Mój artykuł w FORBES z dnia 1 grudnia 2019 roku: Pieniądze za odcisk palca, czyli AI w branży finansowej
Sztuczna inteligencja w branży finansowej nie jest modą, ale koniecznością. Dla nowoczesnych instytucji finansowych nie ma alternatywy. Wkrótce bot powie nam o oprocentowaniu kredytu i korzyściach z lokaty. Poinformuje, ile pozostało pieniędzy do spłacenia. Kwestią przyszłości pozostaje wczuwanie się w intonację klienta czy wypowiadanie zdań złożonych. Ale boty uczą się coraz szybciej.
Najważniejsze innowacje, jakich doświadcza dzisiaj branża finansowa, byłyby niemożliwe bez kilku podstawowych technik sztucznej inteligencji (AI). Chodzi tu przede wszystkim o zdolność do przetwarzania dużych zbiorów danych, operacje o charakterze predykcyjnym i analizowanie zbiorów informacji w czasie rzeczywistym. Pod ich wpływem zmienia się nie tylko bank czy firma ubezpieczeniowa, ale także klient i jego nawyki. Według firmy Bain & Company oszczędności wynikające z zastosowania technik sztucznej inteligencji wyniosą do 2030 roku 1,1 biliona dolarów, co oznacza 22-procentową redukcję kosztów operacyjnych. Dane te pokrywają się z wyliczeniami Accenture.
Przyjrzyjmy się zatem, w jaki sposób inteligentne technologie zmieniają oblicze świata finansów i spróbujmy przewidzieć dalszy rozwój sytuacji. Czego możemy spodziewać się po sztucznej inteligencji w branży finansowej i ubezpieczeniowej?
Najcenniejszą walutą banków – oprócz pieniędzy – jest wiedza o kliencie. Nie tylko jego pieniądze. Przez całe lata klient był poddawany tradycyjnym procedurom badawczym i stosowano wobec niego standardowe zabiegi marketingowe. Istniała tu pewna podstawowa niedogodność. Dane o kliencie gromadzono i przetwarzano w oparciu o nieprzystające do siebie techniki i narzędzia. Marketing, obsługa klienta i sprzedaż korzystały z odrębnych technologii gromadzenia danych. Rewolucja cyfrowa pozwoliła na konsolidację i zbliżenie tych odległych od siebie obszarów.
Dzisiaj ocena klienta, badanie jego preferencji i potencjału, przygotowanie produktu i sprzedaż – to wszystko odbywa się we wspólnej cyfrowej przestrzeni przy użyciu narzędzi integralnie ze sobą połączonych i kompatybilnych. Dane, będące „pokarmem” dla sztucznej inteligencji, płyną z różnych stron, ale mają tę samą cyfrową naturę.
Real time zamiast historii
Co istotne przeważająca część procesów odbywa się w czasie rzeczywistym. Przez długi czas głównymi zmiennymi, istotnymi dla budowania korzystnych relacji z klientem, były takie pozycje jak: wiek, wysokość zarobków, zajmowane stanowisko, stan cywilny i dotychczasowa historia współpracy z instytucją finansową. Ciągle są one w użyciu i banki biorą je pod uwagę. Ale to tylko część analitycznej układanki. Dzisiaj liczą się spostrzeżenia dotyczące bieżącej aktywności klienta (oczywiście aktywności online).
Firmy wiedzą, czego chce klient i kim on właściwie jest poprzez analizy jego zachowań na stronie internetowej banku, w trakcie rozmowy z infolinią i podczas jego kontaktu via mail lub telefon. Informacje te zyskują na sile również dzięki temu, że dają się przetwarzać na różne nieograniczone wręcz sposoby i, co najważniejsze, to przetwarzanie następuje w czasie rzeczywistym.
Jedna z najbardziej radykalnych zmian, jakiej możemy się spodziewać w najbliższych latach, dotyczy obsługi klienta. W customer service rozwijać się będzie kariera botów głosowych. Niektórzy zaczynają mówić wręcz o nadchodzącej „aleksyzacji” życia. Termin odnosi się oczywiście do wzrastającej popularności takich urządzeń jak Alexa i Siri. Według prognoz funduszu inwestycyjnego RBC Capital, do 2020 roku na całym świecie będzie pracować blisko 130 milionów urządzeń bezpośrednio podłączonych do Alexy.
