, indicatorii pot include durata unui flux de lucru, rata erorilor, costul per solicitare, capacitatea echipei sau impactul asupra veniturilor.
3. Intervenția umană trebuie proiectată în proces, nu adăugată ulterior. În special în domenii precum finanțele, asigurările sau sănătatea, trebuie stabilite clar situațiile în care agentul poate acționa, cele în care poate doar recomanda și cele care necesită validarea unui specialist.
4. Implementarea presupune integrare și guvernanță. Accesul la date, conectarea la aplicațiile existente, monitorizarea rezultatelor și responsabilitatea pentru deciziile finale sunt elemente esențiale pentru utilizarea sustenabilă a agenților AI.
5. Valoarea poate fi operațională și comercială. Un agent AI poate reduce timpul de lucru, dar poate contribui și la îmbunătățirea experienței clienților, la gestionarea unui volum mai mare de solicitări și la susținerea activităților generatoare de venituri.
Cazul ING demonstrează că discuția despre inteligența artificială în business evoluează de la experimentarea unor instrumente individuale către integrarea unor agenți în fluxuri de lucru reale. Provocarea pentru companii nu este doar să identifice ce poate face AI, ci să stabilească unde aduce valoare, cum poate fi verificat rezultatul și în ce condiții poate funcționa în siguranță.
Următoarea etapă a digitalizării nu va fi definită doar de accesul la tehnologie, ci și de capacitatea organizațiilor de a transforma agenții AI în componente utile, măsurabile și controlabile ale activității de business.
