ANZ, bankacılık müşterilerinin mobil ve web tabanlı kanallarla etkileşim kurma biçiminde gördüğü değişikliklere hazırlık amacıyla müşterilerin sorularını daha hızlı yanıtlamak için üretken yapay zekayı kullanmanın yollarını araştırıyor.
Dijital toptan satış başkanı Leigh Mahoney, üretken yapay zekanın gidişatına dayanarak “gelecekte müşterilerin web ve mobil kanallarla etkileşim kurma biçiminde” bir değişiklik olacağını öngördü.
Mahoney, Melbourne’deki son Microsoft Yapay Zeka Zirvesi’nde “Şu anda bilgiyi tahmin etmek için çok fazla işaret ve tıklama gerekiyor” dedi.
“Sanırım gelecekte kanallar çok daha konuşkan olacak ve müşteriler hizmetinize ne yapmaları gerektiğini soracak: Sınır ötesi ödemeyi nasıl yapabilirim? Bu verimliliği nasıl elde edebilirim? Birinin yardım istediğinde genellikle inceleyeceği yardım belgelerini ve tonlarca bilgiyi incelemeye çalışmak yerine bunları nasıl yaparım?
Mahoney, bugün bir sorunun cevabının birçok belgeyi okumayı gerektirebileceğini söyledi.
“Bunu hızlı bir şekilde özetleyebilmek ve müşterinizin daha hızlı yanıt almasını sağlayarak müşteri memnuniyetini artırabilmek, bunun gerçekten önemli olduğunu düşünüyorum ve şu anda araştırdığımız bir şey” dedi.
Kapsamlı belgelerin, toplantı tutanaklarının veya bilgi depolarının özetlenmesi, üretken yapay zekanın yaygın bir erken kullanım örneğidir.
“Bilgi yönetiminde, belgelerin analiz edilmesinden özetlerin sağlanmasına kadar çok sayıda kullanım örneği vardır. [document] Karşılaştırmalar,” dedi Mahoney.
“İçerik yazarlığı da ilginç ama basit; bence bunu çıktıyı inceleyerek biraz daha araştırmamız gerekiyor.”
Mahoney ayrıca, müşteri hizmetleri kanallarının gelişimini güçlendirmek gibi teknolojinin müşteriye yönelik kullanım durumları için gereken ek risk yönetimi ve yönetişime de dikkat çekti.
“Dikkat etmemiz gereken şeylerden biri, GenAI’yi dahili olarak ve harici olarak nasıl konuşlandırdığımızdır” dedi.
“Bunu dahili olarak nasıl dağıtacağınız, bunu müşterilerle harici olarak nasıl uygulayacağınıza göre farklı bir yaklaşım olacaktır, özellikle de çıktının ne olduğuna dair çok fazla inceleme yaptığınızdan emin olmanız gerektiğinde. Çıktının aradığınız şey olduğundan ve gerçekten sorunları çözdüğünden nasıl emin oluyorsunuz?
“Bunun çoğu güçlü risk yönetimi ve yönetişim çerçeveleriyle destekleniyor.”
ANZ, diğer birçok Avustralya bankası gibi yapay zeka teknolojisine yönelik araştırmalarında sesini yükseltiyor.
Geçtiğimiz yıl Kurumsal bölümü, üretken yapay zekayı ön saflardaki bankacıların piyasa gelişmelerini takip etmek için kullandıkları bir iş zekası aracına dahil etti.
Ayrıca mühendislerin kod geliştirmesine yardımcı olmak için GitHub Copilot’un kullanımını genişletiyor ve Z-GPT adını verdiği ChatGPT benzeri özel bir arayüzle denemelere olanak sağlıyor.
Mahoney, özellikle finans sektöründe iz bırakmaya çalışan önceki teknolojilerle karşılaştırıldığında, üretken yapay zekanın potansiyeli konusunda iyimserdi.
“Sektörümüzde şu anda GenAI ve öncül makine öğreniminin bize sunduğu fırsatlardan daha heyecan verici bir zaman olduğunu düşünmüyorum” dedi.
“İşletmelerimiz genelindeki avantajların şaşırtıcı olduğunu düşünüyorum.
“Birkaç yıl önce blockchain ve DLT’nin [distributed ledger technology] Bunun bir sorunu bekleyen bir çözüm olduğu ortaya çıktı, ancak GenAI’nin zaten sorunları çözen bir çözüm olduğunu düşünüyorum. Benim bu konudaki tavrım bu.”