Drzwi otworzą się, gdy do terminala przyłożymy kartę płatniczą. Jeśli będzie to nasza pierwsza wizyta w tym sklepie, zostaniemy poproszeni o podanie numer telefonu, na który przyjdzie sms z potwierdzeniem zakupów. Później weźmiemy z półki wybrane artykuły i po prostu opuścimy lokal. Bez płacenia? No nie. Zintegrowany z algorytmami system kamer rozpozna zdjęte z regału produkty, naliczy odpowiednią kwotę, po czym ściągnie ją z konta przypisanego do karty, której użyliśmy przy wejściu. To przykład wykorzystania sztucznej inteligencji w sprzedaży stacjonarnej.
Takie udogodnienia tylko za granicą? Bynajmniej. Mówimy o 50 autonomicznych sklepach Żabka Nano, które działają głównie w największych polskich miastach.
– Dzięki wyeliminowaniu kasjerów, kolejek i gotówki zakupy w Żabce Nano mogą zająć mniej niż minutę. Oszczędność czasu to tylko jedna z wielu zalet naszego innowacyjnego konceptu. Placówki dostępne są siedem dni w tygodniu przez całą dobę, a ich asortyment dopasowany jest do potrzeb i profilu klientów – informuje Andrzej Popławski, odpowiedzialny za marketingową stronę przedsięwzięcia w spółce Żabka Future.
Gadające boty
Obsługa klienta to następna dziedzina, którą rewolucjonizuje sztuczna inteligencja. Do 2025 r. będzie ona wspierać 95 proc. wszystkich interakcji z klientami, w tym kontakty telefoniczne tak profesjonalnie zautomatyzowane, że kupujący lub interesant nie odróżni istoty wirtualnej od człowieka – przewiduje Servion Global Solutions. Chodzi o skrypty komputerowe „aspirujące do bycia ludźmi”. Symulujące rozmowę chatboty, automatyczni doradcy, kognitywni pomocnicy, asystenci urządzeń nie męczą się i nie okazują irytacji, wykazują się coraz większą kompetencją i obsługują nas z niesłabnącym entuzjazmem w trybie 24/7/365 (24 godziny na dobę, we wszystkie dni tygodnia i roku).
Na najbardziej zaawansowane technologie, w tym spod znaku rzeczywistości rozszerzonej, nie żałuje pieniędzy branża modowa. Przykładem są wirtualne przymierzalnie oferowane przez odzieżowe salony online.
– W metaświecie można już kupić ubrania takich marek jak Prada i Balenciaga. Sektor e-commerce należy do liderów transformacji cyfrowej. Nic dziwnego, że ciągle się rozwija pomimo gospodarczego załamania – wskazuje Tomasz Cincio, prezes firmy Droplo, właściciela platformy B2B dla producentów, hurtowni i sprzedawców online.
Wielki brat za kółkiem
Sztuczna inteligencja napędza także autonomiczne samochody, które – jak przewiduje Instytut Transportu Samochodowego (ITS) – pojawią się na polskich drogach jeszcze przed końcem dekady. Spowoduje to ograniczenie liczby wypadków o 33 proc. Prof. Marcin Ślęzak, dyrektor ITS, odniósł to do krajowych statystyk za ubiegły rok i obliczył, że będzie o 7,5 tys. mniej takich zdarzeń, 740 mniej ofiar i około 16 mld zł oszczędności z powodu następstw tragedii.
Co roku w wypadkach drogowych na świecie ginie 1,2 mln osób, a nieuważni, działający irracjonalnie lub łamiący prawo ludzie odpowiadają za 90 proc. tych zgonów. O taki odsetek może zmniejszyć się liczba ofiar, gdy kontrolę nad wszystkimi pojazdami przejmą komputery. Wywoła to potężną zmianę w branży ubezpieczeniowej. Ale już teraz ten sektor się zbroi na potęgę w innowacje teleinformatyczne, by trafniej oceniać ryzyko. Przykładem jest telematyka, czyli systemy monitorujące styl jazdy kierowców. Według danych Webfleet Solutions Poland z tych rozwiązań, choć o różnym poziomie zaawansowania, korzysta już 80 proc. firm transportowych w Polsce. Użytkownicy, którzy godzą się na zdalny monitoring płacą mniej za ubezpieczenie.
Powszechna dostępność sztucznej inteligencji ukryje ją przed naszym wzrokiem. Będziemy korzystać z jej rosnącej mądrości przy wykonywaniu wszelkich codziennych obowiązków, ale będzie działać w tle.
– Telematyka nie musi być dużym wydatkiem, a stosowana zgodnie z założeniami przynosi znaczne oszczędności i dodatkowe przychody – podkreśla Dawid Kochalski, koordynator ds. integracji i wdrożeń w Grupie Inelo.
Na podstawie danych dostarczonych przez telematykę zarządzający pojazdami w firmie mogą eliminować puste przejazdy i tak planować trasy, by odbywały się bezpiecznie, szybko i jak najmniejszym kosztem.
