Искусственный интеллект (ИИ) в финансовых услугах открывает новые возможности и представляет собой важный элемент в создании услуг следующего поколения. Основываясь на данных исследований и экспертных мнений, можно выделить несколько ключевых аспектов применения искусственного интеллекта в этой области:
-
Голосовые помощники или чат-баты. ИИ позволяет обрабатывать большой объем клиентских запросов, улучшая качество коммуникаций и удовлетворенность клиентов.
-
Повышение точности скоринга клиентов. Алгоритмы машинного обучения помогают банкам более точно оценивать кредитоспособность клиентов, что снижает риски и позволяет предлагать более выгодные условия кредитования.
-
Использование в биометрии и компьютерном зрении. Эти технологии усиливают безопасность финансовых операций за счет надежной идентификации клиентов.
-
Борьба с финансовыми мошенничествами (антифрод). ИИ способен выявлять подозрительные транзакции и предотвращать финансовые махинации.
Важно отметить, что на сегодняшний день преобладающим является использование так называемого Narrow AI, ориентированного на узкоспециализированные задачи. Это означает, что ИИ еще не полностью использует свой потенциал в финансовом секторе, но уже демонстрирует значительные успехи в определенных областях.
Развитие компетенций в области искусственного интеллекта становится приоритетом для многих финансовых учреждений. Это объясняется уверенностью, что ИИ будет играть все более значимую роль в совершественствовании услуг финансового сектора.
Перспективы внедрения ИИ в банках
Искусственный интеллект открывает перед банковской отраслью совершенно новые возможности. Теперь не просто автоматизируется обработка данных, но и формируются уникальные предложения для каждого клиента. Модели машинного обучения умеют улавливать тренды в потребительском поведении и, основываясь на анализе транзакций и предпочтений, мгновенно адаптируют банковские продукты под актуальные нужды пользователей. Например, банк может предложить кредит, заметив возросшие траты клиента, или инвестиционные услуги, если замечен интерес к соответствующим разделам в приложении.
Прогрессивные финансовые учреждения, такие как Тинькофф, эффективно используют рекомендательные системы для не только для подбора предложений, но и для предоставления альтернативных способов аутентификации или напоминания о регулярных платежах. Это позволяет банкам выстроить более личные отношения с клиентами и улучшить качество обслуживания.
Общение с клиентами тоже претерпело трансформацию благодаря чат-ботам, подключенным к мессенджерам вроде Telegram или WhatsApp. Такие решения упрощают коммуникацию и делают её более доступной.
Специалисты из финансовой сферы, включая компанию "Третий Рим", отмечают, что внедрение ИИ — это стратегически важный шаг для кредитных учреждений, желающих укрепить свои позиции и предоставить клиентам сервис высшего класса.
Искусственный интеллект в стратегическом планировании
Применение ИИ в банках теперь выходит за рамки клиентского обслуживания и проникает в стратегическое планирование и управление. Новые технологии позволяют банкам оптимизировать свои операции, обеспечивая эффективность и конкурентоспособность.
В частности, ИИ играет ключевую роль в определении дислокации филиалов и отделений. Этим пользуются Альфа-банк и Росбанк. Здесь ИИ применяется для анализа больших данных и выявления наиболее подходящих мест. Это включает в себя агрегацию информации о скученности населения, конкуренции, количество проживающих и другие факторы, позволяя создавать так называемые "тепловые" карты городов. Эти карты показывают потенциал размещения новых отделений на уровне шаговой доступности, что значительно повышает эффективность расширения сети отделений.
Кроме того, ИИ находит помогает оптимизировать работу персонала. Банк «Открытие» использует ИИ для составления расписания менеджеров,занимающихся распространением банковских услуг. Искусственный “разум” оценивает различные факторы для увеличения эффективности работы сотрудников.
Еще одно применение ИИ — планирование и оценка рекламных акций. Это демонстрирует, как интеллектуальный анализ данных может принести пользу и в маркетинговой деятельности банка.
Барьеры в использовании ИИ в финансовой сфере
Одним из основных барьеров является сложность получения и обмена деперсонализированными данными в соответствии с законодательством и нормами. Банковская сфера подвержена строгому регулированию, что делает задачу обработки данных для обучения ИИ систем сложной и деликатной.
Второе значительное препятствие — нехватка профессионалов, таких как дата-сайентисты и специалисты по ИИ и машинному обучению. Несмотря на растущий спрос на эти профессии, рынок испытывает острый дефицит таких кадров. Это приводит к тому, что даже при наличии большого количества собранных данных, бизнес часто не знает, как их эффективно использовать для решения конкретных задач.
Третья проблема — необходимость глубокой экспертизы в понимании алгоритмов ИИ и инструментов, а также знаний банковских процессов. ИИ не является универсальным решением, которое может автоматически решать все задачи.
Наконец, еще один барьер — наличие доверенной инфраструктуры для создания и обучения ИИ-решений. Создание такой инфраструктуры является дорогостоящим процессом, особенно в условиях перегретого рынка видеокарт, частично обусловленного хайпом вокруг криптовалют.
Риски и вызовы в применении искусственного интеллекта
Несмотря на значительные преимущества, использование ИИ несет в себе ряд рисков, которые необходимо адресовать и контролировать.
Этические вопросы занимают одно из центральных мест в дискуссии о применении ИИ. Важно обеспечить, чтобы ИИ действовал в рамках моральных норм и принципов, исключая дискриминацию по каким-либо признакам и поддерживая принципы справедливости.
Автоматизация процессов с помощью ИИ может привести к уменьшению рабочих мест, вызвав социальные напряжения. Важно найти баланс между внедрением новых технологий и поддержкой трудоустройства.
ИИ может унаследовать предвзятость из используемых в обучении данных, что ведет к несправедливым и ошибочным выводам. Компании должны тщательно подходить к выбору данных для обучения, чтобы избежать таких искажений.
ИИ может принимать решения, которые трудно предсказать и объяснить. Это усиливает необходимость создания механизмов контроля и интерпретации решений ИИ.
Системы ИИ требуют больших объемов данных, что поднимает вопросы информационной безопасности. Необходимы продвинутые методы защиты данных от несанкционированного доступа и искажений.
Для смягчения упомянутых рисков крупные организации разрабатывают принципы этики ИИ и внедряют системы управления моделями. Эти меры включают в себя:
-
Прозрачность. Обеспечение понимания логики работы ИИ для пользователей и разработчиков.
-
Ответственность. Разработка структур, позволяющих отслеживать и анализировать действия ИИ.
-
Соответствие законодательству: соблюдение законов и норм, регулирующих сферу ИИ.
Подписывайтесь на наш Телеграм канал, чтобы быть в курсе актуальных новостей!