Nic nie stoi na przeszkodzi, by software bazujący na schemacie tych programów, mógł być wykorzystywany do obsługi klienta bankowego. Tym bardziej, że boty trenowane przez specjalistów coraz lepiej radzą sobie z ludzko brzmiącymi wypowiedziami. Bank of America zaimplementował do swoich działań czatbota Erica, który doradza klientom banku, używając głosu i wiadomości tekstowych. Bot pracuje 24 godziny na dobę, umożliwiając dokonywanie wszelkich transakcji, z których korzysta klient na co dzień. Łatwo się domyślić, że koszty zatrudnienia kilkunastu lub kilkudziesięciu specjalistów pracujących całą dobę byłyby niemałe. W Silicon Valley mówi się, że człowiek nie jest skalowalny jak algorytmy maszynowe i oparte na nich czatboty.
Kiedy bot brzmi jak człowiek
Zgodnie z zasadą samodoskonalenia się systemów opartych na uczeniu maszynowym, kompetencje tego typu urządzeń będą rosnąć. Bot, z którym można rozmawiać, nie będzie odpowiadał na pytania o pogodę czy sytuację na drodze. Powie nam za to o oprocentowaniu kredytu i korzyściach z lokaty. Poinformuje, ile pozostało pieniędzy do spłacenia i przypomni o zaległej racie.
Dzisiaj urządzenia tego typu sprawdzają się w pierwszym kontakcie z klientem; porządkują połączenia z infolinii, kierują klienta do odpowiednich działów. W przyszłości asystenci będą delegowani do bardziej złożonych obowiązków. By tak się stało, potrzebny jest oczywiście dalszy rozwój kompetencji komunikacyjnych botów. Budowanie zdań złożonych, wczuwanie się w intonację klienta, wyczuwanie jego głębszego problemu – to wszystko kwestia przyszłości. Ale boty uczą się coraz szybciej.
Bankowość jako branża gromadząca i przetwarzająca potężne zbiory informacji stoi przed poważnym wyzwaniem. Tym bardziej poważnym, że współczesny użytkownik jest przewrażliwiony, jeśli chodzi o kwestie bezpieczeństwa. Informacje medialne o cyklicznych wyciekach wrażliwych danych gromadzonych przez firmy i portale dodatkowo tę nieufność wzmacniają. Specjaliści od systemów IT w bankowości i ubezpieczeniach mają więc pełne ręce roboty i nie ustają w poszukiwaniu rozwiązań, które mogłyby wzmacniać nadwątlone ostatnio zaufanie przeciętnego konsumenta.
W tym kontekście ciekawa staje się tendencja, by zmieniać sposoby dostępu do konta online. Najkrócej rzecz ujmując, chodzi o logowanie i wszystkie procedury autoryzacji. Tradycyjne rozwiązania to nic innego, jak zwyczajne logowanie przy użyciu ciągu znaków – liczb i cyfr. Doskonalenie się technik hakerskich oznacza jednak, że zaczynamy mieć do czynienia z krytycznym elementem w systemach informatycznych. Kody i hasła zabezpieczające stają się łupem botów, których zadaniem jest kradzież tego typu danych. Stąd konieczność nowych rozwiązań.
Wiele wskazuje na to, że techniką, która ma szansę zrewolucjonizować procesy autoryzacji, będzie używanie odcisku palca, a za chwilę rozpoznawanie twarzy. Taki niepowtarzalny, indywidualny znak – personalny kod – wydaje się jak dotąd najlepszym i najprostszym zabezpieczeniem przed włamaniami do systemu. Tak jak obsługa głosowa urządzeń może eliminować z rynku tradycyjne wyszukiwarki i interfejsy dotykowe, tak w tym przypadku wpisywany ręcznie ciąg znaków stanie się anachronizmem wobec mechanizmu opartego na dotyku ludzkiej ręki.
Kredyt za selfie. A pieniądze?
A co z autoryzacją na podstawie zdjęcia twarzy? Czy to jest możliwe? Zaczyna być. Przecież indywidualne rysy utrwalone na fotografii również stanowią unikalną treść nie do podrobienia. Ta unikalność może być zdekodowana dzięki rzetelnym analizom z zastosowaniem oprogramowania, które potrafi zidentyfikować największe niuanse w obrazie. Skanowanie zdjęcia czy twarzy poprzez kamerę w naszym laptopie ma więc spore szanse, by stać się kolejną procedurą weryfikacyjną.
