Smarte maskiner er det nye gullet
Av:
Charlotte Holst

Smarte maskiner er det nye gullet

Det vil bli brukt milliarder på MI - maskinintelligens - i 2019, forutser Deloitte. Også i bankverdenen er det fokus på MI og data, som kalles den mest verdifulle handelsvaren akkurat nå.

Intelligente maskiner (MI) får stadig større oppmerksomhet og beskrives i Deloittes årlige “Tech Trends Rapport” som en av de helt dominerende tendensene. Ikke mindre enn 31.3 milliarder dollar vil næringslivet bruke på MI, skriver rådgivningshuset.

MI må ikke forveksles med Artificial Intelligence (AI), eller kunstig intelligens, som er det du møter hvis du snakker med Siri på iPhonen din. MI er en slags paraplykategori for flere former for tenkende maskiner som kan optimere prosesser for virksomheter og organisasjoner og understøtte mennesker for eksempel på hurtighet, logikk og kapasitet.

MI blir brukt i mange sektorer. For eksempel “trener” et ledende sykehus opp intelligente maskiner til å analysere de enorme mengdene av pasientopplysninger - genetiske data, fotografier, vekt, høyde - som er lagret i sykehusets database.

Intelligente maskiner i bankverdenen

Deloitte peker også på eksempler fra finanssektoren der maskinelle salgsagenter kan håndtere inntil 27.000 samtaler samtidig på dusinvis av forskjellige språk. Og også hos Nordea er man opptatt av digital teknologi, innsamling av data og MI.

- Innsamlede data er det nye gullet. Det er den mest verdifulle handelsvaren akkurat nå, sier Brandon Mayo som leder Wealth Advice and Development i Nordea Investment Solutions & Advisory Centre, der 180 personer jobber med IT-utvikling.

Allerede i dag samler banken inn verdifulle opplysninger om kunders bruk av bankens tilbud via digitale kanaler.

- Kundenes bruk av for eksempel mobilbanken, nettbanken og forskjelllige investorapplikasjoner forteller oss om bevegmønstrene deres. Vi kan analysere og forutse mye på bakgrunn av kundenes digitale bruk og dermed gi dem de helt riktige tilbudene. Det er noe det investeres mye i, forteller Brandon Mayo.

Her kan MI skape verdi for en virksomhet

*Kognitiv innsikt: MI kan gi god innsikt i hva som tidligere har skjedd i firmaet, hva som skjer akkurat nå og hva fremtiden vil bringe. Det kan hjelpe ledere med å veilede medarbeiderne i riktig retning og øke prestasjonene deres

Kognitivt engasjement: Kjennes best fra hjemmets fire vegger. Den formen for MI der man kan be et system slå på TV-en eller regulere varmen. Bedrifter kan bruke det, spesielt innenfor kundeservice, der kognitive salgsagenter for eksempel kan yte teknisk støtte eller gi svar på HR-relaterte spørsmål.

Data kan høyne servicenivået

Men også på det mer innovative plan er Nordea i gang. Brandon Mayo peker på hvordan man for eksempel vil kunne bruke stemmeteknologi til å imøtekomme kundenes behov i enda høyere grad.

- Vi kan samle inn data fra kundemøter. Alt som blir sagt og gjort, kan bli tatt opp, kategorisert og på sikt bli brukt til å gi bedre service og en bedre kundeopplevelse neste gang, sier Brandon Mayo.

Han peker på at detaljer fra en samtale kanskje ikke umiddelbart later til å ha stor betydning. Men i kombinasjon med andre data kan de vokse seg til verdifull informasjon.

- De bittesmå detaljene betyr kanskje ikke så mye for deg og meg i en samtale. Men hvis det som blir sagt, blir tatt opp og kombinert med data om hvem du er, hvor gammel du er, hva du normalt kjøper, osv., så har du plutselig verdifulle data. For gjør du det med en million kunder, så ender du med mønstre som kan forutsi andre kunder, sier han.

Brandon Mayo understreker at kundene naturligvis alltid må vite hvordan det jobbes med MI. Opplysningene som brukes, må være dokumenterbare og lette å finne igjen. Utbyttet av stemmeteknologi lligger imidlertid noe frem i tid.

- Spørsmålet er når man kan høste verdien av det. Vi må samle inn veldige mengder av data fra hundretusenvis av møter, så det er ikke rett rundt hjørnet, forklarer Mayo.

Kognitiv automatisering: Her kan MI automatisere oppgaver helt domenespesifikt. Deloitte fremhever blant annet et forsøk der et deep-learning-system analyserte røntgenbilder for tumorer 50 prosent bedre enn de menneskelige radiologene.

Kilde: Deloittes 2017 Tech Trends.

*Kognitiv vil si det som har med prosesser som foregår i hjernen å gjøre (tenking, erfaring). Kommer av ordet “kognition” som betyr tenkning eller erkjennelse.

I rapporten “2017 Tech Trends” forutser Deloitte at næringslivet kommer til å bruke opp mot 31.3 milliarder dollar på “Machine Intelligence” (MI) i 2019.

Robotkollegaen jobber etter stengetid

Noe man til gjengjeld er i full gang med, er RPA - Robotic Process Automatisation. Her jobber man med å lære maskiner å ta seg av oppgaver som kan automatiseres. Alt det kjedelige arbeidet kan man kanskje kalle det.

- Det kan være repetisjons- og rutineoppgaver. På den måten kan medarbeiderne få en “robotkollega” som utfører disse oppgavene for dem. Maskinen vil så også kunne jobbe videre når medarbeiderne har gått hjem til familien og middagen. Generelt vil det bli satset mye på MI og datainnsamling, sier Brandon Mayo og peker på at mulighetene er enorme.

- Det er langt mere tilgjengelige data nå enn tidligere. Datamengden har vokst enormt, og det betyr at modellene også kan bli smartere, og at man kan bruke det til mye mer.