Чому успіх штучного інтелекту залежить від кращих робочих процесів, а не від більшої кількості інструментів штучного інтелекту

Я помітив постійну закономірність серед фінансових установ, які випробували загальні інструменти штучного інтелекту, але борються з ідентифікацією та вимірюванням впливу. Лідерство приймає рішення про інвестиції, потім впроваджує інструменти в команди та чекає впливу. Через кілька місяців наставає плутанина. Результати не ясні, процеси не покращуються, прийняття рішень лагодить, а цифри залишаються незмінними. ROI не очевидний, і вони вказують на інструмент як на проблему, але реальність полягає в тому, що коли ви впроваджуєте загальний інструмент для загальних продуктивних здобутків, немає суттєвого способу визначити ROI.

Коли я розмовляю з банками та кредитними спілками про штучний інтелект, я намагаюсь докопатися до проблеми, яку вони намагаються вирішити за допомогою нього. Відповідь часто відображає підхід, орієнтований на інструменти, а не підхід, орієнтований на проблему. Їм надають технологію та кажуть бути продуктивними, але ніхто не витрачає часу на оцінку того, які робочі процеси компрометовані, де живуть瓶ки, та які показники успіху виглядають для установи. Ця ідентифікація та розрізнення допомагають прояснити, чи є штучний інтелект навіть правильним інструментом для роботи, та пом’якшують розрив між технологією та робочими процесами, які вона намагається оптимізувати.

Чому загальні інструменти штучного інтелекту є проблемою

Коли ви додаєте загальний інструмент штучного інтелекту без впровадження його в конкретний робочий процес, ви лише додаєте до тягаря. Член команди повинен вивчити щось нове, зробити висновки про те, де та як використовувати його, перемикатися між декількома системами, щоб інформувати контекст, а потім синтезувати висновки, щоб інформувати рішення. Це також сприяє тому, що багато з нас називають ефектом «крутіння стільця»: постійне перемикання між платформами та системами для побудови повної картини.

Натомість інструменти штучного інтелекту, розроблені для конкретних робочих процесів, зустрічають працівників там, де вони працюють, а не просять їх ввести нову звичку чи систему. Оскільки ці інструменти розроблені з певною метою, вони розуміють нюанси робочих процесів, мають доступ до джерел даних та розуміють, що можна та чого не можна зробити.

Якщо цілі полягають у ROI та прийнятті, але немає плану зміни чи бюджету, різниця між «ще одним інструментом для вивчення» та «призначеним доповненням до вашого робочого процесу» полягає у тому, щоб побачити результати чи ні.

Як це виглядає на практиці

Випадки використання знайомі. Дзвінок переадресується до представника служби підтримки клієнтів з проханням про допомогу клієнту, який хоче зробити більшу платеж ніж зазвичай, і сумнівається, чи зупинить це лиміт переходу. Без вбудованого інструменту штучного інтелекту представник служби підтримки клієнтів змушений перемикатися між декількома системами: однією для перегляду останніх транзакцій, однією для оцінки лімітів, та потенційно третьою для запиту будь-яких коригувань, а також для перегляду політики, щоб підтвердити, що це авторизовано. Все це відбувається під час утримання клієнта на лінії та іноді займає до тридцяти хвилин.

Коли штучний інтелект розроблений з певною метою в робочому процесі, ту ж саму задачу можна виконати за близько десять секунд. Відповідні деталі транзакцій поверхнево представляються миттєво, ліміти порівнюються, коригування робляться згідно з політикою установи, та все це можна переглянути в одному місці. Будується взаєморозуміння між представником служби підтримки клієнтів та клієнтом, а установа може присвятити те, що могло зайняти тридцять хвилин, більш значимій роботі. Різниця полягає у кількісному покращенні в рамках щоденних робочих процесів, які безпосередньо впливають на досвід клієнтів та членів.

Фундамент для вимірюваних результатів

Інструменти штучного інтелекту, розроблені з певною метою, спрощують можливість кваліфікувати та виміряти успіх, оскільки вони побудовані для тих самих робочих процесів, які були визначені, виміряні та вибрані як можливість для оптимізації штучним інтелектом. Це означає, що базовий показник вже існує, та ви можете потім виміряти проти цих базових показників після факту. Це має значення, оскільки штучний інтелект дорогостоячий. Витрати на використання продовжуються та повинні бути виправдані. Можливість чітко комунікувати вимірювані покращення є критично важливою для забезпечення того, щоб бюджети були затверджені та враховані.

Конкурентна перевага громадських установ

Я тісно співпрацюю з багатьма громадськими установами, та вони мають перевагу, яку часто не помічають. Ці банки та кредитні спілки знають своїх клієнтів та членів особисто. Вони розуміють оперативні нюанси, які роблять їх унікальними, та можуть швидко визначити, де робочі процеси порушуються, та де існують瓶ки та несучі. Ця близькість має значення. Коли інструменти штучного інтелекту, розроблені з певною метою впроваджуються вдумливо, часто існує миттєвий вплив. Команди з’являються більш послідовно та краще інформовані, та знання установи стає тим, що вся організація може доступитися та будувати на ньому.

Коли штучний інтелект вирішує реальні проблеми клієнтів та починає автоматизувати те, що повторюється, команда з двадцяти осіб може забезпечити вихід та послідовність команди з тридцяти п’яти осіб. Досвід покращується для клієнтів та членів, а працівники повертають свій час, щоб зосередитися на тому, що люди роблять найкраще, наприклад, на судових рішеннях, доброті та емпатії, яка тримає людей, повертаючи їх та відрізняє громадські установи.

Куди починати

Якщо інвестиції в штучний інтелект здаються приголомшливими, починайте з проблеми, а не з інструменту штучного інтелекту. Витратьте час, щоб сісти з вашими командами та дізнатися про їхні проблеми та де існує можливість покращити їхній робочий досвід. Розумійте, де існує тертя, що вимагає більшого виходу, ніж повинно бути, та яку інформацію постійно складно виявити. Відповіді допоможуть проінформувати, де штучний інтелект може створити реальну цінність.

Фінансові установи, які роблять найбільший прогрес зі штучним інтелектом, не ті, які рухалися найшвидше, а ті, які побудували з певною метою.