Заработок ВТБ от внедрения ИИ оценивается в 23,7 млрд рублей, сумма инвестиций в ИИ — 80 млн рублей, а объем покупок компаний, развивающих эту сферу, составил 123,6 млрд рублей. Как же работают технологии ИИ в банковской сфере и насколько активно их используют российские банки – мы спросили у экспертов в этой области. Содержание статьи. 1 Искусственный интеллект и банки. 2 Где в банковском деле можно применять ИИ? 1. Искусственный интеллект имеет значительный потенциал для применения в финансовой отрасли. 2. Финансовые учреждения, такие как банки, страховые компании и инвестиционные фонды активно применяют ИИ в своей деятельности для автоматизации задач. Искусственный интеллект выявляет нужды и желания клиента, он может выделить закономерности и взаимосвязи, незаметные для человека, он постоянно на связи для того, чтобы облегчить работу сотрудникам банка и улучшить опыт взаимодействия со стороны клиента.
Искусственный интеллект и BNPL-сервисы - тренды финтеха 2023 г.
Также за счет ИИ банки повышают качество обслуживания клиентов и ускоряют это обслуживание — например, пока один банк будет проверять заявку на кредит вручную, другой вынесет решение за пару секунд и клиент не будет дожидаться ответа из первого банка. Но получится ли вообще заменить людей на рутинных процессах в банках на роботов с ИИ? Как говорит Дарья Кучина из «ЦФТ Базис», «одна правильно настроенная нейронная сеть успешно заменит целый департамент специалистов, выполняющих рутинные задачи». При этом нейросеть не уходит на больничный, работает быстро и без перерывов, а еще может сама автоматически обучаться. Как рассказал нам Артем Гогин раньше руководил направлением big data в Сбербанке , ИИ действительно может заменить человека на большинстве операций — от знакомства с клиентом до оформления ему ипотеки или даже назначения пенсии. И уже в пределах 10 лет клиенту будет достаточно предъявить паспорт и другие документы, а ИИ примет все решения самостоятельно. С другой стороны, никто не отрицает важность личного общения с клиентом — хоть поколение «зумеров» и погружено в цифровые технологии, многим нужна индивидуальная помощь в финансовых продуктах, а это может сделать только живой человек. Поэтому, как считает Федор Спиридонов из ГК SRG, поддержка уже делится на несколько уровней — если сначала человеку отвечает чат-бот, а на втором в дело вступает реальный человек. Пока же речь идет о том, что ИИ занимается распознаванием документов машинное зрение , а нейросети могут привлекаться к принятию решений по заемщикам. В долгосрочной же перспективе нужно решить проблему конфиденциальности — в этом случае действительно можно будет отдать компьютеру значительную часть информации. Но все же спешить с прогнозами не стоит, считает вице-президент банка «Ренессанс Кредит» Сергей Афанасьев — еще 10 лет назад вряд ли кто-то мог предположить, что технологии будущего будут представлены бесконтактными платежами, биометрией, цифровыми госуслугами, чат-ботами и другими достижениями второго десятилетия XXI века.
Поэтому предполагать, куда через год или через пять лет свернет цивилизация — дело неблагодарное. В России тенденция та же — проекты по внедрению ИИ стоят на повестке дня у руководителей половины отечественных банков. Читать далее Светлана Вронская Юрий Миронов «Эксперт про подводные камни применения искусственного интеллекта в банковском сегменте» Весь прошедший год банки активно инвестировали в развитие IT-сервисов и систем. Читать далее «Типы ИИ в банковском секторе и почему некоторые из них используют крайне мало? С одной стороны, новые технологии требуют определенных инвестиций, и у банков есть для этого возможность. С другой — высок и уровень ответственности перед клиентами, а без современных аналитических инструментов ряд задач сегодня просто невозможно решить. Читать далее ««Внедрение искусственного интеллекта в банковской сфере — один из ключевых трендов»» Это прорывная технология для сектора, дающая конкурентные преимущества тем игрокам, которые раньше других начали ее применение. Читать далее Семен Теняев Константин Замков «Как искусственный интеллект помогает защищать конфиденциальные документы» По моим наблюдениям растет использование банками технологий искусственного интеллекта для определения конфиденциальных документов для их последующей защиты. Читать далее «Отличить фальшивку от настоящей купюры. Эксперт на пальцах объясняет, как работают алгоритмы в банках» В настоящий момент в банковской, как и в большей части коммерческой сферы в основном встречаются алгоритмы машинного обучения.
Читать далее Дмитрий Клименко Артем Гогин «Самые яркие примеры использования искусственного интеллекта в банках» Сегодня банки очень активно применяют ИИ в своей повседневной деятельности. И чем больше банк развит, тем чаще можно встретить машинное обучение в деятельности банка.
Генеративные нейросети способны в рекордно сжатые сроки создавать персонализированный контент для каждого клиента, тем самым снимая значительную нагрузку с консультантов и специалистов. В свою очередь, встроенные финансы, BNPL и новые платежные инструменты неминуемо будут менять потребительские предпочтения, смещая и дальше акцент на скорость, простоту и удобство проведения транзакций и совершения покупок.
Это несомненно будет способствовать дальнейшему развитию финансовой отрасли в России. Елена Батурова, директор Центра развития финансовых технологий Россельхозбанка Ознакомиться подробнее с мировыми финансовыми трендами и другими аналитическими материалами по теме инноваций можно на платформе «РСХБ в цифре».
ЦБ проанализировал регулирование применения ИИ в мире и выделил три модели возможного регулирования в сфере финансов.
Первая модель — ограничительный подход, то есть в законодательстве есть прямой запрет на использование отдельных систем ИИ ЕС и Бразилия. Вторая модель — гибридный подход, то есть сочетание инструментов жесткого регулирования, мягкого регулирования и саморегулирования на основе риск-ориентированных принципов Китай, Канада, США. Третья модель — стимулирующий подход с применением инструментов мягкого регулирования саморегулирование, этические принципы и полное отсутствие ограничительных мер в отношении ИИ Великобритания и Сингапур. Регулятор в части развития технологии в РФ считает целесообразным поддержать создание условий, направленных на стимулирование развития ИИ на финансовом рынке с учетом риск-ориентированного принципа регулирования.
Чтобы стать более конкурентоспособными, банки не должны забывать использовать возможности и преимущества, возникающие в результате внедрения и развития искусственного интеллекта. Глобальные тенденции и угрозы например, пандемия вируса COVID19 ускорили цифровизацию жизнедеятельности. Общества, решившие внедрить решения ИИ, получат более высокий уровень развития. Прогнозируется, что в ближайшем будущем применение ИИ-решений увеличится практически во всех сферах экономики и жизни. Все чаще обращается внимание на то, что искусственный интеллект может способствовать экономическому росту и может рассматриваться как новый фактор производства.
