Kuidas tehisintellekt ja robotid aitavad pangal tõhusamaks ja targemaks muutuda

SEB pank on erinevaid kaasaegseid tehnoloogiaid aktiivselt kasutanud juba pikka aega. Üheks tänapäevaseks lahenduseks on ka osa tööst robotite hooleks andmine. Kuigi arvuliselt töötab enim roboteid lihtsamate tehingute töötlemisel, on arenevaks suunaks ka robotite ja masinõppe kombineerimine. 

Iga ettevõtte kasv käib käsikäes võimega kohaneda tingimustega ja kasutada kaasaegseid võimalusi, sealhulgas tehnoloogiaid, mis võimaldavad protsesse digiteerida ja automatiseerida, suurendades seeläbi efektiivsust ja vähendades kulusid. Alustades juttu robotite poolsest potentsiaalsest abist, tuleb paljudel silme ette esmalt humanoid-robotid, kelle ülesanne on midagi füüsilist teha, kuid tarkvararobotid tulevad appi siis, kuid automatiseerimist vajavad (digitaalsed) tööprotsessid (robotic process automation ehk RPA). Sisuliselt õpetatakse sellisel juhul robotile selgeks konkreetne kordamist vajav tööprotsess (näiteks mingite andmete kopeerimine ühest andmeallikast teise), mida siis korratakse kas vastavalt käsu andmisele või kordab robot püsivalt alustamiskäsku, et siis kordusmuster vajadusel läbi viia. Loomulikult võiks ja peakski taolisi lihtsamaid protsesse asendama süsteemide omavaheline parem integreerimine ja „pärisautomaatika“ arendamine, kuid tihtipeale on asjakohase arendus liiga kallis või võtab see liiga palju aega, mistõttu ongi vahel konkreetses töölõigus robotite ehitamine mõistlik kompromiss. Tihtipeale on võtmeargumendiks ka robotite arendamise kiirus, sest näiteks arendas SEB robotid, mis aitaksid Ukrainast tulnud põgenike tõttu hüppeliselt kasvanud klientide peale vooluga toime tulla, valmis ideest töötava robotini vaid paari päevaga.

Robotid võimaldavad töötajatel keskenduda olulisematele teemadele
Pangas, nagu igas äris, on igapäevased üksluised ülesanded, mis ei nõua keerulisi oskusi ega teadmisi, kuid on vajalikud ja võtavad siiski üsna palju töötunde. Need monotoonsed, kindla regulaarsusega korduvad tööd, aga ka suurte andmemahtude töötlemisega seotud protsessid on ka sobivaimad kandidaadid robotite kaasamiseks. Selle valdkonna eest vastutab pangas spetsiaalselt loodud Robootika meeskond, mis tegutseb kõigis Balti riikides ja koos panga erinevate struktuuriüksustega tuvastab pidevalt potentsiaalselt automatiseeritavaid protsesse. Meeskond viib alati läbi detailsed uuringud – isegi kui selgub, et konkreetset tööd pole vaja või võimalik robotiseerida, lihtsustab uuring ikkagi protsessi ja toob sisse täiendavaid parandusi.

Robotid SEB pangas mitte ainult ei muuda töötajate igapäevaelu lihtsamaks, võimaldades suunata oma energiat olulisematele ülesannetele, millega robotid hakkama ei saaks, vaid tagavad ka klientide soovide kiirema töötlemise. Näiteks hetkel tegelevad pangas robotid krediidilepingute ja kindlustuspoliiside loomisega, auditiaruannete taotluste töötlemisega, samuti liisingupakkumiste ja -lepingute loomise ja töötlemisega.

Tarkvararobotite kasutusele võtuga alustas SEB juba mõned aastat tagasi ja tänaseks töötab Baltikumis 75 robotkolleegi, kes teevad enam kui 50 täiskohaga töötaja tööd, tehes kuu aja jooksul keskmiselt 200 000 kordusliigutust. Kui suurim arv roboteid töötab tehingute ja lihtsamate operatsioonide, siis suurimat efektiivust nähakse „tunne oma klienti“ (know your customer ehk KYC) protseduuride täitmisel. Kolmandik neist robotitest töötab Eestis. 

Kui robotite järjekindlust kombineerida teiste tehisintellekti võimalustega, tekivad uued lahendused
SEB panga kliendianalüüsi ja andmeteaduse juht Lennart Kitt selgitab, et robotid on õpetatud kordama teatud inimtegevusi, kuid nad ei suuda ise midagi uut välja mõelda. Samas avanenud uued võimalused, kui panna robootika tööle koos tehisintellekti teiste harudega, nt masinõppe või optilise märgituvastusega. Nii loodud targemate lahenduste arendamine on ka Robootika meeskonna üks peamisi ülesandeid lähiajal.

Näiteks täidab pangas juba ülesandeid robot, mis kinnisvaraobjektide fotode arhiveerimise käigus peab tehisintellekti abil tuvastama, kas fotol on kujutatud hoonete välisilme, sisemus vms. Seejuures roboti poolt korratava töölõigu esialgne masinõppel töötav esmane versioon arendati välja koos Tartu Ülikooli tudengitega ning hiljem kohendati ja treeniti see ümber vastavalt reaalsetele panga andmetele ja protsessidele. Ka edaspidi on suund arendada roboteid, mis suudaks ära tunda ja töödelda mitte ainult digitaalseid, vaid ka skaneeritud dokumente ja pilte. 

