Umělá inteligence je někde mezi dětstvím a pubertou

Největším byznysem vámi řízené části Unicornu je práce pro finanční sektor. Jaký je rozdíl třeba mezi bankami a pojišťovnami z hlediska IT?

Unicorn dlouhodobě spolupracuje s bankami i pojišťovnami v Evropě, přičemž vidíme rozdílné přístupy. Pojišťovny jsou zaměřené na práci s rizikem, často je vedou absolventi technických fakult a jsou poměrně konzervativní. Naopak banky se dnes cítí být IT firmami s bankovní licencí. Trh je ale extrémně regulovaný, a to nejen ze strany ČNB, ale i mateřských skupin, což inovacím také do jisté míry brání.

Jak do toho zapadá trend využívání umělé inteligence?

AI je rozhodně budoucnost, ale zatím také bublina – mnoho se o ní mluví, ale praktická aplikace ve firmách zatím zůstává omezená. Nikdo zatím nemá zázračné řešení, které by transformovalo fungování firem. My úzce spolupracujeme s Unicorn Research Centre při Unicorn University, které se specializuje právě na AI. Aplikovat AI tak, aby by byla konzistentně efektivní, poskytovala data těm, kterým je má poskytovat, neposkytovala je těm, kterým je nemá poskytovat, a zároveň splňovala korporátní standardy, je zatím hodně náročné. Propojit multiagentní systémy a zajistit, aby nepřinášely nechtěné výstupy, není triviální. Takže finanční instituce se toho logicky obávají.

Banky se pak snaží mít všechno pod kontrolou a hodně si toho dělají samy. Naopak pojišťovnám se nám daří více ukazovat koncepty, které se mohou uplatnit v praxi. Například při zpracování škod, řízení likvidace, nebo automatizovaných retenčních dotazech. AI pomáhá při analýze smluv, porovnávání podmínek, nebo identifikaci příležitostí pro další nabídky. Nicméně hlavní zátěž stále zůstává na lidech, kteří vytěží a interpretují její výstupy.

Další výzvou pro širší nasazení AI jsou staré systémy, které řada finančních institucí stále využívá. Ty brání snadné integraci novinek a brzdí implementaci AI technologií.

A cílem je tedy vyšší efektivita, rychlost, výtěžnost…?

Ano. AI může zásadně odlehčit pracovníkům v back-office od rutinních úkonů, které by jinak spotřebovaly jejich čas a energii. Například při hlášení pojistné události může AI odhalit, zda klient žádá plnění za něco, co není zahrnuto ve smlouvě. Také umožňuje navrhnout úpravy či rozšíření smlouvy podle potřeb klienta. Jsou pojišťovny, které jsou v daném procesu poměrně efektivní, ale jiné by díky AI mohly procesy výrazně zrychlit a zjednodušit. V bankovnictví je cíl podobný – najít rychleji efektivnější řešení pro klienta i pro banku samotnou.

A je to tak, že spíš vy jste inovátorem, nebo spíš reagujete na požadavky a poptávku?

S každou inovací je nutné pracovat ve správný okamžik. Příliš časný nástup na trh je často neefektivní. Soustředíme se na aktuální potřeby klientů a snažíme se rozumět nejen jejich požadavkům na IT, ale i jejich celkovému byznysu. Pak se snažíme přicházet s řešeními a uvádět je do praxe dříve, než by klienti sami očekávali. Zároveň musí všechny výstupy Unicornu splňovat tři klíčové parametry – kvalitu, image a efektivitu.

Čím jsou dány rozdíly v rychlosti, o nichž jste hovořil?

Pokud firma pracuje s platformami, které se vyvíjely desítky let, jejich nahrazení je velmi složité a finančně náročné. I když se klienti rozhodnou investovat, přepsat toto dědictví minulosti není snadné. Proto klientům doporučujeme zjednodušit produktové portfolio a co nejvíc zjednodušit procesy. Stejně ale nakonec spíš propojujete staré s novým, což je také velká část naší práce.