Jeśli sztuczna inteligencja potrafi rozpoznawać twarze – co staje się umiejętnością coraz bardziej cenioną chociażby przez policję, to fakt ten może być wykorzystywany w zupełnie innych sytuacjach. Możemy więc sobie wyobrazić, że w przyszłości kredyt będzie przyznawany na podstawie sygnałów „wypisanych” na zdjęciu, które załadujemy w przeznaczonym do tego miejscu. Zdjęcie zanalizowane przez algorytmy wyśle do banku informacje o naszym zdrowiu, ogólnej sytuacji życiowej i oceni naszą wartość.
W kontekście rozważań o bezpieczeństwie warto wspomnieć także o zastosowaniu narzędzi sztucznej inteligencji do monitorowania bezpieczeństwa systemów bankowych. Działające w czasie rzeczywistym inteligentne oprogramowanie ma za zadanie śledzić najdrobniejsze anomalie świadczące o atakach hakerskich. Na świecie codziennie dochodzi do setek tysięcy prób włamań i kradzieży cennych danych lub zgromadzonych środków finansowych. Starego typu oprogramowanie nie byłoby w stanie wykryć takiej ilości ataków. Dopiero narzędzia sztucznej inteligencji dają gwarancję stosownych zabezpieczeń.
Nie chodzi zresztą tylko o ataki. Bankowość zmaga się ze stałym i naturalnym problemem zatwierdzania transakcji niejednoznacznych, naznaczonych ryzykiem, poddających się różnym interpretacjom. Może to dotyczyć różnych obszarów: kredytów, ich spłat, wyliczania oprocentowania, całej masy działań księgowych. Analiza konkretnych przypadków i tradycyjna akceptacja operacji zajmuje w takich przypadkach wiele godzin potrzebnych ludziom i tradycyjnym urządzeniom. W przypadku urządzeń korzystających z machine learning autoryzacje tego typu transakcji trwają zaledwie sekundy. Korzyści dla sprawności i bezpieczeństwa systemów wydają się jednoznaczne.
Sztuczna inteligencja na rynku ubezpieczeń
Omawiane rozwiązania znajdują lub znajdą zastosowanie także na rynku ubezpieczeń. Tu także sztuczna inteligencja może posiłkować się pokaźnymi zasobami danych dotyczących zachowań i potrzeb klienta. Kategorią, na którą kładzie się tu jeszcze większy nacisk niż w bankowości, jest ryzyko. Algorytmicznym analizom poddawane są wszelkie możliwe sytuacje związane z zagrożeniem życia lub ze zdrowie klienta, a także jego statusem materialnym (nieruchomości). Również w tym przypadku zastosowanie znajduje technika analizy zdjęć, o której wspominałem wyżej. Sprzedaż polis na życie będzie wymagała rozbudowanego materiału do analizy. Interesujące z tego punktu widzenia wydają się dążenia do pozyskiwania danych w mniej konwencjonalny sposób.
Kopalnią wiedzy staje się na przykład samochód użytkownika. Takie informacje jak przebieg pojazdu, skłonność kierowcy do powodowania wypadków, a nawet technika jazdy mogą być cennym materiałem dla każdej firmy, która przygotowuje zindywidualizowany produkt ubezpieczeniowy. Równie istotne jest zastosowanie skomplikowanych analiz algorytmicznych do określenia szans zachorowań w związku z określonym trybem życia. Czy w przyszłości firmy ubezpieczeniowe będą zainteresowane narzędziami służącymi analizie kodu DNA, to się okaże, ale jest to niewykluczone.
Zakupy dla Kowalskiego i traderów
Narzędzia sztucznej inteligencji umożliwiają jeden niezwykle istotny zabieg – precyzyjną identyfikację indywidualnej osoby. Dzięki tej właśnie zdolności klient przestaje być elementem większego zbioru, a staje się całkowicie indywidualnym przypadkiem. Dlatego nadrzędną innowacją, o której należy w tym kontekście wspomnieć, jest personalizacja wszelkich usług i oferowanych produktów z myślą o kliencie. Takie podejście przekłada się na jeszcze jedno rozwiązanie. Klient w niedalekiej przyszłości będzie korzystał z interfejsów, które będą mogły analizować dane samodzielnie przez niego wprowadzane. To kolejny przejaw automatyzacji usług w bankowości, która jest oczywistą konsekwencją wykorzystywania inteligencji algorytmów.