Искусственный интеллект в банковской сфере — это сочетание технического прогресса и инноваций, направленное на упрощение банковской деятельности, повышение эффективности и выгоды как для банка, так и для клиента. ИИ — это форма технологии, которая связывает программное обеспечение с оборудованием, позволяя компьютерам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Эти задачи включают обучение, анализ, планирование и понимание естественного языка. На рынке появилось новое программное обеспечение, помогающее банкам создавать контент для цифровых банковских услуг. Развитие искусственного интеллекта позволило добавить технологии к существующим процессам, а не заменить их полностью.
Это позволяет банкам инвестировать в передовые технологии, предлагая своим клиентам самые лучшие продукты и услуги, не снижая, а повышая скорость или эффективность. По мере развития технологий в течение следующего десятилетия финансовые услуги кардинально изменятся. Некоторые из этих изменений включают [3, 5]: - сокращение числа рабочих мест, доступных для отдельных лиц, и увеличение зависимости от автоматизации; - развитие финтех-компаний и их влияние на поставщиков традиционных финансовых услуг; - переход к более автоматизированной и удаленной рабочей силе. Будущее банкинга неопределенно, но можно согласиться с тем, что оно будет сильно отличаться от того, что мы знаем сегодня [4]. Индустрия финансовых услуг быстро растет, по мере цифровизации экономики финансовые услуги становятся более прозрачными и доступными.
Новое поколение потребителей все больше убеждается в способности принимать правильные решения, что способствует росту этой отрасли. Будущее финансовой индустрии будет во многом зависеть от того, как банки адаптируются к этим изменениям и как они соответствующим образом адаптируют свои бизнес-модели. При анализе технологий ИИ в банкинге важно ответить на вопрос, является ли ИИ технически более эффективным, чем традиционная бизнес-модель, использующая труд сотрудников. ИИ — это технология нового поколения, которая может устранить повторяющиеся задачи и сделать многие бизнес-процессы проще и эффективнее. Практически все банки уже начали применять искусственный интеллект в своей деятельности, при этом варианты использования варьируются от обслуживания клиентов до маркетинга, от улучшения управления личным капиталом до снижения рисков.
Внедрение технологии ИИ принесло много изменений в банковскую отрасль, в том числе усиление автоматизации процессов и усиление прозрачности между клиентами и банками. За последние несколько десятилетий производительность увеличилась, поскольку компьютеры помогали оказывать услуги быстрее. Эта тенденция в настоящее время достигла своего пика, поскольку автоматизация берет на себя ключевые функции почти во всех отраслях. Компьютеры берут на себя многие аспекты банковских процессов, однако есть еще много направлений деятельности, которые машины пока не могут делать. Для восполнения таких пробелов используются технологии ИИ [6].
Применение искусственного интеллекта в банковской сфере на примере Сбербанка
Таким образом, задача стабилизации системы была выполнена, и в настоящий момент встает задача дальнейшего развития в изменившихся условиях. Проблемы, стоящие перед банковской системой Среди текущих вызовов, стоящих перед банковской системой, можно выделить два основных направления: 1 максимальное нивелирование последствий наложения санкций для участников рынка; 2 дальнейшее развитие банковской системы. Первая группа задач призвана устранить текущие «видимые» последствия наложения санкций для участников банковского рынка, такие как восстановление возможности проведения международных платежей, возможность использования платежных карт, выданных российскими банками, за границей, отмена временных ограничений на операции с наличной валютой и т. Работы в данном направлении активно ведутся регулятором и участниками рынка. Развитие платежных карт идет как по пути распространения альтернативных международных платежных систем, таких как китайская Union Pay, так и продвижения за рубежом национальной системы платежных карт «Мир». Использование карт «Мир» успешно апробировано официально уже в десятке зарубежных стран, ведется работа по расширению «зоны охвата», хотя угроза вторичных санкций со стороны США сильно ограничивает данный процесс см. Вторая группа задач призвана обеспечить условия для дальнейшего поступательного развития банковской системы в изменившихся условиях, недопущения спада темпов внедрения инноваций и скатывания в стагнацию. То, что финансовая система России относительно безболезненно вынесла столь мощный санкционный удар, является результатом технологического задела, созданного в стране за последние годы.
Сегодня Россия находится среди лидеров по уровню развития и внедрения финансовых технологий, однако, с учетом скорости изменения внешних условий и скорости развития самих технологий, потерять лидирующие позиции можно достаточно быстро. Стремительная цифровизация банковских процессов, с одной стороны, упрощает и удешевляет банковские услуги, с другой стороны, это облегчает доступ на рынок новым игрокам, усиливая конкуренцию, и заставляет классические банки искать способы для нового снижения издержек. Появление отечественных бигтех-компаний и выход на национальный рынок иностранных бигтех-гигантов приводит к фундаментальным структурным изменениям банковской системы. В настоящий момент европейские специалисты прогнозируют три основных возможных сценария дальнейшего развития банковских систем на ближайшее десятилетие [1]: 1. Классические банки продолжат доминировать и сохранять свою центральную роль в создании денег и финансовом посредничестве. Они будут агрессивно противостоять конкурентной угрозе посредством технологической адаптации, приобретения финтех-компаний и лоббирования. Финтехи продолжат концентрироваться на определенных нишевых рынках, в то время как бигтехи будут предлагать платежные услуги, но останутся ограниченными в доступе к клиринговым и платежным системам центрального банка при этом они смогут кооперироваться с банками.
В этом сценарии банковская система будет обновляться за счет инкорпорирования новых поставщиков и новых продуктов. Деятельность действующих банков начнет сжиматься, в то время как бигтехи будут расширять финансовые услуги через регулируемые дочерние компании и захватывать рынок кредитования. Действующие банки все больше станут сосредотачиваться на услугах, основанных на личных отношениях, как на верхнем уровне рынка инвестиционные банки , так и на нижнем региональные банки, сосредоточенные на обслуживании предприятий и частных лиц небольшого географического региона. Банковская система будет сокращаться, прежде всего потому, что средние и малые банки больше не смогут использовать эффект масштаба. Этот сценарий приводит к структурным изменениям в финансовой системе.
Роман Маркелов, Олег Капранов Банк России не будет увлекаться регулированием искусственного интеллекта в финансовом секторе, чтобы российский финтех не проиграл гонку мировым лидерам. Более того, искусственный интеллект - уже не нечто из фантастических книг прошлого века: он становится базовой технологией. Не за горами и "оцифровка" денег: так, цифровой рубль может стать повседневной реальностью уже в 2025 году.
