Sztuczna inteligencja stwarza wyjątkowe możliwości w zakresie optymalizacji i automatyzacji procesów, ale jej wdrożenie musi być przemyślane i zgodne z regulacjami AI Act, które weszły w życie w lutym 2025 r. Jakie są kluczowe kroki wdrożenia AI w windykacji? Jak przygotować organizację na tę transformację, jakie technologie wybrać i jak spełnić nowe wymagania prawne?
Mirosław Wnuk, dyrektor rozwoju obszaru windykacji VSoft SA
Wdrożenie AI wymaga kompleksowego podejścia, które rozpoczyna się od precyzyjnego zdefiniowania celów biznesowych. Kluczowe jest określenie, czy szukamy rozwiązań do automatyzacji obsługi klienta, poprawy skuteczności procesu windykacyjnego, czy może elektronizacji procesów sądowych. Warto rozważyć zarówno sprawdzone rozwiązania rynkowe, jak i unikalne narzędzia dostosowane do specyfiki naszej organizacji – od chatbotów po zaawansowane systemy analizy pism sądowych. Przed rozpoczęciem wdrożenia niezbędna jest ocena gotowości organizacyjnej. Należy upewnić się, że dysponujemy odpowiednią infrastrukturą IT oraz kompetencjami pracowników. Bez solidnego przygotowania technologicznego i kadrowego nawet najlepsze rozwiązania AI mogą okazać się nieskuteczne.
Wybór technologii i integracja z istniejącymi systemami
Decydując się na rozwiązania AI, instytucje finansowe muszą wybrać między gotowymi narzędziami zewnętrznych dostawców a własnymi modelami. Gotowe rozwiązania oferują szybką implementację kosztem mniejszej kontroli, natomiast własne modele zapewniają większą elastyczność, ale wymagają dłuższego czasu wdrożenia. Kluczowe technologie do rozważenia to uczenie maszynowe (ML), przetwarzanie języka naturalnego (NLP), sztuczne sieci neuronowe (ANN) oraz automatyzacja procesów robotycznych (RPA). Nowe rozwiązania AI muszą być efektywnie zintegrowane z istniejącymi systemami bankowymi, CRM, księgowymi czy systemami oceny ryzyka. Niewłaściwa integracja może prowadzić do poważnych błędów operacyjnych, dlatego należy poświęcić temu etapowi szczególną uwagę.
Zgodność z regulacjami i ochrona danych
W świetle nowego rozporządzenia AI Act oraz istniejących regulacji, takich jak RODO, KNF/EBA czy PSD2, instytucje finansowe muszą szczególnie zadbać o pełną zgodność wdrażanych rozwiązań z przepisami prawa. Przed implementacją AI warto przeprowadzić audyt zgodności prawnej oraz szczegółowo przeanalizować kwestie związane z ochroną danych osobowych klientów. Szczególnie istotne jest właściwe zarządzanie danymi przekazywanymi do zewnętrznych modeli językowych. Warto rozważyć automatyczną anonimizację lub tokenizację danych, co pozwala uniknąć przekazywania danych osobowych bez wpływu na efektywność modeli AI.
Budowanie kompetencji i zmiana kultury organizacyjnej
Sukces wdrożenia AI zależy w dużej mierze od ludzi. Kluczowe jest stworzenie interdyscyplinarnego zespołu ds. AI, który będzie działał w ścisłej współpracy z działami biznesowymi. Zespół ten nie musi być liczny, ale powinien być zmotywowany do przełamywania barier organizacyjnych związanych z wprowadzaniem innowacji. Równie ważna jest edukacja pracowników i zmiana kultury organizacyjnej. Szkolenia dla zespołów operacyjnych, warsztaty dla menedżerów oraz wdrożenie procedur są niezbędne, aby technologia była efektywnie wykorzystywana.
Testowanie, monitorowanie i skalowanie
Przed kompleksowym wdrożeniem AI powinno przejść fazę testów na małej grupie użytkowników. Testy te pozwalają na identyfikację błędów oraz dostosowanie modeli na podstawie rzeczywistych wyników. Jakość danych testowych jest kluczowa – AI może wspomóc ich generowanie, co pozwala uniknąć kosztownych pomyłek. Po udanym pilotażu można przystąpić do monitorowania i optymalizacji działania AI. Systemy wymagają ciągłej analizy efektywności, aktualizacji algorytmów oraz monitorowania pod kątem bezpieczeństwa. Należy zabezpieczyć narzędzia przed niepożądanym wpływem użytkowników oraz chronić dane treningowe przed cyberatakami. Ostatnim etapem jest skalowanie wdrożenia na kolejne obszary organizacji wraz z analizą zwrotu z inwestycji i dostosowaniem strategii do uzyskanych wyników.
Wdrożenie AI w windykacji wymaga strategicznego podejścia uwzględniającego aspekty technologiczne, regulacyjne i organizacyjne. Kluczem do sukcesu jest balans pomiędzy innowacyjnością a bezpieczeństwem połączony z edukacją pracowników.