В статье рассмотрена роль искусственного интеллекта в современном банкинге, выполнен анализ его использование в практике ведущих банков. Систематизация подходов к определению сущности ИИ позволила выделить технологическую, результативную и алгоритмическую концепции. В настоящее время ИИ основное применение получил в решении вопросов оптимизации работы с клиентами. Дальнейшее развитие ИИ позволит комплексно решать задачи управления банком.
Ключевые слова : банковская отрасль, большие данные, взаимодействие с клиентами, технологии искусственного интеллекта, цифровизация.
В настоящее время бизнес активно проявляет интерес к использованию искусственного интеллекта (ИИ) в своей деятельности. При этом особую актуальность внедрение данной технологии имеет для предприятий, ориентированных на розничные продажи товаров и услуг, поскольку ИИ -технологии позволяют персонифицировать маркетинговые сообщения, повышать осведомленность клиентов и повышать их лояльность. К числу таких предприятий относятся банки, компании мобильной связи, сети розничной торговли. Повсеместное внедряется абсолютно разными по направлениям деятельности предприятиями обусловлено снижением стоимости высокопроизводительных вычислительных ресурсов, а также ростом доступности больших объемов данных для обучения ИИ.
В работе [1] к числу преимуществ применения ИИ в бизнесе отнесены: снижение издержек, улучшение качества продуктов, рост производительности труда, повышение эффективности взаимодействия с клиентами.
Высокий потенциал для внедрения технологий ИИ имеет банковская отрасль, входящая в число лидеров по уровню цифровизации [2]. Так, согласно исследованию консалтинговой компании McKinsey, уровень цифровизации банковской отрасли в мире к 2025 году может достичь 80 %, что создает условия для внедрения ИИ. Кроме этого, обеспечить переход к экосистемному взаимодействия с миллионами клиентов в условиях высокого уровня конкуренции в отрасли невозможно без широкого внедрения технологий ИИ.
В условиях повышение цифровой и финансовой грамотности населения взаимодействия банков с клиентами основанные на личном общении в офисах постепенно уходят в прошлое, уступая место цифровому банкингу. Так согласно данным ЦБ за последние четыре года число банковских филиалов сократилось более чем на шесть тысяч.
Использование банками ИИ, способному анализировать в реальном времени информацию о потенциальных заемщиках из разнообразных источников, обеспечивает существенное улучшение процесса принятия решений по кредитам, снижает риски, а также способствует улучшению банковских продуктов. Позитивный эффект внедрения ИИ достигается за счет возможности предоставления персонифицированных продуктов, созданных на основе анализа покупательского поведения клиентов. В качестве важнейшей задачи, решаемой на основе ИИ, выступает повышение качества продуктов, достигнутое в результате обработки данных клиентов [3].
Таким образом, в качестве важнейшего направления использования технологий ИИ следует рассматривать работу с клиентами. Кроме этого, большой потенциал ИИ имеет в решении вопросов обеспечения кибербезопасности. В условиях широкого внедрения онлайн банкинга для обеспечения оперативной идентификации личности и повышения безопасность банковских платежей необходимо внедрение технологий искусственного интеллекта, позволяющие проводить анализа данных по транзакциям для обнаружения и предотвращения мошенничества.
В настоящее время в качестве ключевых трендов применения технологии искусственного интеллекта в банковской сфере выступают [4]:
- Технология скоринга, позволяющая проводить мониторинг финансового состояния заемщика и принимать решения о кредитовании. Проблемой традиционных моделей кредитного скоринга является использование достаточно ограниченного набора параметров заемщика. Способность ИИ анализировать большие массивы данных в реальном масштабе времени позволяет принимать решения на основе анализа данных из широкого набора источников. Результатом является более обоснованные решения о кредитовании, а также снижение рисков кредитования.
- Голосовые помощники и чат боты, осуществляющие предоставление информации клиентам о банковских услугах, оказывающие помощь в совершении денежных операций, а также проводящие консультирование клиентов по их вопросам.
- Антифрод-системы, осуществляющие борьбу и предотвращение мошенничества на основе мониторинга и анализа подозрительных транзакций, идентификация клиентов и выявление аномального поведения.
- Обслуживание банкоматов на основе идентификации клиента, осуществления мониторинга и предотвращение мошенничества, а также предложение персонализированных услуг
Что касается современного состояния применения технологий ИИ в банковской сфере, то лидером является Сбербанк, который стал фактически федеральным центром компетенций в области ИИ. В числе процессов, оптимизированных и автоматизированных с применением ИИ-технологий, — взыскание просроченной задолженности, экспертиза и оценка правовых рисков кредитного процесса, продвижение розничных продуктов банка, проверка числовых данных, вводимых пользователями и т. д. При выдаче потребительских займов более 90 % случаев решение об одобрении или отказе принимает искусственный интеллект. В корпоративном сегменте этот показатель составляет около 80 %. Благодаря автоматическому анализу текста и обработке естественного языка, системы ИИ могут быстро и точно предоставлять клиентам необходимую информацию и решать их проблемы, что, что позволяет существенно повысить уровень удовлетворенности клиентов [5].