Když přijdete k podobně složitému případu, čím začínáte? Tím, aby to bylo co nejlepší, nebo aby to vůbec šlo, případně nebylo extrémně drahé?

Vstupem do rozhodování jsou jak business, tak technologické zadání. Pak je důležitý očekávaný časový harmonogram, který je ovlivněn marketingem, nebo třeba regulatorními termíny. A posledním důležitým vstupem je samozřejmě i cenové očekávání. Řešení skládáme s ohledem na všechny tyto faktory a nezačínáme od nuly. Používáme Unicorn Mobile-First IoT-Ready Cloud Architecture. Náš architekt je spíše skladatel, který skládá řešení z předpřipravených komponent, a tým se tak může lépe soustředit na business funkčnosti, které zákazníkům přidávají hodnotu.

Jak do toho všeho vstupují vyšší požadavky na kyberbezpečnost?

Požadavky na kyberbezpečnost se v posledních letech výrazně zpřísnily, a to se týká všech firem. Například směrnice NIS2 přináší nové povinnosti, které často představují dodatečnou zátěž. NIS2 má ale i praktickou stránku – poskytuje rámec, který je dobré implementovat pro ochranu dat a reputace. Klienti od nás nyní očekávají nejen bezpečnostní řešení, ale i podporu, aby byli připraveni na případné audity.

Unicorn se bezpečnosti věnuje dlouho a víme, že v každé oblasti znamená něco trochu jiného. Když jsme třeba instalovali infrastrukturu pro obsluhu podmořských elektrických kabelů, tak jsme v dané lokalitě museli absolvovat bezpečnostní školení, jak nepřejet místní chráněné žáby. To je také bezpečnost.

Naše dceřiná společnost specializující se na bezpečnost axelum poskytuje službu Red Team, která simuluje reálný útok hackerů. Zaměří se na slabiny v IT síti, ale i fyzickém zabezpečení a chování zaměstnanců. V praxi potom třeba zjistíme, že plán centrální budovy banky uložil architekt na veřejné úložiště a víme, kde má kancelář generální ředitel. Zkorelujeme informace ze sociálních sítí s veřejně dostupnými informacemi o managementu. Zkopírujeme přístupovou kartičku a dostaneme člověka do budovy. Ke kopírce připojíme malou krabičku s malware a máme obratem všechna data, která někdo tiskl. A mohl bych pokračovat.

Tyto služby poskytuje axelum bankám, pojišťovnám, telekomunikacím, nebo třeba farmaceutickým firmám.

Takže kyberbezpečnost a fyzickou bezpečnost nejde oddělit?

Přesně tak. Právě na pomezí těchto dvou oblastí vznikají rizika, kdy technická ochrana selhává kvůli lidskému faktoru. Většina velkých firem má informace zabezpečené tak, že získat je klasickým DDoS útokem je relativně obtížné. Proto útočníci volí sociální inženýrství, kdy se snaží získat citlivé informace přímo s využitím zaměstnanců.

Je současný trh něčím specifický?

Software je dnes všude, díky digitalizaci nás provází na každém kroku, a příležitostí je tak relativně hodně. Nicméně v poslední době se často tendry prodlužují nebo odkládají. Vzhledem k relativně vysokým nejistotám ohledně budoucího ekonomického vývoje zákazníci mnohem důsledněji přemýšlejí, zda investovat právě teď a kolik. Myslím, že tato situace ještě nějakou dobu potrvá. Naštěstí máme portfolio zákazníků diverzifikované a hospodářský cyklus je v každém odvětví trochu jiný. Ale pořád čekáme, že příští rok bude celkově ještě zpomalený. Unicornu pomáhá se s tímto úspěšně vypořádat i skutečnost, že expanduje za hranice Evropy.

Myslíte, že období nejistoty potrvá?

