Eksperymenty z ChatGPT

Od listopada 2022 eksperymentuję z ChatGPT i jestem rozdarty strasznie. Od razu tłumaczę dlaczego – otóż, zakochałem się w narzędziu, które zlikwiduje moje miejsce pracy i zmusi mnie do przekwalifikowania się. To rozdarcie spowodowane jest tym, że widzę jak szybko rośnie użyteczność narzędzia, a z drugiej strony trochę się boję, że nie uda mi się do końca odnaleźć w tej szybko zmieniającej się rzeczywistości.

Jeśli ChatGPT może zdać egzamin lekarski i egzamin adwokacki bez żadnego przygotowania i do tego otrzymać ocenę w najwyższym percentylu zdających, to jakże mam z nim konkurować. Jego baza danych zawiera wiedzę z dziesiątek tysięcy książek, ale też i milionów artykułów, stron internetowych, wypowiedzi publicznych, dokumentów naukowych i wielu innych źródeł tekstowych.

Już teraz widzę ile muszę zmienić w moim podejściu do szkoleń, do zakładanych celów szkoleniowych i do sposobów aktywizowania uczestników. Jeszcze więcej czasu na gry i zabawy i na opowiadanie historii, które zmienią postawy. Jeszcze mniej czasu na klasyczne wykłady i demonstracje zastosowań. Tu ChatGPT zrobi to znacznie lepiej.

Największą umiejętnością stanie się teraz zadawanie pytań i weryfikowanie odpowiedzi. Już teraz pojawiają się ogłoszenia o pracę w USA w nowej kategorii – „prompt writer”, czyli osoba, która będzie zawodowo odpytywać ChatGPT by doprecyzować wymagane informacje wyjściowe.

Czy to coś dla mnie?

Nie wiem, ale zobaczcie taki oto dzisiejszy eksperyment:

Mirek: Moją grupą docelową są menadżerowie w bankach, ale także inwestorzy i dyrektorzy w korporacjach. O czym powinienem napisać artykuł na LinkedIn by ich zaciekawić?

ChatGPT: Możesz napisać artykuł na temat zmieniającej się roli technologii w sektorze finansowym i jakie korzyści mogą przynieść te zmiany dla menadżerów w bankach, inwestorów i dyrektorów w korporacjach. Oto kilka propozycji na tematy, które mogą zainteresować Twoją grupę docelową:

1. Jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rewolucjonizują sektor finansowy
2. Dlaczego blockchain jest ważnym narzędziem dla banków i korporacji
3. Jak zmiany regulacyjne wpływają na inwestycje i co to oznacza dla menadżerów w bankach i korporacjach
4. Jakie są najnowsze trendy w fintechu i jak korzystać z nich w swojej firmie
5. Dlaczego bezpieczeństwo informacji i ochrona danych są kluczowe dla sektora finansowego i jak to wpływa na biznes

Pamiętaj, że Twoja grupa docelowa to menadżerowie w bankach, inwestorzy i dyrektorzy w korporacjach, więc artykuł powinien być profesjonalny, merytoryczny i skoncentrowany na rozwiązaniach biznesowych. Unikaj używania języka technicznego, który może być niezrozumiały dla laików, ale jednocześnie nie bój się odważnie prezentować swoich poglądów i wniosków.

Mirek: Czy możesz napisać taki artykuł na temat pierwszy?

ChatGPT: Oczywiście! Oto artykuł na temat zmieniającej się roli technologii w sektorze finansowym i jakie korzyści mogą przynieść te zmiany dla menadżerów w bankach, inwestorów i dyrektorów w korporacjach.

Jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rewolucjonizują sektor finansowy

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to dwa najważniejsze trendy technologiczne, które obecnie zmieniają sektor finansowy. Te innowacje mają ogromny wpływ na procesy biznesowe w bankach i korporacjach, co pozwala na uzyskanie znaczących korzyści.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pomagają w automatyzacji procesów, analizie danych i podejmowaniu decyzji biznesowych. W bankach te technologie są wykorzystywane do przetwarzania dużych ilości danych, co pozwala na szybsze i skuteczniejsze podejmowanie decyzji. Na przykład banki wykorzystują sztuczną inteligencję do analizowania zachowań klientów i przewidywania ich potrzeb, co pozwala na zaoferowanie lepszych usług i produktów.

W korporacjach sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są wykorzystywane do automatyzacji procesów księgowych i finansowych, co pozwala na zaoszczędzenie czasu i zwiększenie efektywności. Te technologie pomagają również w analizie danych i przewidywaniu trendów rynkowych, co pozwala na lepsze podejmowanie decyzji inwestycyjnych.

