Коли ШІ стає вашим банкіром: Як роботи вчаться давати кредити (і чому це не страшно)
Пам’ятаєте, як ще недавно для отримання кредиту потрібно було провести пів дня в банку, заповнюючи гори паперів? Відчуття, ніби тебе пропустили через сито, і ти вже сам не пам’ятаєш, навіщо тобі той кредит. Зараз ситуація змінюється, і ці зміни – справжній вибух у світі технологій. Уявіть: технології штучного інтелекту, які ще вчора могли лише генерувати текст чи малювати картинки, уже готові стати вашими особистими фінансовими консультантами, та ще й здатними ухвалювати рішення.
Коли я вперше почув про “агентний ШІ” та його роль у банківській справі, моя перша думка була: “О ні, ще одні роботи, які намагаються замінити людей?”. Звучить трохи лячно, правда? Здається, ось-ось нас відправлять у цифрове минуле, де машини керують усім, а ми – лише пасивні спостерігачі. Але чи так це насправді?
Минулого тижня я спілкувався з експертом, який пояснив мені, що ключ до розуміння сучасного ШІ – це не лише потужні мовні моделі, а й їхня здатність співпрацювати з іншими, перевіреними часом технологіями. Це як оркестр: один інструмент може грати прекрасно, але справжня магія з’являється, коли всі інструменти грають разом, під керівництвом досвідченого диригента. Саме про цей “оркестр” штучного інтелекту, який допомагає банкам ухвалювати рішення, я хочу розповісти. Готові зануритися у світ, де ваші запити щодо позики розглядають не люди, а розумні агенти? Тоді запасайтеся кавою, буде цікаво!
Розділ 1: Чому ШІ – це не просто “говорун”
Будемо відвертими: великі мовні моделі (LLMs), такі як GPT, – це справжня революція. Вони вміють спілкуватися, розуміти нас, навіть жартувати (іноді вдало, іноді – ні). Це як мати в кишені нескінченно начитаного друга, який завжди готовий відповісти на будь-яке запитання. Але, як і в будь-якого генія, у них є свої “але”. Вони можуть “галюцинувати” (видумувати факти), іноді плутатися в довгому списку вказівок, та й довіряти їм ухвалювати критичні рішення – це як просити кота порахувати мишей у коморі.
Тому, коли ми говоримо про вирішення складних завдань, особливо у таких серйозних галузях, як банківська справа, потрібен більш комплексний підхід. Джеймс Тейлор, який працює з технологіями IBM, пояснює це як “багатометодовий агентний ШІ”. Уявіть: це не один майстер на всі руки, а ціла команда спеціалістів, кожен з яких знає свою справу. LLMs тут – це чудовий “комунікатор” і “аналітик”, але їм потрібні “колеги” для інших завдань.
Наприклад, коли ви звертаєтеся до банку, ви хочете не просто отримати відповідь, а й, можливо, подати заявку на кредит. Ось тут і починається справжня пригода.
Цікаво знати: Великі мовні моделі чудово розуміють людську мову, але їм складно “запам’ятовувати” всю історію вашої розмови чи відстежувати, на якому етапі ви перебуваєте у процесі оформлення заявки. Для цього потрібні інші інструменти.
Розділ 2: Ваш особистий “консультант” з кораблями та кредитами
Уявіть: ви мрієте про новий човен. Красивий, блискучий, готовий до морських пригод. Але для цього потрібні гроші. Ви заходите на сайт банку (або, скоріше, просто пишете у чат-бот) і запитуєте: “Чи можу я взяти кредит на човен?”.
Ось тут вступає в гру наш перший агент – чат-агент. Він, як правило, побудований на базі LLM. Його завдання – зрозуміти, що ви запитуєте, навіть якщо ви написали з помилками, використали сленг чи написали довгий, заплутаний текст. Він перетворює ваш запит на щось зрозуміле для системи. “Ага, ця людина хоче дізнатися про політику кредитування на човни”, – приблизно так він думає.
Далі ця інформація потрапляє до оркестраційного агента. Це ніби диригент усього процесу. Він дивиться на ваш запит і вирішує, кого з “музикантів” (інших агентів) залучити. У нашому випадку, він шукає в “реєстрі” агентів того, хто спеціалізується на кредитній політиці.
Не робіть того, що я колись робив: Я одного разу намагався запитати в чат-бота про складний технічний термін, використовуючи лише жаргон програмістів. Бот був у повному шоці, і я отримав абсолютно безглузду відповідь. Тож, якщо хочете зрозуміти, як працює ШІ, будьте простішими у своїх запитах!
