Bank-robotterne kommer: Godt eller skidt for dig?

Nordeas chatbots er kun begyndelsen. I fremtiden vil utallige opgaver blive overtaget af robotter.

(Foto: 10070 Jessica Gow/TT © Scanpix)

Nordea vil fyre 6.000 medarbejdere, lød det i sidste uge. Samtidig sagde banken, at chatbots kommer til at spille en større rolle i fremtiden, når det kommer til at rådgive kunder om investeringer og yde kundeservice.

Det er allerede begyndt i Norge. Her har chatbotten Nova siden september svaret på mere end 10.000 spørgsmål om pension og livsforsikring på Nordeas norske website.

Svarene består primært i at lede kunden videre til det sted på hjemmesiden, hvor man kan læse mere om det emne, man har haft spørgsmål om.

Chatbots er mere effektive og langt billigere end personlige rådgivere, og er en del af den automatisering af servicesektoren, der er på vej.

Er computeren klogere end bankrådgiveren?

Der er overordnet to forskellige typer chatbots. Der er dem, der kan svare inden for et meget begrænset område. Og så dem, der svarer på en meget bestemt måde.

Nordeas Nova-chatbot er et eksempel på det sidste - den svarer kun på spørgsmål inden for foruddefinerede emner og giver forberedte svar.

Den type chatbots fungerer nærmest som en slags interaktive opslagsværker. Man spørger dem, og så leder de en hen til svaret ved typisk at søge i noget tekst, der er skrevet i en database eller på en hjemmeside.

Den kunstige intelligens, der driver dem, analyserer brugerens spørgsmål og vælger det svar, som den mener passer bedst, fra et 'dialogtræ'. Der er altså en fast mængde svar og formuleringer, som brugeren kan komme ud for. Og det kan give god mening i en bank, siger Thomas Bolander, lektor ved DTU Compute og ekspert i kunstig intelligens:

- De kan være interessante som en strategi for automatisering. Nogle jobs indebærer denne slags opgaver, hvor man følger et fast manuskript. Her er der et potentiale for at kunstig intelligens kan gå ind og gøre noget, siger han til Digitalt på P1.

Microsofts chatbot på afveje

Der findes også chatbots, som laver deres svar fra bunden. De er typisk trænet på data fra andre samtaler, som de efterligner. Det betyder, at du kan tale med dem om alt, og de prøver så at svare så naturligt som muligt.

Chatbots af den type kan være svære at have med at gøre, som Microsoft fandt ud af, da virksomheden lancerede den kunstigt intelligente twitterprofil Tay i 2016. Meningen var, at Tay skulle tale med twitterbrugerne og lære af dem.

Microsoft måtte lukke Tays profil efter mindre end 24 timer, da brugerne på Twitter på den korte tid allerede havde trænet den til at være både racist og sexist.

Bliver bankrådgiveren en robot?

Det kan virke paradoksalt, at man allerede nu kan få sin egen avancerede, automatiske investeringsrobot, som kan handle på dine vegne, men at Nordeas chatbot samtidig fungerer som en slags vejviser til bankens hjemmeside, og henviser dig til at ringe, så snart den ikke ved, hvad den skal sige.

Men der er en god grund til, at netop investeringsrobotterne kan virke så avancerede i den sammenligning, forklarer Thomas Bolander:

- Computere har det godt med tal og systemer med afgrænsede regler - de kan lave komplekse beregninger meget hurtigere end mennesker. Meget af bankverdenen handler om tal og fungerer med afgrænsede regler, så der er stort potentiale for automatisering, siger han.

Derfor er der ifølge Thomas Bolander et stykke vej endnu, før hele bankrådgiverens job bliver overtager af robotter og computere.

Computere kan videreføre menneskelige fejl

Men inden vi når dertil, hvor for alvor begynder at udskifte mennesker med computere, skal vi have en alvorlig snak om forudindtagetheder, mener Bolander.

Når programmører i dag bygger kunstig intelligens, er der en risiko for, at systemerne arver nogle af de forudindtagetheder, som vi mennesker har. Det er især en risiko i selvlærende systemer, der efterligner mønstre, som de ser i de data, de bliver trænet på, fordi det er svært at finde ud af, hvilket mønster systemet har genkendt og bruger til at tage beslutninger ud fra:

- For eksempel kan computeralgoritmen nægte dig et lån i en given bank, men den kan ikke give en forklaring på, hvorfor. Computeren bare er trænet op til at se mønstre, men ikke forklare, hvad det er den ser i mønstrene, siger Thomas Bolander.

Du kan høre mere om den kunstigt intelligente fremtid for banker i torsdagens udgave af Digitalt på P1.

Facebook
Twitter