Przesyłki pod kontrolą
Bez sztucznej inteligencji przyszłości nie miałaby logistyka, w tym współpracująca z elektronicznym handlem. Tytułem przykładu: do 2030 r. o 78 proc. zwiększy się zapotrzebowanie na dostawy ostatniej mili. To z kolei spowoduje, że w tym samym czasie wzrośnie o 36 proc. liczba pojazdów dostawczych w centrach miast – szacuje Światowe Forum Ekonomiczne. Sposobem na ograniczenie korków i zanieczyszczenia powietrza będą automaty paczkowe zintegrowane z internetem rzeczy i aplikacjami mobilnymi.
Przewoźnicy, magazyny i e-sklepy od lat korzystają z zaawansowanej analizy danych, a najlepiej się do tego nadają skalowalne systemy w chmurze, czyli pozwalające na zwiększanie lub zmniejszanie mocy obliczeniowej zależnie od potrzeb. Jakim błogosławieństwem są te rozwiązania, doskonale widać w ostatnich tygodniach roku. Gdyby nie te elastyczne narzędzia, wiele prezentów dotarłoby do naszych domów i biur już po Gwiazdce, a część paczek wskutek kurierskich pomyłek nie trafiłoby do adresatów.
– Okres przedświąteczny, począwszy od Black Friday, postawił przed logistyką wiele wymagań. Firmy poszukują elastycznego oprogramowania, które rozwija się wraz z rosnącą złożonością procesów, a z drugiej strony gwarantuje szybkie i przynoszące wymierne korzyści dostosowanie do nowych standardów – wskazuje Jarosław Dąbrowski, dyrektor sprzedaży w Hardis Group Polska.
Skoro sztuczna inteligencja jest tak dobra w tylu dziedzinach, czy nie pozbawi nas pracy? Bez obaw. Naszych relacji z maszynami nie postrzegajmy w kategoriach rywalizacji. Garri Kasparow ma rację: „Kiedy gramy z pomocą komputera, możemy się skupić na planowaniu strategii, nie tracąc tyle czasu na obliczenia”.
Chociaż pojęcie sztucznej inteligencji (artificial intelligence — AI) znane jest od wielu lat, dopiero stosunkowo niedawno — w dobie znaczącego wzrostu mocy obliczeniowej komputerów w połączeniu ze zwiększającą się dostępnością i liczbą danych — stanęło ono w kręgu zainteresowania świata biznesu, w tym także sektora finansowego.
Instytucje finansowe dysponują bardzo dużą liczbą danych, często danych wrażliwych, agregowaną w wielu zbiorach. Analiza takich rozproszonych zbiorów tradycyjnymi metodami jest nieefektywna, praco- i czasochłonna. Dzięki AI dane te można wykorzystać biznesowo — instytucje finansowe mogą w łatwy sposób profilować klientów, dostosowywać ofertę i ułatwiać podejmowanie decyzji. A to pozwala na bardziej efektywne prowadzenie działalności biznesowej i większą sprzedaż produktów finansowych.
Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest na świecie praktycznie we wszystkich sektorach rynku finansowego: w bankowości, ubezpieczeniach, na rynku kapitałowym. Mechanizmy AI stosuje się przy tworzeniu prognoz giełdowych, wycenie aktywów, tworzeniu algorytmów inwestycyjnych. Już w 2017 roku ruszył pierwszy ETF naśladujący kursy akcji kupowanych przez roboty. Ale AI służy także do oceny ryzyka kredytowego, analizy zachowań klientów, automatyzacji procesów biznesowych. Spektrum zastosowań sztucznej inteligencji jest zatem bardzo szerokie. Z uwagi na specyfikę rynku finansowego zastosowanie sztucznej inteligencji pozwala na lepsze zarządzanie procesami związanymi ze spełnianiem odpowiednich wymogów regulacyjnych, raportowanie danych czy przeciwdziałanie praniu brudnych pieniędzy.
Dzięki technologii produkty i usługi oferowane przez rynek finansowy mogą stać się bardziej powszechne, tańsze i dostępne. Według raportu „Przyszłość sektora finansowego. Ewolucje i rewolucje”, opracowanego przez CFA Society Poland i Spot Data, postępująca cyfryzacja i automatyzacja oraz związany
z tym spadek cen spotęgują erę inkluzywności w branży finansowej. Specjalistom łatwiej będzie zdobywać informacje na temat potrzeb i specyfiki grup docelowych produktów finansowych, dzięki czemu sektor będzie skuteczniej odpowiadał na ich potrzeby.
Sektor finansowy dopiero rozpoznaje pełne możliwości związane z wykorzystaniem AI w procesach biznesowych. To z pewnością jeden z kierunków, w których ewoluuje rynek, nie tylko finansowy. Przy okazji warto jednak pamiętać, że wykorzystanie sztucznej inteligencji w biznesie niesie ze sobą także pewne ograniczenia.