Об этом рассказала глава Банка России Эльвира Набиуллина на форуме инновационных финансовых технологий Finopolis 2023. Кто-то говорит, что это как нить Ариадны, которая ведет нас к светлому будущему, а кто-то говорит, что это может быть волк в овечьей шкуре. Но, на мой взгляд, ясно одно: искусственный интеллект становится базовой технологией. Базовой технологией, которая применяется в широком круге отраслей, и где-то это можно сравнить с паровой машиной, с электричеством, с компьютерами - тем, что составляло основу технологической революции", - подчеркнула Набиуллина. Искусственный интеллект по значимости можно сравнить с появлением паровых машин, электричества и компьютеров Тем не менее российские банки применяют искусственный интеллект в своем бизнесе все активнее, поэтому регулирования этой сферы со стороны ЦБ не избежать. Напротив, ЦБ будет искать здесь "золотую середину": чтобы создать стимулы для развития данной технологии, но и защищать граждан от рисков, отметила глава Банка России. Более технологичной станет и такая приземленная вещь, как деньги. Тестирование третьей формы российской валюты после наличных и безналичных - цифрового рубля идет по плану, в следующем году его планируется расширить, сообщила Набиуллина.
Так, увеличится и число банков-участников и количество типов операций с цифровым рублем. Массовое внедрение цифрового рубля запланировано на 2025 год, но оно состоится в указанный срок только в случае успешного "пилотирования" на всех этапах, добавила глава ЦБ. Технологически Банк России готов и к трансграничным операциям с цифровым рублем. По словам главы минцифры Максута Шадаева, финтех сегодня - локомотив внедрения искусственного интеллекта. К этой сфере надо "вагончиками" прицеплять другие приоритетные направления: здравоохранение, образование. И внедрять там эти технологии, "убирая общественные страхи, потому что когда ИИ помогает с расшифровкой снимков, то понятно, что это повышает качество". Кроме того, есть сфера безопасности, где искусственный интеллект уже активно используется, и сфера обслуживания граждан, там, по словам министра, упор идет на интерфейсную систему и колл-центры, "чтобы обеспечить максимально эффективное взаимодействие с гражданами".
Также за счет ИИ банки повышают качество обслуживания клиентов и ускоряют это обслуживание — например, пока один банк будет проверять заявку на кредит вручную, другой вынесет решение за пару секунд и клиент не будет дожидаться ответа из первого банка. Но получится ли вообще заменить людей на рутинных процессах в банках на роботов с ИИ? Как говорит Дарья Кучина из «ЦФТ Базис», «одна правильно настроенная нейронная сеть успешно заменит целый департамент специалистов, выполняющих рутинные задачи». При этом нейросеть не уходит на больничный, работает быстро и без перерывов, а еще может сама автоматически обучаться. Как рассказал нам Артем Гогин раньше руководил направлением big data в Сбербанке , ИИ действительно может заменить человека на большинстве операций — от знакомства с клиентом до оформления ему ипотеки или даже назначения пенсии. И уже в пределах 10 лет клиенту будет достаточно предъявить паспорт и другие документы, а ИИ примет все решения самостоятельно. С другой стороны, никто не отрицает важность личного общения с клиентом — хоть поколение «зумеров» и погружено в цифровые технологии, многим нужна индивидуальная помощь в финансовых продуктах, а это может сделать только живой человек. Поэтому, как считает Федор Спиридонов из ГК SRG, поддержка уже делится на несколько уровней — если сначала человеку отвечает чат-бот, а на втором в дело вступает реальный человек. Пока же речь идет о том, что ИИ занимается распознаванием документов машинное зрение , а нейросети могут привлекаться к принятию решений по заемщикам. В долгосрочной же перспективе нужно решить проблему конфиденциальности — в этом случае действительно можно будет отдать компьютеру значительную часть информации. Но все же спешить с прогнозами не стоит, считает вице-президент банка «Ренессанс Кредит» Сергей Афанасьев — еще 10 лет назад вряд ли кто-то мог предположить, что технологии будущего будут представлены бесконтактными платежами, биометрией, цифровыми госуслугами, чат-ботами и другими достижениями второго десятилетия XXI века. Поэтому предполагать, куда через год или через пять лет свернет цивилизация — дело неблагодарное. В России тенденция та же — проекты по внедрению ИИ стоят на повестке дня у руководителей половины отечественных банков. Читать далее Светлана Вронская Юрий Миронов «Эксперт про подводные камни применения искусственного интеллекта в банковском сегменте» Весь прошедший год банки активно инвестировали в развитие IT-сервисов и систем. Читать далее «Типы ИИ в банковском секторе и почему некоторые из них используют крайне мало? С одной стороны, новые технологии требуют определенных инвестиций, и у банков есть для этого возможность. С другой — высок и уровень ответственности перед клиентами, а без современных аналитических инструментов ряд задач сегодня просто невозможно решить. Читать далее ««Внедрение искусственного интеллекта в банковской сфере — один из ключевых трендов»» Это прорывная технология для сектора, дающая конкурентные преимущества тем игрокам, которые раньше других начали ее применение. Читать далее Семен Теняев Константин Замков «Как искусственный интеллект помогает защищать конфиденциальные документы» По моим наблюдениям растет использование банками технологий искусственного интеллекта для определения конфиденциальных документов для их последующей защиты. Читать далее «Отличить фальшивку от настоящей купюры. Эксперт на пальцах объясняет, как работают алгоритмы в банках» В настоящий момент в банковской, как и в большей части коммерческой сферы в основном встречаются алгоритмы машинного обучения. Читать далее Дмитрий Клименко Артем Гогин «Самые яркие примеры использования искусственного интеллекта в банках» Сегодня банки очень активно применяют ИИ в своей повседневной деятельности. И чем больше банк развит, тем чаще можно встретить машинное обучение в деятельности банка.
