ลองถามใครก็ได้ที่ทำงานในธนาคารว่าเวลาทั้งวันหมดไปกับอะไร คุณจะไม่ค่อยได้ยินคำว่า "การตัดสินใจ" เวลาหมดไปกับการคัดลอกข้อมูลจากหน้าจอหนึ่งไปอีกหน้าจอหนึ่ง การตรวจว่าไฟล์สแกนครบทุกหน้า การเตือนลูกค้าที่ต้องชำระงวดพรุ่งนี้ การกระทบยอดรายการเดินบัญชีกับบัญชี และการตอบคำถามเดิมเรื่องวงเงินบัตรเป็นครั้งที่สี่สิบ
นี่คืองานที่เอเจนต์ AI ทำได้ดีในวันนี้ ไม่ใช่หุ่นยนต์นายธนาคาร และไม่ได้มาแทนผู้จัดการความเสี่ยงหรือนักกฎหมาย แต่เป็นทีมผู้ช่วยเฉพาะทางที่รับส่วนที่ซ้ำ ๆ แล้วส่งผลลัพธ์ที่พร้อมใช้ให้คน ต่อไปนี้คือแผนที่ภาคปฏิบัติ: เหมาะกับงานไหน จัดโครงสร้างอย่างไร และเริ่มอย่างไรโดยไม่ต้องมีโครงการใหญ่
เอเจนต์ AI คืออะไร ในภาษาของธนาคาร
เอเจนต์ AI คือโปรแกรมที่อ่านงานที่เขียนด้วยภาษาธรรมดา ทำงานกับข้อมูลและเครื่องมือของคุณ และพางานไปจนได้ผลลัพธ์ที่จับต้องได้ เช่น แบบฟอร์มที่กรอกแล้ว ข้อความเตือนที่ส่งแล้ว บันทึกสำหรับนักวิเคราะห์ ต่างจากสคริปต์ที่มีกฎตายตัว มันเข้าใจจดหมายที่เขียนด้วยถ้อยคำแบบใดก็ได้ ต่างจากแชตบอตแบบปุ่มกด มันพางานผ่านได้หลายขั้นตอน
ภาพที่มีประโยชน์ไม่ใช่ "ผู้ช่วยฉลาดคนเดียว" แต่คือฝ่ายหนึ่งในองค์กร เอเจนต์แต่ละตัวมีงานเดียวและกฎของตัวเอง เอเจนต์ผู้จัดการแบ่งงานและตรวจผลลัพธ์ ส่วนคนเป็นผู้กำหนดทิศทางและตัดสินใจ ที่ SVI ทุกทีมสร้างแบบนี้ ตั้งแต่โซลูชันสำเร็จรูปไปจนถึงบริษัทของเอเจนต์ทั้งบริษัท
แปดจุดที่เอเจนต์ทำงานในธนาคารได้
ไม่มีอะไรแปลกใหม่ นี่คือกระบวนการที่ทุกธนาคารมีอยู่แล้ว และมักมีคนที่อยากทำงานที่มีประโยชน์กว่านี้รับผิดชอบอยู่
1. งานปฏิบัติการและการกรอกข้อมูล
ใบสมัครเข้ามาเป็นแบบฟอร์ม อีเมล ไฟล์สแกน และรูปถ่าย เอเจนต์อ่าน กรอกช่องข้อมูลในระบบของคุณ และระบุสิ่งที่ขาด พนักงานเลิกพิมพ์และไปจัดการกรณีพิเศษแทน
2. ติดตามธุรกรรมและการแจ้งเตือน
เอเจนต์ติดตามกระแสธุรกรรมตามกฎที่คุณกำหนด และแจ้งเตือนเมื่อมีสิ่งที่ดูผิดปกติ เช่น จำนวนเงิน ความถี่ หรือรูปแบบ ทุกการแจ้งเตือนมีบันทึกสั้น ๆ แนบมา นักวิเคราะห์จึงตัดสินใจได้เร็วขึ้น การตัดสินใจยังเป็นของนักวิเคราะห์
3. การเตือนและชำระเงินตรงเวลา