Idąc dalej tym tropem, warto dodać, że automatyzacja w coraz większym stopniu będzie towarzyszyła zakupom konkretnych produktów. O ile dzisiaj sprzedawca jest ciągle niezbędnym elementem relacji z klientem, to w przyszłości klient może liczyć na aplikacje. Ich zadaniem może być na przykład seryjny zakup produktów finansowych i ubezpieczeniowych i wyręczanie klienta w podejmowaniu decyzji wymagających większego nakładu czasu. Co warto podkreślić, taka seryjność zakupów będzie zbawienna jeśli chodzi o inwestorów biznesowych, których codziennością są duże zbiory produktów i informacji. Profesjonalni traderzy mogą liczyć na to, że sztuczna inteligencja zdejmie z ich pleców całą masę obowiązków, które dzisiaj związane są zarówno z zakupami jak i wielkim arsenałem analiz.
Siła algorytmów i tajemnica czarnej skrzynki
Sztuczna inteligencja w bankowości i ubezpieczeniach ma pewną przyszłość. Algorytmy uproszczą wiele operacji, wpływając tym samym na wygodę i oszczędność czasu klienta. Poczucie bezpieczeństwa, które klient zyska przy okazji automatyzacji, może być kolejną wartością dodaną w procesie starania się o to, by portfel był zasobniejszy. Uboczną stroną omawianych zjawisk będą jednak bez wątpienia kwestie związane z zatrudnieniem w branży finansowej.
Ilustracją tej ostatniej tezy może być przykład banku JP Morgan, który uruchomił dla swoich potrzeb aplikację (platformę) służącą do ekstrakcji danych z dokumentów związanych z operacjami kredytowymi. Analiza 12 tys. dokumentów kredytowych zajęłaby pracownikom banku 360 tys. godzin pracy. Aplikacje działające w oparciu o machine learning pracowały nad powierzonym zadaniem… kilka godzin. Korzyści są jednoznaczne, ale interpretacja tego zdarzenia pod kątem polityki zatrudnienia również może być interesująca.
Istotną kwestią pozostaje także to, czy zalgorytmizowane operacje, o których mowa, nie będą wymagały w pewnym momencie wytłumaczenia, głębszego wyjaśnienia – tu chodzi zarówno o poczucie bezpieczeństwa klienta jak i przekonanie władz banków, że wiedzą, co „się dzieje” na ich pokładzie. Dotykamy tu słynnej i ostatnio mocno dyskutowanej kwestii zwanej problemem black box. Chodzi o to wszystko, co dzieje się wewnątrz urządzeń napędzanych sztuczną inteligencją, a co w wielu przypadkach wymyka się ludzkiemu pojmowaniu.
Rewolucja na rynku finansów jak w soczewce skupia wszystkie najistotniejsze kwestie związane z funkcjonowaniem sztucznej inteligencji w naszym życiu, zarówno prywatnym jak i biznesowym. Pytanie o jej możliwości i wpływ na wygodę klienta, konsumenta produktów finansowych daje w zasadzie jedną możliwą odpowiedź: są one olbrzymie i nieporównywalne z niczym dotąd. Branża finansowa jest jednym z największych beneficjentów faktu, że algorytmy zaczynają dominować w tak wielu obszarach biznesu. Nie zmienia to faktu, że to właśnie przedstawiciele tego sektora zdają sobie sprawę z tego, jak wiele pytań związanych z ochroną środków finansowych, bezpieczeństwem systemów, przetwarzaniem danych klienta i regulacji pozostaje ciągle bez odpowiedzi. Pieniądze potrzebują sztucznej inteligencji, by się mnożyć. Jednocześnie potrzebują zasad i regulacji, by gwałtownie nie stopnieć w technologicznym chaosie.
Powiązane artykuły:
– Kto zyska a kto straci na rewolucji cyfrowej?
– Dlaczego tak bardzo zależy nam na technologii blockchain?
– Sztuczna inteligencja to nowa elektryczność
– Tylko Bóg potrafi policzyć równie szybko, czyli świat komputerów kwantowych
Tom Aray
gwarantowany dochód wprowadzony za wcześnie nie ma szans działać, bo wywali większość ludzi z rynku pracy. Po co pracować 8h jak można siedzieć na dochodzie gwarantowanym i grać w grę.