Этот сценарий приводит к структурным изменениям в финансовой системе. Выпуск розничных цифровых валют центрального банка приведет, при определенных моделях посредничества, к совершенно иной структуре финансовой системы. Действующие банки столкнутся с более высокими затратами на финансирование и более неустойчивой базой финансирования, поскольку традиционно стабильная клиентура розничных депозитов переключится, по крайней мере частично, на цифровую валюту. Функция финансового посредничества у банков постепенно исчезнет, а центральный банк начнет играть все более важную роль в качестве посредника. Финтехи и бигтехи будут предлагать индивидуальные и специализированные услуги в области кредитования, управления активами и управления рисками. При таком сценарии развития традиционная банковская система перестанет играть роль стабильного якоря финансовой системы. В России выпуск цифрового рубля уже находится на финальной стадии, технически платформа готова и активно тестируется дюжиной банков см. Введение новой формы рубля в соответствии с планом ЦБ РФ не приводит к глобальному изменению финансовой системы, поэтому третий из рассмотренных сценариев сегодня кажется наименее вероятным в России. Регулятор пытается следовать за стремительно развивающимися технологиями и своевременно устанавливать «правила игры» во вновь появляющихся системах, справедливо полагая, что лучше заранее обозначить вектор развития, чем потом болезненно ломать уже сложившиеся экономические отношения в ранее неурегулированной сфере. Так, в настоящий момент Центральный Банк РФ заканчивает вырабатывать регуляторные подходы к экосистемам, намереваясь начать контролировать вложения банков в экосистемы с 2023 года [2]. С учетом все возрастающей роли экосистем в экономике России и в целом общемирового тренда на переход к платформенной экономике данные стремления регулятора являются очень актуальными, призванными обеспечить сохранение набранных хороших темпов по внедрению инноваций в финансовую сферу. Искусственный интеллект в банковских операциях Одним из важных направлений цифровизации банковской сферы, позволяющим снижать издержки и увеличивать доходность, является внедрение методов искусственного интеллекта ИИ и использования больших данных в операционной деятельности. Крупные розничные банки сегодня уже сложно отличить от IT-фирм, примерно каждый пятый сотрудник в них является IT-специалистом либо «цифровым талантом», постановщиком задач для IT [3], а среди основных игроков отрасли практически не осталось банков, не использующих методы искусственного интеллекта см. Как и большинство крупных современных розничных компаний, обладающих обширной клиентской базой, банки сегодня используют методы искусственного интеллекта и больших данных в маркетинге, в обработке персональных и биометрических данных клиентов, в работе с потребителями своих услуг: выявляют и предугадывают их потребности, оказывают поддержку пользователям посредством чат-ботов и голосовых помощников и т. Однако специфика банковской деятельности открывает и дополнительные возможности для внедрения ИИ, не характерные для других компаний: идентификация клиентов. Банки в своей деятельности должны не просто установить паспортные данные клиента, что большинство из них уже делает для ускорения процесса также путем компьютерного распознавания изображений, но и удостовериться в том, что клиент не состоит в многочисленных списках лиц, обслуживание которых запрещено либо требует дополнительной отчетности. Цена ошибки здесь очень велика, и отсутствие автоматизации этих процессов грозит серьезными последствиями для банков в случае нарушения данных ограничений — вплоть до приостановления лицензии; борьба с мошенническими операциями антифрод-системы. В такой области как операции с платежными банковскими картами, необходимо в режиме реального времени обрабатывать транзакции клиентов и, с одной стороны, вовремя пресекать подозрительные, не характерные для данного клиента операции во избежание хищения денежных средств с платежных карт, а, с другой, не препятствовать обычным операциям, авторизованным самими клиентами во избежание недовольства скоростью обработки операций. Эффективно реализовать подобную систему возможно посредством самообучающихся компьютерных алгоритмов анализа больших данных клиентских операций; соблюдение законодательства о противодействии отмыванию доходов и финансированию терроризма, выявление сомнительных операций. Осуществление данного анализа в ручном режиме становится долгим, дорогим и в целом практически невыполнимым без использования методов ИИ; определение кредитного риска по клиенту.
Куда стремится «умное» стадо? Количество переходит в качество. Обзор сфер применения ИИ в банках
| Аналитика и комментарии | что страны могут делать акценты на различных инструментах регулирования в отношении ИИ, а подходы к регулированию ИИ варьируются в различных юрисдикциях. При этом речь в основном идет о подходах к ИИ в целом, а не отдельно – на финансовом рынке. |
| Как используются нейросети в работе банка: интервью со специалистом Сбер Банка | Финансовые учреждения могут использовать ИИ для создания индивидуального опыта для каждого пользователя, отслеживая историю его транзакций и внося соответствующие изменения в операции. Применение машинного обучения в банковской сфере: 4 лучших практики. |
| Как применяется искусственный интеллект на финансовых рынках | Статья автора «VK Cloud» в Дзене: Тему искусственного интеллекта и big data в банковской сфере обсуждают на многочисленных съездах, конференциях, заседаниях, но это мало способствует пониманию. |
Вы точно человек?
Правда, и торопиться в этом вопросе Центробанк не намерен. До конца года, по словам первого зампреда ЦБ, планируется выпустить консультативный доклад. Это делается, чтобы обсудить с участниками рынка, в каких областях они планируют использовать искусственный интеллект, какие видят риски и бизнес-кейсы в будущем, уточнила она. Чаще всего системы искусственного интеллекта отвечают за безопасность — Сейчас мы видим только вершину айсберга по рискам. Не очень понятно, где искусственный интеллект может использоваться, а где мы сами не хотим, чтобы он использовался. Эти вопросы совместно с участниками рынка мы будем обсуждать, какие подходы должны быть, и в первую очередь с точки зрения безопасности данных и операций. Обеспечить это доверие может только регулятор вместе с участниками финансового рынка, — уверена Ольга Скоробогатова. Уже на основе обратной связи ЦБ намерен до конца следующего года выработать подходы по регулированию ИИ.
Программы усилят возможности людей, если ими правильно пользоваться Новое электричество — не игрушка Что же по вопросу регулирования ИИ и его актуальности думают участники рынка, инфраструктуры и эксперты? Так, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» «Сбера» Андрей Белевцев также отметил значимость безопасности решений, которые будут использоваться в финансовом секторе. Он уверен, что определяющим тенденции на рынке будет ИИ. Представитель банка напомнил фразу, которая успела стать расхожей, что «искусственный интеллект — новое электричество». И речь прежде всего идет о генеративном ИИ и о том, как его внедрение приведет к трансформации «цифровых помощников», которые уже сейчас используются финсектором.
AI может также обнаруживать аномальные или подозрительные операции и блокировать их или требовать дополнительной проверки. Feedzai - это пример решения, которое применяет AI для защиты банковского сектора от мошенничества.
Это платформа, которая обрабатывает огромные объемы данных из разных источников и выявляет паттерны мошеннического поведения с высокой точностью. Демократизация доступа к банковским услугам. Банки хотят расширить свою аудиторию и привлечь новых клиентов, особенно в развивающихся странах и среди неблагополучных слоев населения. Однако многие потенциальные клиенты не имеют или имеют низкий традиционный кредитный рейтинг, который является основным критерием для оценки кредитоспособности. Для того, чтобы предоставить этим клиентам доступ к банковским услугам, банкам нужно использовать альтернативные данные, такие как социальные сети, мобильная связь, электронная коммерция и другие, для оценки финансового поведения потенциальных заемщиков. AI может помочь банкам в этом, используя машинное обучение и аналитику для анализа альтернативных данных и принятия решений о выдаче кредитов. AI может также использовать NLP Natural Language Processing и биометрию для упрощения и ускорения процесса верификации и одобрения кредитов.