งวดสินเชื่อ บัตรที่ใกล้หมดอายุ เอกสารที่ต้องต่ออายุ ยอดค้างเล็กน้อย ข้อความเตือนสุภาพผ่านช่องทางและภาษาของลูกค้าก่อนถึงกำหนดไม่กี่วันแทบไม่มีต้นทุน และช่วยลดงานติดตามหนี้ในภายหลัง
4. การกระทบยอดและรายงาน
เทียบรายการเดินบัญชีกับบัญชีภายใน รวบรวมส่วนต่าง และจัดทำรายงานรายวันหรือรายสัปดาห์ก่อนทีมมาถึง เอเจนต์ทำการเทียบ คนดูเฉพาะส่วนที่ไม่ตรงกัน
5. การกลั่นกรองและตรวจเอกสาร
ครบทุกหน้าหรือไม่ วันที่และชื่อตรงกับใบสมัครหรือไม่ มีลายเซ็นหรือไม่ เอเจนต์ตรวจความครบถ้วนและความสอดคล้อง และส่งสิ่งที่น่าสงสัยให้คนพร้อมเหตุผลเป็นลายลักษณ์อักษร
6. งานกฎหมายประจำ
ร่างสัญญามาตรฐานจากแม่แบบที่อนุมัติแล้ว เทียบฉบับของคู่สัญญากับของคุณ และไฮไลต์สิ่งที่เปลี่ยน นักกฎหมายตรวจเฉพาะส่วนต่าง แทนการอ่านสี่สิบหน้าทีละบรรทัด
7. ดูแลลูกค้าในแชต
คำถามเรื่องค่าธรรมเนียม บัตร การโอน และเวลาทำการสาขา ได้รับคำตอบจากฐานความรู้ของคุณเองได้ทุกเวลา และในภาษาที่ลูกค้าเขียนมา กรณีซับซ้อนส่งต่อให้พนักงานพร้อมประวัติการสนทนา
8. คำถามภายในของพนักงาน
แบบฟอร์มอยู่ที่ไหน ขั้นตอนเป็นอย่างไร ใครเป็นผู้อนุมัติ พนักงานถามในแชตและได้คำตอบจากระเบียบภายในของคุณ แทนการรอเพื่อนร่วมงานที่ยุ่งอยู่
อะไรที่ยังเป็นหน้าที่ของคน
ธนาคารคือที่ที่เส้นแบ่งระหว่าง "เตรียม" กับ "ตัดสินใจ" สำคัญที่สุด จึงควรขีดไว้ล่วงหน้า:
- การตัดสินใจเรื่องเงิน การชำระเงิน วงเงิน หรือสินเชื่อ อนุมัติโดยคน เอเจนต์เตรียมข้อมูลให้
- ถ้อยคำทางกฎหมายฉบับสุดท้าย เอเจนต์ร่างจากแม่แบบและไฮไลต์การเปลี่ยนแปลง นักกฎหมายเป็นผู้ลงนามรับรอง
- กรณีพิเศษ เมื่อเอเจนต์ไม่แน่ใจ มันจะไม่เดา แต่ส่งงานต่อพร้อมสรุปสั้น ๆ
- ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลของลูกค้ารายหนึ่งไม่ไปถึงอีกรายเด็ดขาด และเอเจนต์เห็นเฉพาะสิ่งที่คุณเปิดให้
กฎเหล่านี้เหมือนกันสำหรับทุกทีมของ SVI: เอเจนต์ทำงานจากข้อมูลของคุณเท่านั้น ไม่แต่งตัวเลข และไม่แสร้งเป็นคน
จัดโครงสร้างอย่างไร: ฝ่าย ทีม เอเจนต์