Oprócz tego sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pomagają w zapobieganiu oszustwom finansowym i poprawie bezpieczeństwa danych. Te technologie są wykorzystywane do wykrywania podejrzanych transakcji i przewidywania zagrożeń związanych z bezpieczeństwem informacji.

Podsumowując, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są kluczowymi technologiami, które rewolucjonizują sektor finansowy. Wykorzystanie tych technologii może przynieść wiele korzyści dla menadżerów w bankach, inwestorów i dyrektorów w korporacjach. Wdrożenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego może pomóc w automatyzacji procesów, poprawie bezpieczeństwa danych oraz lepszym i szybszym podejmowaniu decyzji biznesowych. Dlatego warto być na bieżąco z nowymi technologiami i wykorzystywać je w swojej firmie.

Mirek: Na podstawie jakich danych można przewidzieć zachowania klientów korporacyjnych by lepiej dostosować produkty do ich potrzeb?

ChatGPT: Aby lepiej dostosować produkty i usługi do potrzeb klientów korporacyjnych, należy zbierać i analizować dane o ich zachowaniach. Istnieje wiele rodzajów danych, które mogą być wykorzystane do przewidywania zachowań klientów, a kilka z nich to:

1. Dane demograficzne – takie jak wiek, płeć, poziom wykształcenia, stanowisko czy branża, w której działa firma. Te informacje mogą pomóc w zrozumieniu preferencji klientów i dostosowaniu produktów i usług do ich potrzeb.
2. Dane transakcyjne – takie jak ilość i rodzaj transakcji, wartość transakcji, liczba kont bankowych, itp. Analiza tych danych może pomóc w zidentyfikowaniu trendów w wydatkach klientów oraz ich preferencji produktowych.
3. Dane zachowań online – takie jak historie przeglądania stron internetowych, interakcje z reklamami czy korzystanie z różnych platform cyfrowych. Analiza tych danych może pomóc w zrozumieniu preferencji klientów w zakresie korzystania z usług online oraz w dostosowaniu oferty do ich potrzeb.
4. Dane opinii i opinii klientów – takie jak opinie i opinie na temat produktów i usług, które klienci korporacyjni zostawiają na stronach internetowych, w mediach społecznościowych czy w opiniach na forach branżowych. Analiza tych danych może pomóc w zrozumieniu preferencji klientów oraz w dostosowaniu oferty do ich potrzeb.

Kombinacja i analiza tych danych może pomóc w zrozumieniu preferencji i zachowań klientów korporacyjnych oraz w dostosowaniu produktów i usług do ich potrzeb. Istnieją również narzędzia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które mogą pomóc w analizie dużych ilości danych i w przewidywaniu zachowań klientów, co może przynieść wiele korzyści dla firm i banków.

Mirek: To co napisałeś odnosi się do klientów indywidualnych w bankowości detalicznej, a jakie dane należy zbierać i analizować w bankowości przedsiębiorstw?

ChatGPT: Przy analizie zachowań klientów w bankowości przedsiębiorstw istotne są nieco inne rodzaje danych niż w przypadku bankowości detalicznej. Oto kilka rodzajów danych, które można zbierać i analizować, aby lepiej zrozumieć potrzeby klientów korporacyjnych:

1. Dane o transakcjach – Takie jak wartość transakcji, częstotliwość, rodzaj, ilość oraz typy transakcji. Analiza tych danych może pomóc w zrozumieniu, jakie rodzaje usług są najbardziej potrzebne dla danego klienta, a także jakie produkty i usługi powinny zostać ulepszone, aby zwiększyć zadowolenie klienta.
2. Dane finansowe – Takie jak historie kredytowe, kondycja finansowa firmy, przepływy gotówki, budżetowanie, inwestycje, itp. Te dane pomagają w zrozumieniu, jakie produkty finansowe będą najlepiej dopasowane do potrzeb klientów korporacyjnych.
3. Dane o działalności firmy – Takie jak branża, wielkość firmy, geografia, cel działalności, itp. Analiza tych danych może pomóc w zrozumieniu, jakie produkty i usługi będą najlepiej dopasowane do potrzeb klientów korporacyjnych.
4. Dane analityczne – Takie jak statystyki dotyczące efektywności, wskaźniki wydajności, miary ryzyka, itp. Takie dane pozwalają na ocenę efektywności i wyników klientów korporacyjnych oraz pomagają w dostosowaniu oferty do ich potrzeb.
5. Dane o kontakcie – Takie jak sposób kontaktu, liczba zgłoszeń, czas reakcji, itp. Analiza tych danych pozwala na usprawnienie komunikacji i interakcji z klientami korporacyjnymi.

