AI chatboti: sparingpartneři na pracovišti.

Do telefonátu s dlužníkem zbývá už jen několik hodin. Do té doby musí mít kolegyně Petra ze společnosti EOS kompletní obrázek: Jak často byl dlužník kontaktován? Byl mu již nabídnut splátkový kalendář? Pokud ne, jaká výše splátek by byla reálná? Existují náznaky, že by mohl odmítnout platit úplně? Dříve to znamenalo, že Petra musela projít všechny záznamy v elektronickém spisu dlužníka, včetně stručných poznámek kolegů, které často obsahují nejasné zkratky. "Je to časově velmi náročný proces," říká Paul Baltag, provozní manažer společnosti EOS KSI Rumunsko, „a každý kolega musí začínat od začátku pokaždé, když potřebuje dlužníka kontaktovat."

Projekt Paulova týmu ukazuje, jak by mohla vypadat budoucnost. Stačí jedno kliknutí - a na obrazovce se objeví všechna důležitá fakta a čísla, přehledně strukturovaná a kompaktně shrnutá. Umožňuje to ChatGPT, který je zatím celosvětově nejznámější generativní umělou inteligencí. "Chtěli jsme vyvinout nástroje založené na ChatGPT, které by naši kolegové mohli používat pro typické rutinní úkoly," říká Paul. Jako například chatbot, který dokáže strukturovaně shrnout digitální soubory zákazníků. Paul spočítal, že díky tomu kolegové ušetří až 80 procent pracovního času tráveného analýzou předchozích úkonů.

Přesto bylo třeba překonat i jednu výzvu. „Samozřejmě musíme zajistit ochranu osobních údajů," říká Paul. ChatGPT totiž ukládá data obsažená v nápovědách, aby se z nich mohl učit. Proto projektový tým nejprve vytvořil kopie dokumentů, poté nahradil citlivé údaje, jako jsou čísla pojištění nebo jména dlužníků tečkami, a tyto pozměněné dokumenty použil k vytvoření nápovědy pro ChatGPT. V odpovědích chatbota pak byly tečky nahrazeny jmény a čísly. To však funguje jen do určitého objemu dat, říká Paul. „Pokud anonymizujete příliš mnoho údajů, v určitém okamžiku se odpovědi ChatGPT stanou nepřesnými."

Mezi další nástroje vyvinuté v rámci projektu patřil například „právní asistent". Pokud dlužníci položí společnosti EOS právní otázky typu „Na jakém právním základě může společnost EOS převzít pohledávku?", poskytne rychlé odpovědi včetně příslušného ustanovení z právních předpisů. Dalším nástrojem byl chatbot, který vyhodnocuje anonymizované údaje o dlužnících a na základě předem definovaných parametrů předpovídá pravděpodobnost, v jakém okamžiku může dlužník přestat platit.

Generativní umělou inteligenci lze již nyní využít pro celou řadu rutinních úkolů. Paul používá chatboty například pro následující úkoly:

• Jako náhradu za vyhledávání na Google. „Když se na něco zeptám Googlu, dostanu jen kompilaci webových stránek více či méně souvisejících s mou otázkou," říká Paul. „Když se na něco zeptám ChatGPT, dostanu odpověď."
• K vytvoření nápadů na strukturu prezentace z pouhých několika klíčových slov nebo vět.
• K stylizaci narychlo napsaným textů, jako jsou e-maily, a jejich komplexnější formulaci.
• K nalezení témat a pomoci s formulací témat, díky nimž se můžeme spojit s obchodními partnery a zákazníky na síti LinkedIn.
• Jako sparingpartnera pro rozvíjení nápadů, návrhů na zlepšení a strategií.

Existuje celá řada chatbotů s umělou inteligencí pro různé oblasti, dodává Paul. Některé z nich považuje za užitečné:

1. ChatGPT 4: Kromě běžných funkcí chatbotu umožňuje tento software také přesné analýzy dat, automatickou revizi textových souborů a optické rozpoznávání znaků (OCR), což znamená, že lze číst text například z fotografií nebo souborů PDF. 
2. Cohere Generate dokáže shrnout texty v různých stylech.
3. Synthesia vám pomůže vytvářet personalizovaná videa. Pro avatara vám stačí fotografie. 
4. GitHub Copilot je určen pro programátory. Tento nástroj dokáže vylepšit a opravit kód - nebo alespoň naznačit možné chyby.

Paul říká, že v budoucnu si lze představit mnoho dalších případů využití, včetně dalších společností ve finančním sektoru. Například chatboti, kteří mohou poskytnout nástroj pro rozhodování o investicích, např. tím, že poskytnou odpovědi na základní otázky typu: „Které parametry jsou v tomto odvětví rozhodující? Jaká právní rizika mohou nastat?" Takové nástroje by mohly společnosti EOS nejen pomoci například při rozhodování o tom, jaká cena by byla přiměřená za portolio pohledávek, ale mohly by také pomoci investorům, kteří chtějí odhadnout vývoj cenných papírů nebo směnných kurzů. Dosud se pro tyto účely bralo v úvahu příliš málo údajů, vysvětluje Paul. „Často se pouze porovnávají nákupní ceny předchozích transakcí," říká: „Generativní umělá inteligence však může zahrnout i údaje o souběžném vývoji mezd, inflace, nezaměstnanosti a dalších faktorů." Také auditorská společnost EY předpokládá využití generativní AI pro pracovníky finančních oddělení, např:

• Usnadnění přípravy dokumentů s provozními výsledky pro rozhodování v oblastech, jako je benchmarking, due diligence nebo analýzy tržních segmentů.
• Zjednodušení přístupu k finančním údajům potřebným pro procesy business intelligence nebo řízení výkonnosti, tj. analýzu a kontrolu výkonnosti společnosti.
• Vytváření údajů o referenčních hodnotách a hybných silách, které jsou rozhodující pro finanční plánování a prognózování finančního vývoje.

Tento pozitivní názor sdílí mnoho lidí. V celosvětovém průzkumu mezi zaměstnanci, který provedla auditorská společnost EY, 63 % respondentů očekává, že umělá inteligence zjednoduší jejich práci. U jiných však tato problematika nevyvolala nadšení, ale obavy ze ztráty zaměstnání.

Pavel se domnívá, že neprávem: „Nevěřím, že umělá inteligence nahradí lidské pracovníky." V minulosti příchod nové technologie - ať už v podobě strojů nebo počítačů - často vyvolával obavy, že kvůli ní budou lidé nadbyteční. Paul však předpovídá: „Díky generativní AI budou zaměstnanci výkonnější a budou mít více času zabývat se inovacemi." Pro firmy to podle něj představuje velkou konkurenční výhodu. Paul radí svým kolegům: „Používejte AI a nevzdávejte to hned, když dostanete špatné nebo nesprávné výsledky, ale zkoušejte to dál. Když se vaše nápovědy zlepší, pak se zlepší i odpovědi - a mohou vám usnadnit práci."