Tekoäly kollegana
Halmela, Susanna; Pelander, Jukka (2023)
Halmela, Susanna
Pelander, Jukka
2023
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2023120434218
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2023120434218
Tiivistelmä
Opinnäytetyössä tutkitaan tekoälyn ja koneoppimisen hyödyntämisen mahdollisuutta rahoituskäsittelijän tukena luottopäätösprosessissa. Tutkimus tehdään toimeksiannosta yritykselle, joka tarjoaa laskurahoitusta yrityksille, eli rahoitusta, jossa velan vakuutena ovat yrityksen maksusaatavat. Tekoälyä käytetään jo nykyisin finanssialalla muun muassa riskianalyyseissä, luottokelpoisuuden arvioinneissa, automatisoidussa laskujen käsittelyssä ja ennustemallien luomisessa. Tutkimuksen tarkoituksena on selvittää, voiko luottokelpoisuuden arvioinnin yhden aikaa vievän osa-alueen automatisoida.
Opinnäytetyön tarkoituksena ei ole automatisoida koko luotonantoprosessia, vaan pikemminkin tehostaa osaa päätöksentekoprosessista. Koulutetun mallin on tarkoitus antaa ratkaisuehdotuksia rahoituskäsittelijälle, joka tekee lopullisen luottopäätöksen. Tämä edellyttää, että rahoituskäsittelijä voi luottaa tekoälyn tekemiin ehdotuksiin, jotta ne voidaan ottaa käyttöön eli jotta tekoäly voidaan hyväksytyksi ottaa kollegaksi.
Opinnäytetyössä käydään läpi teorian avulla tekoälyn ja koneoppimisen keskeiset käsitteet, mitä erilaisia koneoppimismalleja olisi mahdollista hyödyntää ja valitaan tähän tarkoitukseen parhaiten sopiva malli. Tekoälyratkaisujen kehittämisessä on usein alkuun epävarmaa, onko data riittävän hyvää ja monipuolista, jotta tietokone pystyy siitä oppimaan.
Lopputuloksena kehitettävän mallin tulisi olla riittävän hyvä, jotta rahoituskäsittelijä hyväksyy sen päätöksenteon tueksi. Ihmisen ja tietokoneen yhteistyö toimii parhaiten, kun ihminen ja kone tukevat toisiaan ja tietokone toimii kollegan kaltaisena tukitoimintona ja mahdollistaa laajojen tietoaineistojen tehokkaan läpikäynnin. Tämä näkökulma on tärkeä, kun suunnitellaan tekoälyn käyttöönottoa kollegan kaltaisena toimijana. Työssä käsitellään myös tekoälyn käyttöönottoon ja päätöksenteon automatisointiin liittyviä eettisiä kysymyksiä.
Opinnäytetyön tarkoituksena ei ole automatisoida koko luotonantoprosessia, vaan pikemminkin tehostaa osaa päätöksentekoprosessista. Koulutetun mallin on tarkoitus antaa ratkaisuehdotuksia rahoituskäsittelijälle, joka tekee lopullisen luottopäätöksen. Tämä edellyttää, että rahoituskäsittelijä voi luottaa tekoälyn tekemiin ehdotuksiin, jotta ne voidaan ottaa käyttöön eli jotta tekoäly voidaan hyväksytyksi ottaa kollegaksi.
Opinnäytetyössä käydään läpi teorian avulla tekoälyn ja koneoppimisen keskeiset käsitteet, mitä erilaisia koneoppimismalleja olisi mahdollista hyödyntää ja valitaan tähän tarkoitukseen parhaiten sopiva malli. Tekoälyratkaisujen kehittämisessä on usein alkuun epävarmaa, onko data riittävän hyvää ja monipuolista, jotta tietokone pystyy siitä oppimaan.
Lopputuloksena kehitettävän mallin tulisi olla riittävän hyvä, jotta rahoituskäsittelijä hyväksyy sen päätöksenteon tueksi. Ihmisen ja tietokoneen yhteistyö toimii parhaiten, kun ihminen ja kone tukevat toisiaan ja tietokone toimii kollegan kaltaisena tukitoimintona ja mahdollistaa laajojen tietoaineistojen tehokkaan läpikäynnin. Tämä näkökulma on tärkeä, kun suunnitellaan tekoälyn käyttöönottoa kollegan kaltaisena toimijana. Työssä käsitellään myös tekoälyn käyttöönottoon ja päätöksenteon automatisointiin liittyviä eettisiä kysymyksiä.