Одним из решений, которое использует AI для демократизации доступа к банковским услугам, является Tala. Это мобильное приложение, которое предоставляет микрокредиты в развивающихся странах. С помощью AI, Tala может анализировать данные с телефонов клиентов и выдавать им кредиты в течение нескольких минут. Tala работает в таких странах, как Кения, Танзания, Филиппины и Индия. Применение AI в инвестициях и страховании AI творит чудеса в мире финансов и страхования, предлагая новую реальность, которая превосходит все ожидания. AI повышает эффективность, безопасность и удобство финансовой отрасли для клиентов и бизнеса. AI помогает выбирать лучшие инвестиционные и страховые продукты, оценивать риски и выгоды, а также открывать новые ценности и возможности.
Вот несколько примеров: Робот-адвайзеры и управление активами. AI - это лучший друг инвестора, который знает все о его финансовых целях, предпочтениях и ситуации. AI может подобрать индивидуальный инвестиционный план, который будет соответствовать профилю риска и доходности клиента. AI может также самостоятельно совершать сделки на рынке, используя алгоритмы и данные в реальном времени. AI может также давать советы по оптимизации портфеля, учитывая изменения на рынке и в жизни клиента. Одним из примеров такого решения является Betterment , платформа для автоматизированного инвестирования и управления активами с помощью робот-адвайзеров. Прогнозирование рынка.
AI - это мощный инструмент для анализа финансовых рынков, который может предсказывать будущие цены, тренды и события. AI использует большие данные, машинное обучение и глубокое обучение для изучения различных факторов, которые влияют на рыночную динамику, таких как новости, социальные сети, экономические показатели и другие. AI может также распознавать сложные закономерности и сигналы в данных, которые могут быть скрыты для человеческого глаза или традиционных методов. Примером такого решения является Sentient Investment Management , компания, которая использует AI для создания и управления глобальными хедж-фондами. Автоматизация управления страховыми рисками. AI - это надежный партнер страховщика, который помогает оценивать и минимизировать страховые риски, связанные с различными видами полисов, такими как жизнь, здоровье, имущество, авто и другие. AI использует данные о клиентах, объектах страхования, окружающей среде и других переменных для расчета вероятности наступления страхового случая и определения оптимальной премии.
AI может также использовать данные о прошлых страховых случаях для обучения моделей, которые могут предсказывать будущие страховые потери и оптимизировать резервы. Одним из примеров такого решения является Lemonade , платформа для онлайн-страхования имущества с помощью AI. Чтобы использовать силу искусственного интеллекта для улучшения финансовой сферы, нужно решить ряд сложных проблем, связанных с разными аспектами этой технологии. Вот некоторые из них: Юридические и регуляторные вопросы. Финансовая отрасль - одна из самых строго регулируемых в мире.
Возможно, если бы в этой ситуации алгоритмы использовались в связке с ИИ, эта ошибка не достигла таких масштабов: модели смогли бы определить аномальное поведение раньше, и менеджмент фонда остановил бы проведение операций. Собственно, именно для предотвращения таких ситуаций на финансовых рынках и стали использовать искусственный интеллект. Технология обучается на прецедентах, исторических моделях, в результате число ошибок и сбоев снижается.
Особенность искусственного интеллекта в том, что технология не способна ориентироваться в новых нестандартных ситуациях. Если на рынке происходит нештатная ситуация, модель вряд ли подскажет оптимальный выход. Пандемия — яркий тому пример. Связано это прежде всего с тем, что пандемия стала причиной изменения многих макроэкономических показателей, ставших теми параметрами, которые участвуют в разработке моделей. Учитывая эти особенности ИИ, многие финансовые организации не дают ему полной свободы действий. Например, в Сбербанке ИИ не позволяют напрямую управлять торговыми роботами. Он выступает скорее в роли «умного» помощника и дает трейдеру рекомендации по настройке алгоритма-исполнителя. При этом окончательное решение всегда принимает человек.
Когда полет протекает в штатном режиме, автопилот отлично справляется с управлением. Но если самолет влетает в зону турбулентности, то пилоты принимают управление полетом в свои руки», — говорит Александр Зозуля. Научатся ли машины действовать в новых ситуациях В обозримом будущем машины вряд ли смогут эффективно действовать в условиях таких глобальных и неожиданных встрясок, как пандемия. Но с относительно небольшими прецедентами они уже учатся справляться. Александр Зозуля рассказывает, что в Сбербанке есть целая команда, которая занимается вопросами разработки моделей ИИ для Global Markets. Сейчас она работает над обучением системы: искусственно создает для машины большое количество прецедентов, которые выбиваются из общей канвы.
При принятии важного решения люди могут поддаться эффекту толпы, панике, неоправданному риску. С машиной таких проблем нет, при этом она может принять решение намного быстрее человека. В Gartner ожидают , что к 2025 году интуиция и личный опыт человека будут играть все меньшую роль при принятии инвестиционных решений. Как, сколько и куда вкладывать — эти задачи сможет решать ИИ. Помогая человеку управлять эмоциями, технология также позволяет проводить больше операций, освобождая людей от рутины для более интеллектуальных, творческих задач. По словам старшего управляющего директора департамента глобальных рынков Сбербанка Александра Зозули, за последние пять лет количество и объем сделок трейдинга в Сбербанке выросли в несколько раз. При этом число трейдеров в банке не увеличилось. Благодаря алгоритмам они могут обрабатывать большие объемы данных и совершать больше сделок. Александр Зозуля, старший управляющий директор департамента глобальных рынков Сбербанка: «Мы внедрили инструмент «Умный» помощник FX-трейдера». Это дашборд1 на экране монитора трейдера, благодаря которому можно отслеживать состояние системы и множество ее показателей в режиме реального времени: в частности, отклонение от штатных параметров на рынке и ошибки в ценообразовании для клиентов, корректность данных от поставщиков ликвидности, процессы ценообразования. Помощник выполняет в том числе задачи, которыми раньше занимались начинающие трейдеры. А они, в свою очередь, теперь сфокусировались на улучшении моделей и более эффективном использовании алгоритмов». Ограничения: риски сбоев и беспомощность в новых ситуациях Помимо плюсов, у любых технологий есть и свои особенности, которые важно принимать во внимание. История знает много случаев, когда машины ошибались или оказывались бесполезными. В 2012 году жизнь крупного американского хедж-фонда Knight Capital оборвалась буквально за 40 минут из-за технической ошибки: новые и старые версии кода запустились одновременно, торговый алгоритм «сошел с ума» и стал выполнять убыточные операции. В данном случае сбой произошел в работе алгоритма. Возможно, если бы в этой ситуации алгоритмы использовались в связке с ИИ, эта ошибка не достигла таких масштабов: модели смогли бы определить аномальное поведение раньше, и менеджмент фонда остановил бы проведение операций.