Bohužel ano, vývoj ekonomiky téměř ve všech segmentech naznačuje pokračování období nejistoty.

Je to tedy dáno vývojem v ekonomice?

Určitě to s tím souvisí. Unicorn hodně pracuje v různých oborech a vlastně všude vidíme, že tam vládne nervozita.

Na druhou stranu, dá se ještě prudce růst, pokud všichni žehrají na nedostatek IT odborníků?

To je samozřejmě do jisté míry omezující faktor, s nímž všichni bojujeme nejméně patnáct let. IT odborníků je nedostatek, absolventů technických oborů také. I proto má Unicorn už 26 poboček, abychom byli lidem blíže, věnujeme se systematicky vzdělávání, máme školicí programy, všechno dobře rozmyšlené a zdokumentované, jsme dlouhodobě perspektivní zaměstnavatel. Určitým způsobem do nedostatku IT odborníků promluví AI, která některé činnosti nahradí. Ale zase vzniknou nové role. Výhodou Česka je tradice technického vzdělání.

Co je pro vás teď nejsilnější trend?

Nedávno jeden z kolegů namísto Průmysl 4.0 použil výraz „Průmysl 4.AI“. To je určitě trend, ale těch věcí, které jsou aktuální, je spousta. Unicorn dodává pro firmu vyrábějící zdravotnické potřeby systém, který pomáhá kontrolovat správné složení chirurgického setu. Pro každý typ operace je potřeba jiná sada nástrojů. Každá nemocnice má současně své vlastní požadavky na to, co má operační set obsahovat. Zákazník jich vyrobí miliony ročně a nesmí se stát žádná chyba.

Výrobní firma dodávající komponenty pro automobilky si nemůže dovolit dodat, byť jen jedinou špatnou paletu. Smluvní pokuta by ji stála několik měsíců zisku. Pomocí AI lze výrazně zvýšit spolehlivost kontroly.

Ale většina firem AI kontroluje. Tady naopak kontroluje ona sama.

Záleží i na tom, s jakým setem dat pracujete. Ale tady pomáhá multiagentnost. Multiagentní AI může výrazně zlepšit proces kontroly kvality díky své schopnosti rozdělit úkoly mezi různé agenty, z nichž každý je specializován na konkrétní aspekt kontroly. Takto dosahujeme efektivnějšího a přesnějšího výsledku. Řekl bych, že umělá inteligence je někde mezi dětstvím a pubertou. V AI je každý projekt do jisté míry výzkum, ale jde o něco úplně nového, co nejspíš klientovi přinese byznysový náskok.

Věnujete se také geoinformatice…

Jde o provázání mapových podkladů a reálných objektů, zpracování a vizualizaci prostorových dat. Týká se energetických sítí, vodovodů a kanalizací, telekomunikací, ale i státní správy, měst a obcí. Díky GIS systémům Unicornu lze sledovat a monitorovat infrastrukturální sítě, vyhodnocovat prostorové vzory a optimalizovat procesy – například plánování, schvalování, nebo výstavbu.

Velkým trendem je přechod do cloudů…

Unicorn je sám plně cloudovou firmou již více než 10 let a s migracemi do cloudů pomáháme klientům. Krásným příkladem migrace do cloudu je spolupráce s Pluxee. Oni se snažili přejít do cloudu už delší čas, ale moc se jim to nedařilo. Zpracovali jsme jim strategii na základě katalogu služeb, včetně cenovky pro každou oblast. Nakonec jsme získali zakázky pro Pluxee celosvětově. Provozujeme jejich systémy nejen v Evropě, ale také v jižní Americe, nebo Asii.

Ivo Růžička

V Unicornu působí na různých manažerských pozicích přes dvacet let. Věnuje se digitální transformaci klientů v bankovnictví, pojišťovnictví, průmyslu, telekomunikacích a veřejné správě. Má také na starosti rozvoj kompetencí v oblastech cloudu, kyberbezpečnosti, nebo geoinformatiky.