Janusz Plaka
Problem jest taki, że na razie do automatyzacji potrzeba dużo finansowych inwestycji początkowych, a takie budżety mają najczęściej wielkie korporacje… takie które są też u nas. Pracuję w dziale obsługi jednej z bardzo popularnych aplikacji, gdzie od miesięcy wdrażany jest system automatyzacji, gdzie to bot odpisuje klientom na reklamacje. Kiedyś to było tylko kilka logik, teraz większość naszej pracy polega na zrzucaniu zgłoszeń do bota by ten się uczył. I robi to już na tyle nieźle, że wracają do nas tylko klienci niezadowoleni z decyzji (najczęściej bot podejmował słuszne decyzje) i dopiero my wtedy przejmujemy pałeczkę. Pewnie w kolejnym etapie już nawet nie będziemy musieli rzucać zgłoszeń na bota manualnie.
A to wszystko prowadzi do jeszcze innego procesu. Przez to, że my mamy coraz mniej obowiązków a jesteśmy outsorcingowani, przejmujemy procesy z wyższego poziomu, przez co w tym wyższym dziale jest znaczna redukcja etatów (bo my jesteśmy tańsi).
Zeta Tajemnica
Ciekawe czy to jest to samo AI które Microsoft odpalił na twitterze do uczenia się od ludzi. Ten to był wariat.
TomaszKik
SI, dopóki nie ma samoświadomości (czy można mówić tutaj o sztucznej świadomości w kontekście sztucznej inteligencji – czy to jeszcze sztuczna inteligencja?) jest maszyną, narzędziem jak każde inne używane przez człowieka. Myślę więc, że to człowiek powinien być odpowiedzialny za wszelkie konsekwencje jej działania – nawet jeśli nie był w stanie ocenić skutków zanim jej użył.
Robert Kaczkowski
Nie koniecznie pasuje to do bankowości ale skoro Pan o tym pisze to warto wspomnieć że ogólna AI to cyfrowa świadomość, która ma możliwość samodzielnej oceny sytuacji, posiada wirtualną osobowość. Tego typu systemy w założeniu powinny posiadać własną autonomie i zdolność do ulepszania się, a przede wszystkim uczenia na podstawie wtłaczanych do nich danych.
Robert Kaczkowski
Fajny wpis. Ciekawy
TomekSz
Zgoda. Przystosowanie i zmiana paradygmatu zyciowego przyjdzie nam z czasem. Brak nam w tym momencie wielu elementów które wypełniły by luki w wiedzy i poznaniu tego nowego świata który już stoi i czeka na naszym progu. Człowiek to bardzo skomplikowany twór. Nie da się człowieka zamknąć w ramach i skonfigurować jako algorytm. Natomiast można ludzi sklasyfikować na świadomych tego co nas może czekać i tych którzy się poddadzą nurtowi obojętnie jaki by nie był. Rzecz w tym aby zrozumieć po co sami powstaliśmy i jak to się stało zanim sami staniemy się bogami i stwórcami. W przeciwnym razie grozi nam naprawdę bolesny upadek. ważne jest jak zaczniemy i w jakim kierunku nam to się potoczy.
Jacek Krasko
Fajny wpis
Piotr Kocisz
Główną ideą obecnego systemu bankowego jest podłączyć wszystko do sieci. Banalny przykład to lodówka która wie że nie ma w niej mleka i zamawia je w sieci sama. możemy zatem zaobserwować jak rodzi się najwyższa wartość tego systemu – religii. Tą wartością jest niczym nie ograniczony przepływ informacji. Kim zatem jest w tym wszystkim człowiek ? Jako ten działający wobec ( przyjmijmy ) już zbadanego algorytmu jest tak jak by częścią tej maszyny. Takim procesorem z wpisanym algorytmem i przydzielonym zadaniu. Rzecz w tym aby poznać jak algorytm działa i wpasować go w drukowaną płytkę tak by działał jak najlepiej. Dla Banku według mnie jak i dla innych korporacji dawno straciliśmy miano klienta. Dla nich jesteśmy częścią ich systemu, machiny. Tak jak do kapitalistów przemawia jedynie wzrost gospodarczy tak do nowych wyznawców „nieograniczone sieci” przemawia jedynie wolność informacji i korzyści jakie za tym idą. Google już dawno potrafi na podstawie danych współdzielić samochody, zamawiać posiłki, układać najkorzystniejszy plan dnia, przypominać o stanie zdrowia i konieczności np. zaszczepienia się. Tylko mi w tym wszystkim brakuje jednej i bardzo waznej rzeczy….. |Co się stanie jak mój algorytm na wskutek odcięcia się od sieci i poszerzeniu poznania się zmieni ? Czy ten system oparty na danych ma gdzieś jeszcze miejsce na własny nie sterowalny rozwój człowieka ?