Automatiseerimine – igaühe võimalus
Uue suunana on ellu kutsutud selve-automatiseerimine (democratization of automateion) ehk  protsessi automatiseerimine nende tavapärase teostaja tasemel. Selle sisuks on põhimõte, et protsesside automatiseerimine ei peaks olema vaid üksikute (tipp-)arendajate pärusmaa, vaid igaühel peaks olema võimalused ja oskused teha parendusi enda töölõigus. Pilootprojekti raames moodustati töötajatest mentor-mentee paarid, kus juhendaja suunas juhendatavat õppima sobilikke digivahendeid, et need suudaks ise oma igapäevaseid töölõike automatiseerida, mis oma olemuselt ei ole keerukad, kuid nõuavad küllaltki palju aega. Selve-automatiseerimine on SEB-s näidanud lisaks efektiivsuse kasvatamisele, ka töötajate kompetentsi arengut ning tõstnud nende motivatsiooni.

5 nõuannet protsesside robotiseerimiseks
SEB pank tarkvararoboteid arendanud juba mitmeid aastaid. Oma kogemuste põhjal on pank koostanud järgmised kontrollküsimused, mille abil uusi robotiseerimisele minevaid protsesse välja valitakse:

1. Kas protsess on stabiilne? Et robotiseerimine nõuab arendajate ressurssi, on SEB-s võetud siht, et robotiseerida tasub protsesse, milles ei ole ette näha muudatusi ühe aasta jooksul. Kuna robotid jäljendavad inim-tööjõudu, siis iga kord, kui midagi protsessis muutub, tuleb ümber õpetada ka robot. Ebastabiilne protsess võib viia aga selleni, et pidev roboti ümber-õpetamine kulutab rohkem tööjõudu, kui selle töölõigu vanaviisi tegemine. Samas, kui protsessi on juba ette teada muutujaid, siis võimalik, et robotit saab õpetada sisendit võtma näiteks dünaamilisest sisendfailist (nt meeskondade koosseisud, puhkepäevad jne)
2. Kui suur on ikkagi robotiseerimisest saavutatav efektiivsus? Võimalik, et kui töövõit on väga suur, siis ehk tasub siiski üle vaadata arenduste prioriteedid ja leida võimalus süsteemse automatiseerituse loomiseks. Kui saadav võit on väga väike, tuleb vaadata, kas vastava roboti arendamisse panustatud aeg end ka mõistliku aja (nt 1 aasta) jooksul ära tasub. Seda näitajat arvutades tuleks aga kriitiliselt mõelda, kas antud robotit võiks kasutada ka mõne teise osakonna töös. Kui aga protsess on väga väike ja lihtne, siis ehk on tegemist hea protsessiga selve-automatiseerimiseks. SEB praktika on näidanud, et robotiseerida on mõistlik protsesse, mis võtavad töötajatelt vähemalt 0,2 töötaja ajakulu ehk summaarselt peaks 1 töötaja antud töölõiku kordama vähemalt ühe täistööpäeva jagu nädalas. 
3. Kas ollakse nõus (ajutise) kulude kasvuga? Robootika juurutamisel võivad kaasveda ka täiendavad kulud. Välja on vaja õpetada arendajad, püsti panna taristu, võimalik, et tasuda litsentsitasusid ja ka töötavad robotid vajavad vahel hooldust ja parendust. Hästi valitud protsessid võimaldavad seda kulu katta efektiivistamise arvelt või suurendada tulusid suunates vabanevat tööjõudu tulusamatele tegevustele. Kuid juurutamisprotsessi käigus tuleb ilmselt arvestada ka kulude suurenemisega. 
4. Kas sisend on standardiseeritud? Robotid ei ole loomingulised. Seega on neil raskusi ka erijuhtude või struktureerimata (fotod, käekiri, struktureerimata tekst) andmete töötlemisel. Kui struktureerimata andmete töötlemiseks on võimalik leida lahendusi, siis erijuhtude haldamisel tuleb kaaluda, kas mõislik on kirjeldada iga võimalik üksikjuht ja potentsiaalne käitumisrütm, või lahenda roboti abil vaid kõige tüüpilisemad juhud ja jätta keerukamad/haruldasemad juhtumid endiselt töötajate käidelda. 
5. Kas on olemas valmisolek uuteks „kolleegideks“ ja oskusteks? Et robotiseerimine ei ole siiski täisautomatiseerimine ja vastav töölõik jääb endiselt alles (kuid teostatakse roboti poolt), tuleks roboteid vaadelda kui kolleege, kes aitavad meeskonda oma oskuste raames, kuidas neid on õpetatud. Neid tuleb spetsiifilisel moel õpetada, mis muuhulgas tähendab, et sammhaaval tuleb kirjeldada iga väikseimgi liigutus, mida tavatöötaja teeks võib-olla intuitiivselt. Samuti tuleks süsteemselt jälgida robotite töö tulemusi, teostada pistelist järelkontrolli ning analüüsida, kuidas selle tööd tuleks parema tulemuse saavutamiseks ümber korraldada või muuta, et kaasas käia eelseisvate protsessi muudatustega. Ehk tinglikult tuleks ka robotitele läbi viia „tulemus- ja arenguvestlus“. Need on uued oskused ja uued töömeetodid, mille omaks võtmine ei pruugi olla väga lihtne.

Lennart Kitt
SEB Balti kliendianalüüsi ja andmeteaduse juht