Искусственный интеллект в российских банках
В России финансовый сектор оказался в числе сфер экономики, в которых технологии ИИ внедряются активнее всего. Об этом сообщается в докладе Банка России, опубликованном на сайте регулятора.
Основными направлениями применения искусственного интеллекта на банковском рынке стали скоринг, андеррайтинг, торговля, инвестиционное консультирование, маркетинг, противодействие мошенникам, управление рисками и клиентское обслуживание. Разберем некоторые сферы подробнее.
Определение места для открытия офисов
Технологии на базе ИИ сегодня помогают руководству банков принимать решения об открытии новых отделений, размещении банкоматов и оптимизации работы инкассационных служб. Например, используя геоаналитические сервисы, можно рассчитать наиболее удобную локацию с самым хорошим трафиком — пешеходным и транспортным.
Кейс: Сервис «билайн.Геоаналитика» предоставляет агрегированные и обезличенные данные по конкретному району, городу и даже субъекту — сервис содержит порядка 200 параметров анализа населения, помогающих банкам определить портрет жителя конкретной территории (пол, возраст, интересы, любимые магазины и активности, способы проведения досуга. Все это помогает банкам прогнозировать актуальность своих продуктов и услуг и загруженность отделений.
Антифрод-системы
Еще один важный момент — безопасность чувствительной информации, с которой банки работают в огромных масштабах. Это персональные данные клиентов, финансовая информация, банковские счета, кредитные карты — лакомый кусок для хакеров и мошенников. Банковская система принятия решений не может развиваться без этих данных, в то же время их нужно серьезно защищать - от утечек, кражи, повреждения, подделки и других угроз. Банки сегодня для этих целей используют современные технологии шифрования, аутентификации, обнаружения аномалий и другие.
Кейс: Вымпелком и «Сбер» подписали на ПМЭФ соглашение о создании сервисов для борьбы с кибермошенничеством. Стороны будут развивать единый ландшафт защиты своих клиентов от кибермошенничества, применяя для этого имеющиеся у билайна продукты и сервисы. Похожую стратегию билайн реализует с «Т-банком» («Тинькофф») - группы быстрого реагирования компании противостоят кибератакам совместно.
Чат-боты и видеоаналитика
Банковская среда в России считается высококонкурентной, и за клиентов участники рынка борются, в первую очередь пытаясь превзойти друг друга по качеству сервиса. ИИ-решения же позволяют значительно повысить клиентское обслуживание в банковских отделениях.
К примеру, голосовой помощник способен разгрузить операторов колл-центра, при этом обстоятельно ответив на все вопросы человека и избавив его от необходимости идти в офис — в итоге экономится время как клиента, так и банковского сотрудника. Кроме того, умные системы видеоаналитики в отделениях способны предотвратить мошеннические операции, зафиксировать любую угрозу безопасности и, например, неподобающее обращение некоторых сотрудников с клиентами.
Кейс: Решение «билайн.Видеоаналитика» позволяет следить за безопасностью в банковском отделении, а также за действиями людей, которые используют банкоматы. Учитывая, что банки — это традиционно самая лакомая мишень для хакеров и мошенников, ИИ-решения в области безопасности становятся хорошим подспорьем.
Скоринг клиентов
Напомним, кредитный скоринг – это система оценки клиентов, помогающая банку понять, какое у него материальное положение, и способен ли он аккуратно и своевременно выплачивать кредит. Современная автоматизированная система скоринга подразумевает использование ИИ-алгоритма, который рассчитывает сумму баллов каждого конкретного клиента — она становится главным аргументом для банка, принимающего решение о том, выдавать ему займ или нет.
Кейс: «билайн» предоставляет продукт «Скоринг и верификация для банков, МФО и страховых», который помогает банкам повысить точность различных моделей. На сегодняшний день система скоринга всего за 1,5 секунды позволяет принять точное решение и минимизировать риски для финансовой организации.
ИИ в инвестициях и страховании
Искусственный интеллект активно применяется также страховыми компаниями, позволяя автоматизировать управление страховыми рисками. ИИ по сути становится партнером страховщика, который оценивает страховые риски, связанные с разными видами полисов — жизнь, здоровье, имущество, автомобиль и т. д. Благодаря накопленной экспертизе в финтех-направлении в России, становятся возможны открытия в области продвинутой аналитики данных и построения эффективных моделей - даже в тех направлениях, развитие которых раньше не было обусловлено применением ИИ.
В инвестиционной деятельности ИИ-решения также применяются все чаще — так как умеют предсказывать будущие цены, события и тенденции, анализировать новости, соцсети, экономические показатели и многое другое.
Кейс: Роботы-советники помогают человеку управлять своими активами и не отклоняться от финансовых целей. Рекомендательная модель умеет подбирать индивидуальный инвестиционный план, который соответствует профилю риска и доходности конкретного клиента, давать советы по оптимизации портфеля.
Внедрение ИИ в финтехе: барьеры, риски, вызовы
В отчете Банка России отмечается, что ускорить процесс проникновения ИИ в эту сферу может повышение доступности и качества данных. К слову, большинство участников финансового рынка жалуются именно на эту проблему — собирать и обмениваться деперсонализированными данными для обучения решений с соблюдением всех норм закона и защиты данных граждан крайне сложно — из-за сильной зарегулированности банковской отрасли.
Необходимо также развитие программного обеспечения и вычислительной инфраструктуры необходимой мощности и профессиональных компетенций в области ИИ. Так, один из главных барьеров для развития ИИ-технологий сейчас — это острая нехватка профильных для каждой отрасли дата-сайентистов, специалистов по ИИ, анализу данных и машинному обучению.
Среди других вызовов — обеспечение доверия клиентов к ИИ-технологиям. Считается, что повышение качества работы чат-ботов может радикально решить эту проблему — так, чтобы клиент вместо раздражения по итогам разговора чувствовал удовлетворение от того, что его проблема была решена в считанные минуты.
Важно также помнить о том, что ИИ в банковских услугах значительно влияет на жизнь и благосостояние людей, поэтому в этой сфере важно обеспечивать этичность и справедливость работы таких умных помощников, чтобы избежать дискриминации, манипуляции и злоупотреблений.
Так, многие специалисты жалуются на то, что решения ИИ сегодня все сложнее объяснять и проверить. Технология в этой сфере должна быть прозрачной, объяснимой и проверяемой — человек всегда должен иметь возможность получить четкий ответ, почему вынесено то или иное решение. Также в ближайшем будущем стоило бы разработать механизмы контроля, надзора и жалоб на ИИ в финансах и определиться с правовым статусом и ответственностью ИИ-систем в финансах. Так, Международный валютный фонд (МВФ) в докладе «Powering the Digital Economy: Opportunities and Risks of Artificial Intelligence in Finance» отмечает, что необходимо развивать глобальные стандарты и принципы для искусственного интеллекта в финансах, а также укреплять международное сотрудничество и обмен опытом.