Kombinacja i analiza tych danych może pomóc w zrozumieniu potrzeb i zachowań klientów korporacyjnych oraz w dostosowaniu oferty do ich potrzeb. W bankowości przedsiębiorstw często stosuje się również zaawansowane narzędzia analityczne i sztuczną inteligencję, aby przetwarzać i analizować duże ilości danych i w ten sposób lepiej zrozumieć potrzeby i zachowania klientów korporacyjnych.

Mirek: Jak dane o transakcjach pomogą mi w poprawie zadowolenia klienta?

Dane o transakcjach są bardzo istotne w poprawie zadowolenia klienta, ponieważ pozwalają na lepsze zrozumienie potrzeb klientów oraz identyfikację obszarów, w których można wprowadzić ulepszenia. Oto kilka sposobów, w jaki dane o transakcjach mogą pomóc w poprawie zadowolenia klienta:

1. Dostosowanie oferty – Analiza danych o transakcjach pozwala na zrozumienie, jakie produkty i usługi są najczęściej wykorzystywane przez klientów. Dzięki temu można lepiej dostosować ofertę do potrzeb klientów i zaproponować produkty i usługi, które będą dla nich bardziej atrakcyjne.
2. Poprawa jakości usług – Analiza danych o transakcjach pozwala na zidentyfikowanie obszarów, w których klientom najczęściej występują problemy. Dzięki temu można wprowadzić ulepszenia w procesach i usługach, aby zwiększyć ich jakość i zadowolenie klientów.
3. Optymalizacja procesów – Dane o transakcjach pozwalają na zidentyfikowanie procesów, które są najbardziej czasochłonne i skomplikowane. Dzięki temu można wprowadzić zmiany w procesach, które pozwolą na ich zoptymalizowanie i przyspieszenie, co wpłynie na poprawę zadowolenia klientów.
4. Personalizacja oferty – Dane o transakcjach pozwalają na zrozumienie preferencji klientów i identyfikację ich potrzeb. Dzięki temu można personalizować ofertę, oferując klientom produkty i usługi, które będą dla nich najbardziej interesujące.

Wszystkie te działania pozwolą na poprawę doświadczenia klientów i zwiększenie ich zadowolenia z usług bankowych, co jest kluczowe dla budowania długotrwałych relacji z klientami oraz zwiększenia ich lojalności wobec banku.

Mirek: Ale jak zidentyfikować obszary, w których pojawiają się problemy?

Aby zidentyfikować obszary, w których pojawiają się problemy, warto przeanalizować dane o transakcjach klientów korporacyjnych. Oto kilka sposobów, które mogą pomóc w identyfikacji tych obszarów:

1. Analiza czasu przetwarzania transakcji – Analiza czasu przetwarzania transakcji może pomóc w identyfikacji obszarów, w których procesy są najbardziej czasochłonne. Dzięki temu można wprowadzić zmiany, które pozwolą na skrócenie czasu przetwarzania transakcji.
2. Analiza ilości reklamacji – Analiza ilości reklamacji może pomóc w identyfikacji obszarów, w których pojawiają się największe problemy. Dzięki temu można skoncentrować się na tych obszarach i wprowadzić zmiany, które pomogą zminimalizować ilość reklamacji.
3. Analiza danych o korzystaniu z produktów i usług – Analiza danych o korzystaniu z produktów i usług może pomóc w identyfikacji obszarów, w których klienci mają najwięcej problemów. Dzięki temu można wprowadzić zmiany, które pomogą poprawić jakość tych produktów i usług.
4. Analiza satysfakcji klientów – Analiza satysfakcji klientów może pomóc w identyfikacji obszarów, w których klienci są najmniej zadowoleni z usług bankowych. Dzięki temu można skoncentrować się na tych obszarach i wprowadzić zmiany, które pomogą poprawić jakość usług i zwiększyć zadowolenie klientów.

Podsumowując, analiza danych o transakcjach może pomóc w identyfikacji obszarów, w których pojawiają się problemy, co pozwala na wprowadzenie zmian, które poprawią jakość usług i zwiększą zadowolenie klientów. Warto regularnie monitorować i analizować te dane, aby na bieżąco reagować na potrzeby klientów i rozwijać ofertę bankową w sposób, który będzie dla nich jak najbardziej atrakcyjny.

No i teraz pytanie – co wy na to?