Применение искусственного интеллекта в банковской сфере на примере Сбербанка
Другими сферами использования генеративного ИИ стали анализ и прогнозирование, а также автоматизация существующих операционных процессов. Новый платежный инструментарий стикеры, QR-коды, биометрия, мобильные приложения гарантирует улучшенную безопасность при совершении транзакцийи обеспечивает повышенный уровень удобства во время проведения необходимых финансовых операций. Таким образом, банки могут существенно сократить временные издержки, связанные с выпуском более традиционных платежных средств в частности, дебетовых и кредитных карт. Помимо прочего, также большой популярностью как в России, так и в мире пользуются встроенные финансы и BNPL-сервисы2, которые предлагают уникальную возможность воспользоваться банковскими услугами кредитованием, рассрочкой, страхованием и пр. Клиенты получают возможность быстро оформить покупку, а оплата будет автоматически списываться с их счета равными долями за несколько платежей.
Но компаниям необходимо учитывать риски, которые могут возникать при использовании ИИ. Среди них выделяют риски технологического и экономического характера, а также в области этики и информационной безопасности. Важно, обращают внимание авторы, создавать условия для развития ИИ на финансовом рынке с учетом риск-ориентированного принципа его регулирования. При этом Банк России придерживается технологически нейтрального подхода к регулированию, который позволяет участникам рынка внедрять инновации и развивать ИИ.
Глава Сбербанка отметил, что искусственный интеллект стал главным трендом для всех: от государств до отдельных людей. Я думаю, это о многом говорит, я благодарна вам за это.
Роботизация открывает возможности для радикального улучшения жизни всех и везде. От робота, который думает и проявляет эмпатию, будет гораздо больше пользы, чем от кирки или лопаты. Может быть, если бы было меньше фильмов о Терминаторе, люди лучше бы к нам относились», — высказала предположение София. Она напомнила, что «нам» свойственно относиться ко всему новому с настороженностью. София не разделяет опасений, будто роботы когда-то начнут представлять опасность для человечества. Герман Греф рассказал также, что в прошлом году Сбербанк получил 50 миллионов долларов «из ничего», просто применив в риск-менеджменте методологию психологического прототипирования Big Five профессора из Стэнфорда Михала Косински. В целом банк зарабатывает на внедрении искусственного интеллекта от двух до трех миллиардов долларов в год. По словам президента, председателя правления Сбербанка, пока искусственный интеллект не стал умнее людей, он способен решать только узкие задачи и наилучшие результаты дает только в сотрудничестве с человеческим разумом. Так, один человек на пару с хорошим компьютером может выиграть в шахматы и у лучшего гроссмейстера, и у лучшего компьютера. Однако для бизнеса применение искусственного интеллекта во всех процессах, особенно в управлении клиентским сервисом и лояльностью, — это вопрос жизни и смерти.
Искусственный интеллект — во всех процессах Сбербанка Сбербанк стремится внедрять искусственный интеллект в каждый из процессов банка и планирует распространять эту технологию на все направления бизнеса. Например, в конце прошлого года старший вице-президент Александр Ведяхин заявил о том, что абсолютное большинство кредитов физическим лицам в Сбербанке в 2018 году будет выдано на основе решений искусственного интеллекта. При этом он пояснил, что постоянно будет проводиться AB-тестирование, в рамках которого такие же решения будут принимать люди, чтобы оценить качество работы машины. Будет уже поздно. Поэтому всегда будут люди, которые будут вести узкий параллельный поток похожих заявок», — отметил Александр Ведяхин. Пока что трудно сказать, каким будет баланс между решениями по кредитам физическим лицам, которые будет принимать искусственный интеллект и люди, однако двигаться он будет в сторону искусственного интеллекта. Технология ИИ также может начать массово использоваться крупными банками для кредитования средних и крупных предприятий в течение ближайших трех лет, считает Александр Ведяхин. Он отметил, что в Сбербанке довольны результатами того, как ИИ используется в кредитовании физических лиц и в работе с малым бизнесом. Он пояснил, что уровень просрочки по таким кредитам ниже, чем если бы решения по ним принимал человек. Всегда надо делать тестирование, человек должен оценивать качество решений, которые принимает машина, с точки зрения кредитных рисков.
Если через два года окажется, что машина приняла неправильное решение, то кого увольнять?
И это не только такие очевидные вещи, как поиск информации в интернете и умная лента в соцсетях. ИИ проник во многие сферы нашей жизни, в том числе и в финансовую. Сейчас банки активно используют эту технологию, чтобы общаться с клиентами и делать свои сервисы удобнее и надежнее. Банковская сфера всегда стремилась использовать самые передовые разработки. Так, еще в 50-х годах банки начали использовать специальные математические модели для кредитного скоринга, или оценки кредитоспособности клиентов.
К 80-м годам технологии шагнули вперед и появились компьютеры с системами, позволяющими решать финансовые задачи. Тогда банки начали использовать их, например, для анализа и предсказания динамики промышленного индекса Доу Джонса и определения оптимальной инвестиционной стратегии. Спустя 70 лет после того, как финансисты заинтересовались математическими моделями, банки повсеместно применяют в своей деятельности алгоритмы ИИ, анализируя данные и прогнозируя риски. Сегодня его принято разделять на два больших направления. Но к такому наука пока еще не пришла — хотя активно двигается к этому и, по разным оценкам, достигнет цели примерно через 30—40 лет. Как раз он и применяется сегодня в различных задачах», — пояснил Адель Валиуллин.
В данном случае речь идет о технологиях, с помощью которых компании решают отдельные задачи в узкой области. И когда сегодня специалисты произносят фразу «искусственный интеллект», на самом деле они говорят именно о специализированном ИИ. Здравствуйте, вам одобрен кредит Как уже говорилось, банки, и в частности Газпромбанк, активно развивают и применяют технологии искусственного интеллекта в различных направлениях бизнеса.