Розділ 3: Читаємо між рядків документів (і не тільки)
Оркестраційний агент знаходить агента з кредитної політики. Це теж LLM, але його “тренували” на величезній кількості документів банку: описи продуктів, правила ризиків, маркетингові матеріали – все, що стосується кредитів. Він використовує техніку, яка називається Retrieval Augmented Generation (RAG).
Простіше кажучи, це як коли ви шукаєте інформацію в інтернеті: система знаходить найрелевантніші документи (звідси “Retrieval”), а потім використовує LLM, щоб скласти вам зрозумілу відповідь на основі цих документів (звідси “Augmented Generation”). Це набагато краще, ніж просто отримати довгий текст листа банку, правда?
Ці документи постійно оновлюються, і база даних, де вони зберігаються, підтримується в актуальному стані. Таким чином, агент завжди має найсвіжішу інформацію.
Отже, наш агент кредитної політики переглядає всі правила, що стосуються позик на човни, і формулює для вас відповідь: “Так, ми кредитуємо купівлю човнів, ось умови, ось на яку суму, ось які види човнів ми фінансуємо…”. І ця відповідь повертається до вас через чат-бот. Звучить як наукова фантастика, але це вже реальність!
Розділ 4: Коли “хочу” перетворюється на “роблю”: Початок справжньої дії
Ви дізналися про умови, і тепер хочете подати заявку. “Як мені це зробити?”, – запитуєте ви. Тут уже недостатньо просто поговорити. Вам потрібно щось зробити – оформити кредит.
Ваш запит знову йде до оркестраційного агента, який тепер шукає агента з оформлення кредитної заявки. І ось тут починається найцікавіше. LLM самостійно погано справляються з управлінням станом процесу, особливо коли він довгий і багатоетапний. Уявіть, ви заповнюєте заявку, вас хтось відволікає (діти, робота, раптовий дзвінок від тітки), і ви мусите все починати спочатку. Це дратує, правда?
Але наш агент використовує технологію робочих процесів (workflow technology). Це як чітка покрокова інструкція: “спочатку зроби це, потім ось це, а потім перевір ось це”. Ця система пам’ятає, на якому етапі ви зупинилися, і дозволяє вам повернутися до процесу в будь-який момент. Вона навіть може “видалити” старі, неактивні заявки. Цей агент вже не залежить від LLM, він побудований на міцному фундаменті логіки та процесів.
Лайфхак: Завжди намагайтеся доводити розпочате до кінця. У світі ШІ, як і в житті, незавершені процеси можуть призвести до плутанини.
Розділ 5: Чи гідні ви кредиту? Справедливість у цифрах
Агент з оформлення заявки тепер має перевірити, чи справді ви можете отримати цей кредит. Це робота для агента з прийняття рішень. І ось тут LLM взагалі не підходять. Чому? Тому що банк не може просто так викинути “чорну скриньку” і сказати: “Ми так вирішили!”. Регулятори, аудитори, керівництво – всім потрібне пояснення. А LLM часто є такою “чорною скринькою”, де зрозуміти логіку прийняття рішення дуже складно.
Тому для цього завдання використовують системи управління бізнес-правилами або платформи прийняття рішень. Це як величезна база даних з правилами: “Якщо у людини такий дохід І така кредитна історія, ТО…”. Ці системи забезпечують послідовність, прозорість та можливість пояснити кожне рішення.
Наш агент з прийняття рішень отримує дані (наприклад, про вас) і застосовує всі ці правила. Він перевіряє вашу платоспроможність. Це як бабусин борщ: інгредієнти ті самі, але щоразу він може бути трохи іншим, але завжди смачним і зрозумілим.
Цікаво знати: Уявіть, що ви хочете переїхати в нову квартиру. Вам потрібен кредит. Але банк не може просто так вам його дати. Він має перевірити вашу здатність його виплатити. Подібно до того, як ви перевіряєте, чи є у вас достатньо грошей на рахунку, перш ніж купувати квартиру.
Розділ 6: Збираємо пазл: від фото до даних
Агент з оформлення заявки працює, але йому не вистачає деяких деталей – наприклад, інформації про сам човен, який ви хочете купити. Або, можливо, банку потрібні ваші банківські виписки.
Тут вступають у гру агенти даних. Вони отримують запит і йдуть шукати потрібну інформацію у внутрішніх системах банку, кредитних бюро тощо.