Инвестиции в развитие технологий ИИ имеют высокую эффективность. Так, согласно оценкам экспертов, отдача от каждого инвестированного в искусственный интеллект рубля составляет около 7 рублей. Однако развитие ИИ-технологий требует достаточно больших вложение. Так, ПАО «Сбербанк» ежегодно инвестирует в развитие искусственного интеллекта более 1 млрд руб. Таким образом, практика использования ИИ технологий в ПАО «Сбербанк» наглядно показывает возможности, которые искусственный интеллект открывает перед финансовыми организациями. Инновации позволяют улучшать клиентский опыт, принимать быстрые и обоснованные решения, автоматизировать бизнес-процессы. В комплексе эти нововведения способствуют росту финансового результата хозяйственной деятельности банка и позволяют кредитной организации отстроиться от конкурентов, поставив интересы клиента банка на первое место.
Стратегии развития технологий ИИ также активно реализуют такие банки, как «Альфа-банк», «МТС-банк», «Газпромбанк», «ВТБ», «Росбанк», «Банк Хоум Кредит», «Россельхозбанк», «Московский кредитный банк» и ряд других. Так «Альфа-банк» использует технологии ИИ, которые помогают ускорить скоринг, обработать документы заемщика, выполнить идентификацию клиента с помощью созданного цифрового образа, а также разработать банковские продукты с учетом интересов клиентов.
МТС-банк внедрил технологии ИИ в кредитном скоринге, для обеспечения удалённой идентификации при помощи единой биометрической системы, а также в банке роботизировали первичную обработку входящих документов. Кроме этого, ИИ используется для решения задач цифрового маркетинга и оптимизации продуктового портфеля.
С целью прогнозирования дальнейшего развития ИИ в банковской сфере рассмотрим различные подходы к определению его сущности. Классическое определение ИИ представлено в работе «Модели и методы искусственного интеллекта»: «направление исследований, целью которого является создание машин, способных решать такие задачи, с которыми до сих пор мог справиться только человек» [6]. Кроме этого, в цитируемой работе авторы приводят и более современные определения ИИ, в которых он предстает как «совокупность моделей, методов и технологий для решения плохо формализуемых (интеллектуальных) задач» или «способность к мышлению, которая воспроизведена с помощью искусственных носителей» [6].
Различные подходы к определению ИИ представлены также в работе [3]. Технологическая концепция ИИ рассматривает его как синтез технологий машинного обучения, обработки естественного языка и когнитивных вычислений. Способности искусственного интеллекта «думать» и учиться подобно человеческому интеллекту, а также обрабатывать в реальном масштабе времени большие данные уделяется приоритетное внимание в рамках результативной концепция ИИ. Сложные алгоритмы машинного обучения и обработки естественного языка лежат в основе алгоритмической концепция ИИ.
Таким образом, под термином “Искусственный интеллект” понимаются информационные системы, позволяющие имитировать когнитивные функции человека и получать результаты сопоставимые с интеллектуальной деятельностью человека.
Что касается участия ИИ в управлении банком, то пока успехи достигнуты в решении частных задач, связанных с обработкой и анализом больших массивов данных в автоматическом режиме. Перспективы комплексного использования искусственного интеллекты в банковской сфере связаны с созданием сильного ИИ, который понимается как система, которая способна решать сложные интеллектуальные задачи и имеет определенную автономию в постановке целей и принятии решений.
Таким образом, высокий уровень конкуренции в банковском бизнесе и постоянный рост требований со стороны потребителей к качеству продуктов обуславливает необходимость постоянно внедрять инновационные технологии, основанные на ИИ, способном обрабатывать массивы больших данных в онлайн режиме . Применение ИИ технологий позволяет банкам значительно повысить эффективности своих бизнес-процессов.
Литература:
- Кочкин, Т. Н. Сферы применения искусственного интеллекта в бизнесе России / Т. Н. Кочкин. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2022. — № 3 (398). — С. 180–181. — URL: https://moluch.ru/archive/398/88090/ (дата обращения: 05.12.2024).
- Цифровая экономика: 2023: краткий статистический сборник / Г. И. Абдрахманова, Ц75 С. А. Васильковский, К. О. Вишневский и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: НИУ ВШЭ, 2023. — 120 с.
- До Тхи Куен, Применение искусственного интеллекта в управлении лояльностью клиентов в банках // Информация и инновации. 2023, Т.18, № 2. с. 56–64. DOI: 10.31432/1994–2443–2023–18–2-56–64.
- Банк России. Применение искусственного интеллекта на финансовом рынке [Электронный ресурс] // Доклад для общественных консультаций. — Москва., 2023. — С. 9–10. — URL: https://cbr.ru/press/event/?id=17177 (дата обращения: 05.12.2024).
- Интеллектуальный прорыв. Какие AI-решения уже внедрены в России [Электронный ресурс] / СберПро. https://sber.pro/publication/intellektualnyi-proryv-kakie-ai-resheniia-uzhe-vnedreny-v rossii?ysclid=lmz62zyass170968730.
- Пенькова Т. Г., Вайнштейн Ю. В. Модели и методы искусственного интеллекта: учеб. пособие. Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2019. 116 с.