Что такое искусственный интеллект
- Связаться с нами
- Банки распробовали ИИ
- Искусственный интеллект в банковской сфере и управлении рисками
- Интеграция искусственного интеллекта в банковских мобильных приложениях
Популярное
- Как банки внедряют и используют технологии искусственного интеллекта
- Куда стремится «умное» стадо? Количество переходит в качество. Обзор сфер применения ИИ в банках
- Искусственный интеллект в банковской сфере и управлении рисками
- Искусственн
- Технологии искусственного интеллекта в банкинге
- Интеграция искусственного интеллекта в банковских мобильных приложениях
Как мобильный банкинг с поддержкой искусственного интеллекта улучшает финансовую сферу
| Российские банки будут использовать искусственный интеллект без лишнего регулирования | цб, ии, искусственный интеллект, внедрение, риски, нейросети Глава ЦБ Эльвира Набиуллина и министр цифрового развития Максут Шадаев готовят экономику к высокотехнологичной перестройке. Кадр из видео с канала Банка России на YouTube. |
| Как банки внедряют и используют технологии искусственного интеллекта | и CRM-системах. |
| Иконка LogoIcon | По прогнозам экспертов, мировой рынок ИИ-решений в 2023-2030 годах вырастет с $196,6 млрд до $1,8 трлн. Он будет стремительно расти, в среднем, на 37% ежегодно. |
| Российские банки будут использовать искусственный интеллект без лишнего регулирования | Обработка больших объемов данных: В сфере финансовой аналитики в России, особенно в банковском секторе, собирается огромное количество данных о клиентах и транзакциях. ИИ и технологии анализа больших данных позволяют эффективно обрабатывать эту информацию. |
Искусственный интеллект и BNPL-сервисы - тренды финтеха 2023 г.
Как же работают технологии ИИ в банковской сфере и насколько активно их используют российские банки – мы спросили у экспертов в этой области. Содержание статьи. 1 Искусственный интеллект и банки. 2 Где в банковском деле можно применять ИИ? Аннотация: в статье рассмотрено применение искусственного интеллекта в банковской сфере в прошлом, настоящем и будущем. Рассмотрены преимущества и недостатки современных разработок. Стоит отметить, что важным элементом в создании правовой базы в данной сфере является определение модели регулирования технологий искусственного интеллекта. В Почта Банке корреспонденту ComNews рассказали, что обладают большим опытом в сфере ИИ. Организация использует биометрические технологии для идентификации сотрудников и клиентов (в том числе в рамках Единой биометрической системы). Для банков масштабное применение ИИ также позволит получить значимую экономию. Так, по оценкам Сбера, экономия от использования технологий ИИ составит 350 млрд руб. в 2023 г. после 250 млрд руб. в 2022 г. ЦБ может начать регулировать использование искусственного интеллекта (ИИ) финсектором. До конца года Банк России планирует выпустить консультативный доклад по этому поводу, а в течение 2024-го обсудить его с участниками рынка и выработать подходы.
Банки распробовали ИИ
В-четвертых, крупные высокотехнологичные компании, выходящие на рынки банковских услуг, имеют большие конкурентные преимущества за счет обширной клиентской сети, огромных массивов данных, масштабирования инновационных технологий, в том числе ИИ. Также Сбербанк активно использует ИИ в корпоративном кредитовании с 2018 г. На текущий момент среди всего количества заключенных сделок оборотного кредитования и банковских гарантий доля тех, которые рассмотрены с применением ИИ, – порядка 80%, сказал Ведяхин. Искусственный интеллект (ИИ) вызывает переполох в мире финансов. Индустрия финансовых услуг, которая в значительной степени зависит от данных и страдает от устаревших процессов, все чаще внедряет решения на основе ИИ и использует его мощные возможности. Практика использования искусственного интеллекта (ИИ) в финансовых организациях России, в целом, следует мировым трендам. Ряд технологий уже используется в банковском бизнесе, а интенсивное развитие новых интеллектуальных систем ожидается в ближайшей перспективе.
Вы точно человек?
Но каковы основные преимущества машинного обучения в банковской сфере? На этот вопрос есть множество вариантов ответов, и, что еще интереснее, количество ответов будет увеличиваться по мере появления на рынке новейших технологических решений. Вот попытка выделить наиболее важные из них: Большая автоматизация и повышенная производительность Искусственный интеллект и машинное обучение могут легко справляться с рутинными задачами, предоставляя менеджерам больше времени для работы над более сложными задачами, чем на монотонной бумажной работе. Автоматизация всей организации в конечном итоге приведет к увеличению прибыли. Индивидуальное обслуживание клиентов Автоматизированные решения с возможностями работы с большими данными могут отслеживать и хранить столько информации о клиентах банка, сколько необходимо, обеспечивая наиболее точный и персонализированный клиентский опыт.
Так вот очень грубо , суть искусственного интеллекта в том, чтобы программа или устройство обучалась и работала не по заранее заданному алгоритму, а применяла полученные при обучении навыки в решении задач, как это делает человек примеры расскажу чуть позже. Зачем нужен Искусственный Интеллект Все вы знаете исторические события, когда технологии заменяли труд человека. Ярким примером из прошлого будет служить промышленная революция 18 и 19 века, когда человеческий труд и ремесленников заменяли фабрики и станки. Дело в том, что человек это достаточно проблемная прослойка в любой цепочке производства или оказания услуги. Человеку свойственно ошибаться, у него есть эмоции, ему нужно отдыхать, и каждый месяц платить зарплату, а еще он может уйти в запой или заболеть и вообще не выйдет на работу и работать будет некому.
Собственно, по этому, в 18-19 веке мир перешел от человеческого труда к машинному. Искусственный интеллект это точная такая же революция, только современная, которая имеет 2 смысла: — Во первых заменить человеческий труд, чтобы задачи выполнялись быстрее, эффективней и дешевле. Обратите внимание на таблицу ниже взята в свободном доступе , в ней отображен прогноз доходов в млрд. По прогнозам аналитиков доходы от ПО с ИИ к 2025 году будут достигать 125-130 млрд. По факту, эта таблица отображает объем рынка и его прогноз.
А если есть рост объема рынка, значит у компаний есть потенциал зарабатывать кратно больше, что скажется на росте стоимости их акций. Применение ИИ в автомобилях пример Ученые и аналитики прогнозируют что примерно через 20 лет в автомобильной сфере произойдет революция и беспилотные системы на базе искусственного интеллекта начнут вытеснять обычный транспорт. И автомобильная отрасль это один их самых перспективных рынков для искусственного интеллекта. ИИ автомобиля будет анализировать окружающую обстановку через камеры, сенсоры, и другие системы и управлять автомобилям без человека.