มองโครงสร้างแบบเดียวกับที่มองธนาคาร มีฝ่ายต่าง ๆ: ปฏิบัติการ บริการลูกค้า กำกับการปฏิบัติตามกฎ กฎหมาย ในแต่ละฝ่ายมีทีม แต่ละทีมรับผิดชอบหนึ่งกระบวนการ เช่น การเตือนชำระเงินหรือการตรวจเอกสาร ในทีมมีเอเจนต์ แต่ละตัวมีงานเฉพาะหนึ่งอย่าง งานส่งลงตามสายนี้ รายงานส่งกลับขึ้นมา และ Mai ผู้ช่วยที่คุณคุยด้วยเป็นผู้ดูภาพรวมทั้งหมด
เอเจนต์ทำงานในสภาพแวดล้อมแยกเฉพาะของบริษัทคุณ มีบัญชี สิทธิ์การเข้าถึง และบันทึกการทำงานแยกกัน ในเรื่องกฎระเบียบ เราปฏิบัติตามข้อกำหนดและไม่สัญญาอะไรที่เกินจริง
แต่ละบทบาททำงานบนโมเดล AI ที่แข็งที่สุดสำหรับงานประเภทนั้น ระบบมีโมเดลชั้นนำ 89 โมเดล และย้ายบทบาทไปใช้โมเดลที่ดีกว่าเมื่อมีโมเดลใหม่ โดยคุณไม่ต้องสร้างอะไรใหม่
เริ่มอย่างไร: หนึ่งกระบวนการ หนึ่งโครงการนำร่อง
วิธีที่แย่ที่สุดในการนำ AI เข้าธนาคารคือโครงการใหญ่ที่มีคณะกรรมการกำกับและการนำเสนอยาวหนึ่งปี วิธีที่ดีกว่าคือเริ่มเล็ก:
- เลือกหนึ่งกระบวนการ งานซ้ำ ๆ ที่กินเวลาหลายชั่วโมงทุกสัปดาห์และวัดผลได้ง่าย เช่น การเตือน เอกสารประเภทเดียว หรือกลุ่มคำถามในแชต
- อธิบายให้ Mai ฟัง ด้วยคำพูดธรรมดา: อะไรเข้ามา ต้องได้อะไรออกไป มีกฎอะไรบ้าง Mai จะเสนอทีมเอเจนต์และกฎ แล้วคุณปรับแก้
- ทดลองในโหมดทดสอบ เอเจนต์ทำงานจริง แต่ไม่มีอะไรถึงลูกค้า ทีมของคุณเห็นทุกผลลัพธ์และได้รับรายงาน การติดตั้งและโหมดทดสอบเรารับผิดชอบ
- เปิดใช้งานและเพิ่มกระบวนการถัดไป เริ่มชำระเงินเมื่อคุณเปิดใช้ทีมเท่านั้น
โครงการนำร่องหนึ่งกระบวนการตอบคำถามสำคัญได้เร็วกว่าการนำเสนอใด ๆ: ประหยัดเวลาได้เท่าไร เอเจนต์สะดุดตรงไหน ทีมของคุณอยากเปลี่ยนอะไร อ่านเพิ่มเติมเรื่องโหมดทดสอบได้ในบทความของเราเรื่องการทดสอบแบบเงา
ที่ไหนที่ใช้งานอยู่แล้ว
เอเจนต์ทำงานลักษณะเดียวกันอยู่แล้วในธุรกิจท่องเที่ยวและอสังหาริมทรัพย์: ตอบลูกค้าตลอดเวลา ติดตามการจองและการชำระเงิน เตือนกำหนดเวลา ตรวจเอกสาร และจัดทำรายงานให้เจ้าของ ดูตัวอย่างได้ในกรณีศึกษาบริษัททัวร์ ธนาคารมีกฎเข้มงวดกว่าและส่งต่อให้คนอย่างระมัดระวังกว่า แต่กลไกเหมือนเดิม
เริ่มจากตรงไหน
ถ้าคุณทำงานในธนาคารหรือบริษัทการเงิน วิธีที่เร็วที่สุดในการรู้ว่าสิ่งนี้เหมาะกับคุณหรือไม่ คือระบุกระบวนการที่กินเวลาทีมมากที่สุด แล้วอธิบายให้ Mai ฟัง หน้า SVI สำหรับธนาคารและการเงิน รวบรวมแนวทางและขั้นตอนแรกไว้ในที่เดียว