Але що, як у вас є лише фотографія брошури човна, з рукописною ціною та бізнес-карткою продавця, прикріпленою скотчем? Нічого страшного! Тут на допомогу приходить агент прийому документів (ingestion agent). Це ще один “суперстар” з LLM. Він уміє “читати” документи, навіть якщо вони розмиті, мають рукописні позначки, або на них є сторонні об’єкти. Він витягує з цього “хаосу” потрібну інформацію: марку човна, рік випуску, ціну, вагу тощо. Це як мати супер-детектива, який може розшифрувати будь-який документ!
Зібрана інформація – про вас, про човен – надходить до агента з оформлення заявки. Тепер у нього є все, щоб прийняти остаточне рішення.
Лайфхак: Документи – це скарб. Навіть якщо вони старі, пом’яті чи виглядають не дуже, сучасні технології ШІ можуть витягти з них цінну інформацію.
Розділ 7: Коли “Можливо” стає “Так”
Буває й так, що після всіх перевірок рішення не є однозначним “так” чи “ні”. Можливо, є деякі невідповідності в документах, або якась сіра зона. Тоді система каже: “Можливо”.
У такому разі, замість того щоб просто відхилити заявку, система направляє вас до оператора call-центру. І ось тут знову з’являються LLM, але вже в абсолютно новому амплуа – як компаньйони операторів (замість “копілотів”, як їх прозвали в Microsoft).
В оператора є вся інформація про вас, про ваш запит, про причини “можливо”. Але щоб не загубитися в цьому морі даних, йому допомагає компаньйон-агент. Він швидко аналізує всю інформацію і може відповісти на будь-які запитання оператора, а також допомогти йому пояснити ситуацію вам.
Крім того, є ще один корисний агент – пояснюючий агент (explainer agent). Він бере внутрішню, технічну логіку “агента рішень” (яка може бути незрозумілою для людини) і перетворює її на просту, зрозумілу розповідь. Наприклад: “Ми не можемо видати кредит, тому що дані з вашої кредитної історії не збігаються з даними з наданої вами довідки про доходи”.
Оператор, використовуючи цю інформацію, спілкується з вами, виправляє неточності, отримує нові дані. Коли проблему вирішено, він повідомляє агента оформлення заявки, і той знову запускає процес перевірки. Цього разу, скоріш за все, ви отримаєте “так”! І зможете нарешті купити собі той човен своєї мрії.
Підсумовуючи: Ми бачимо, що сучасний агентний ШІ – це не просто одна велика мовна модель. Це система, де різні типи агентів, побудовані на різних технологіях – LLM, робочі процеси, системи прийняття рішень, системи обробки даних – працюють разом, як злагоджений механізм. LLM беруть на себе “людську” частину – спілкування, розуміння, витягнення інформації з неструктурованих даних. А більш традиційні, надійні системи забезпечують логіку, послідовність та прозорість у прийнятті рішень.
Висновок: Майбутнє вже тут, і воно – кооперативне
Отже, чи варто боятися цієї нової хвилі ШІ? Чесно кажучи, я вже не боюся. Навпаки, я захоплений. Те, що ми бачимо зараз – це не про заміну людей машинами (принаймні, не повністю), а про розширення наших можливостей.
Це про те, як банк може швидше, точніше та справедливіше розглядати ваші запити. Це про те, як ви можете отримати необхідну інформацію чи послугу, просто поспілкувавшись з розумним інтерфейсом, який за лаштунками керує цілим “оркестром” технологій.
Що далі?
- Не бійтеся експериментувати: Спробуйте поспілкуватися з сучасними чат-ботами банків, ставте їм незвичні запитання, дивіться, як вони реагують.
- Слідкуйте за розвитком: Технології агентного ШІ розвиваються стрімко. Читайте новини, дослідження, щоб розуміти, які нові можливості з’являються.
- Розглядайте це як інструмент: ШІ – це потужний інструмент, який може змінити наш світ на краще, якщо використовувати його з розумом та відповідальністю.
У підсумку, ці технології показують, що майбутнє автоматизації – за синергією. Великі мовні моделі – це лише частина пазлу. Справжня сила з’являється, коли ми поєднуємо їх з перевіреними методами управління процесами, бізнес-правилами та аналітикою. Це дозволяє створювати системи, які не лише потужні, але й адаптивні, прозорі і, що найважливіше, заслуговують на довіру. Тож, наступного разу, коли ви будете оформлювати кредит, пам’ятайте, що за вашим вікном чату, ймовірно, працює ціла команда розумних агентів, які роблять ваше життя трішки простішим. І це, погодьтеся, чудово!