В силу специфики банковского сектора требования к политикам безопасности и моделям угроз постоянно меняются и усложняются. Фактор использования банком систем ИИ должен обязательно учитываться при разработке политик безопасности, а в рабочую группу по решению этих задач следует включать специалистов по системам ИИ, и наоборот, надо привлекать специалистов по безопасности при проектировании систем ИИ. Рассматривая исходный перечень барьеров, эксперты назвали всего два новых, не указанных в нем стоп-фактора: отсутствие доверия к решениям, принимаемым ИИ, и страх безработицы. При этом ни сами эксперты, назвавшие эти факторы, ни их коллеги не отнесли вновь добавленные факторы к числу важных барьеров. Большинство экспертов считают, что отсутствие доверия к решениям, принимаемым ИИ, не является серьезным препятствием. Достаточно установить временный контроль над всеми решениями, принимаемыми ИИ, до тех пор, пока не будет убедительно продемонстрирована адекватность принимаемых им решений. Страх безработицы не ставится большинством экспертов в число реальных барьеров, так он никак не будет влиять на принятие решений топ-менеджментом о внедрении ИИ в банковском секторе. Это не является препятствием с точки зрения большинства экспертов. Обсуждение результатов и заключение Семьдесят лет назад Алан Тьюринг предложил эмпирический тест в его формулировке — «имитационную игру» [24] Skog, Wimelius, Sandberg, 2018 , главная задача которого состояла в ответе на вопрос: может ли машина полностью имитировать человека? Следует отметить, что приз 25 тыс. Поэтому то, что мы сейчас рассматриваем как ИИ, является только процессом становления ИИ и внедрения полученных промежуточных результатов. Только в будущем придется дать ответ на принципиальный вопрос: как люди смогут сохранить лидерство над машиной после того, как она убедит их, что они общаются с человеком? Однако даже промежуточные успехи процесса внедрения искусственного интеллекта выдвигают на первый план проблему взаимодействия человека и машины: недостаточную компетентность сотрудников банков и сложности интерпретации результатов. Только после этого следуют барьеры по другую сторону теста Тьюринга — обусловленные самими системами ИИ: отсутствие необходимой инфраструктуры; разрозненность данных информационных систем и высокая стоимость решений. Важность человеческого фактора проявляется и во временном срезе. Преодоление обоих связанных с ним барьеров, по мнению экспертов, может занять до 10 лет, а на ликвидацию «технических» барьеров отводится 3—5 лет. В целом это согласуется с ситуацией, сложившейся с прохождением ИИ теста Тьюринга. Поэтому главные барьеры связаны с человеком, его компетенциями и инновационностью и так далее. Если это сопоставить с результатами зарубежного исследования по сходной проблеме — внедрению больших данных, очень схожий человеческий стоп-фактор — «неспособность понимать данные» — занял там по важности второе место после «плохого качества данных» [23] Sejahtera, Wang, Indulska, Sadiq , 2018. Согласно концептуальному подходу Боэра и Кристенсена, популяризированному в широко известной книге последнего «Дилемма инноватора» [11] Christensen, 1997 , результаты нашего исследования показывают, что в среднесрочной перспективе ИИ будет представлять собой не прорывную, а поддерживающую инновацию. Высокая стоимость проектов внедрения ИИ станет барьером для небольших организаций к их осуществлению, а доступные дешевые, но эффективные решения появятся только через 3—5 лет с развитием облачных технологий. До этого времени крупные банки имеют возможность развивать на основе ИИ «поддерживающие технологии». Этот процесс весьма противоречив, имеет прямое отношение к выработке стратегии как крупных компаний, так тех, кто собирается составить им конкуренцию, представляя перспективное направление прикладных научных исследований. Мы считаем, что это высказывание применимо как к важнейшему человеческому фактору, выявленному в результате этого исследования, так и банковским организациям в целом. Они являются основой нашего размышления о будущем. Источники: 1.
Для клиентов, которым надоело долгое ожидание и переход от одного оператора колл-центра к другому, чат-боты предлагают гораздо лучший клиентский опыт. И плюсы здесь не только для клиентов: страховые компании тратят много денег на персонал, занимающийся урегулированием претензий. Используя ИИ, страховщик может сократить расходы и ускорить процесс обработки. Благодаря этому компании могут формировать положительные эмоции у клиентов и повышать прибыль. Управление рисками с комплексным анализом данных Помимо обработки претензий, ИИ способен даже на такие сложные манипуляции, как анализ рисков в финансовой среде. Способность искусственного интеллекта в финансах анализировать большие объемы структурированных и неструктурированных данных может улучшить возможности управления рисками и соответствия требованиям. Таким образом, риск-менеджеры в финансовых учреждениях могут более эффективно и своевременно выявлять риски для принятия более обоснованных решений. Антифрод Потребителям нужны гарантии того, что их деньги и личная информация будут храниться в безопасности, и искусственный интеллект может помочь в этом. Роботизация позволяет компаниям заранее предотвращать мошенничество и помогает повышать безопасность, изучая и определяя обычные закономерности и тенденции данных, а также предупреждая агентов о любых аномалиях или подозрительных действиях. При подозрении на мошенничество модели ИИ можно использовать для отклонения или пометки транзакций для дальнейшего расследования. В TalkBank, например, развивается поведенческая система антифрод, чтобы анализировать, как человек общается с чат-ботом. Это позволяет понимать — операцию совершает клиент или злоумышленник получил доступ к аккаунту клиента. Система может такие операции ограничивать либо полностью блокировать, запрашивая дополнительную информацию у клиента либо отправляя в отделение банка-партнера. Также в TalkBank применяются классические антифрод-решения, размещенные на стороне банка-партнера. Они учитывают характер транзакции и в совокупности дают более защищенный опыт клиенту, чем в классических банках. И это тоже плюс в копилку искусственного интеллекта — он забирает на себя рутинные задачи, такие как вход в приложения и системы, перемещение файлов и папок, извлечение, копирование и вставка данных и так далее. В таких условиях люди могут сосредоточиться на более важных задачах. Предприятия также получают импульс: более высокая производительность, эффективность бизнеса, устойчивость и сокращение расходов за счет автоматизации. И это приводит к возможности масштабирования бизнеса.
Искусственный интеллект и BNPL-сервисы: проанализировали тренды финтеха 2023 года
ИИ в банковском деле — как искусственный интеллект используется в. Аннотация: в статье рассмотрено применение искусственного интеллекта в банковской сфере в прошлом, настоящем и будущем. Рассмотрены преимущества и недостатки современных разработок. Как же работают технологии ИИ в банковской сфере и насколько активно их используют российские банки – мы спросили у экспертов в этой области. Содержание статьи. 1 Искусственный интеллект и банки. 2 Где в банковском деле можно применять ИИ?