Czesław Kumis
Trudno będzie wyjaśnić regulatorowi, jak działa sztuczna inteligencja oraz jaki dokładnie będzie zakres jej działania – skoro maszyna ma z definicji się uczyć i samodzielnie na podstawie danych tworzyć nowe schematy zachowania, nawet jej twórca w punkcie wyjścia nie może sprecyzować sposobu, w jaki ona podejmuje decyzje.
Powstaje również pytanie, czy klienci są gotowi na to, że w tak wrażliwej sprawie, jak ich pieniądze, będą kontaktować się, dajmy na to, z chatbotem. Czy taka technologia nie będzie na klientów działać odstraszająco?
Krzysztof X
Banki skutecznie wykorzystują algorytmy AI do identyfikacji klientów, którzy najprawdopodobniej w niedalekiej przyszłości opuszczą bank. W tym celu wykorzystywane są chatboty zintegrowane z istniejącymi platformami do przesyłania wiadomości, a także z interfejsami stron internetowych banku. Podobne narzędzia wzbogacone o dane takie jak posiadane aktywa, czy historia transakcji wykorzystywane są w typowaniu klientów, którzy szukają lub w najbliższym czasie będą poszukiwać możliwości zainwestowania swoich środków.
John Accural
Czasy pierwszych lat zeszłej dekady, kiedy to banki miały ogromne przychody z pożyczek i kredytów, a regulacje nie były zbyt ścisłe, już się dawno skończyły. Nowe przepisy nałożyły obostrzenia na cały sektor i wymusiły działania które nowi konkurenci, takie jak przedsiębiorstwa płatnicze typu PayPal czy fundusze inwestycyjne pokroju Wealthfront wymusiły. A te firmy odbierają bankom klientów, o których te doniedawna nie musiały walczyć. Czy banki się kończą? AI będzie następnym produktem lub niezbędną automatyzacją?
Jacek B2
Dobre. Dzisiejsze pieniądze nie potrzebują żadnej inteligencji by się mnożyć. Wystarczy że bank dopisze cyferki do wirtualnych zapisów w ramach akcji kredytowej i kreuje pieniądz. I tak jest odkąd pieniądz nie ma oparcia w wartości ZŁOTA, tylko jest papierem toaletowym, który dla niepoznaki nazywamy „pieniądzem”.
Zidan78
Jesteśmy skazani na technologię, ale czy dorośliśmy do niej ? Czy aby ludzie sa gotowi na tak szybki rozwój technologii ? A może musi w nas dzięki technologii dokonać się następny skok ewolucyjny ? Już jeden taki skok na swoim koncie mamy. Może właśnie żyjemy w przedsionku takiej zmiany ? Zmiana to rozwój a rozwój to ewolucja. jesteśmy na to skazani i opór nie ma sensu. Rzecz w tym że boję się o stan naszych mózgów i samoświadomość w tym właśnie momencie bo zachłyśnięcie grozi uduszeniem. Jak dla mnie gadżety i technologia tak, ale trzeba pamiętać o korzeniach i prostocie oraz genezie naszych zachowań i determinantach tych zachowań. Bo inaczej gadżety staną się żródłem determinantów a zachowanie stanie się przewidywalne. Człowiek będzie miał wrażenie że ma wolną wolę a w rzeczywistości będzie szczęśliwy i bezwolny. To mnie przeraża….
TomekJacek
Dobre ale trudno zrozumiałe. Zawiłe
Obecnie najnowsza generacja Generatora Clickbajtowych Tytułów i Tekstow potrzebuje minimum 30 słów kluczowych. Kolejna generacja wyposażona w najnowsze moduły chmurowe sztucznej inteligencji będzie potrzebować już tylko 3 wyrazów kluczowych, będzie wyposażona także w automatyczny generator komentarzy, w którym będzie można określić poziom dyskusji, ich częstotliwość czasową itd, wszystko co napędzi kolejne kliki i wejścia.
🙂
Andrzej23
Obecnie branża finansowa musi się zdefiniować od nowa. Dinozaury
JacekPlacek5
Totalna inwigilacja. Dane !