Искусственный интеллект для банков

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно трансформирует банковскую сферу, меняя подходы к автоматизации, принятию решений и взаимодействию с клиентами.

В условиях обостряющейся конкуренции со стороны финтех-компаний и растущих ожиданий клиентов относительно скорости и комфорта обслуживания банки без внедрения систем искусственного интеллекта рискуют потерять свои позиции на рынке. Современные финансовые организации вынуждены интегрировать технологии ИИ в бизнес-процессы, чтобы сохранять конкурентоспособность и отвечать высоким требованиям цифровой эпохи. По данным исследования Ассоциации «Финтех» и компании Accenture, проводимых в 2021 году, банковская сфера находится на пороге масштабной трансформации, где искусственный интеллект станет основой финансовых услуг следующего поколения.

Искусственный интеллект в банковской сфере решает комплекс стратегических задач, позволяя финансовым учреждениям повысить эффективность и конкурентоспособность.

• Повышение скорости обслуживания — внедрение ИИ позволило сократить время рассмотрения кредитных заявок с нескольких недель до нескольких минут, что критически важно в условиях высококонкурентного рынка.
• Оптимизация расходов — по информации Сбербанка, внедрение искусственного интеллекта в 2022 году принесло финансовый эффект в размере 230 млрд рублей.
• Автоматизация рутинных процессов — использование голосовых роботов и чат-ботов позволяет банкам экономить десятки миллионов рублей ежемесячно на обслуживании клиентов. Например, голосовой робот Т-Банка сократил время консультации в среднем на 40 секунд, что принесло экономию более 30 млн рублей в месяц.
• Повышение качества обслуживания — системы на основе машинного обучения анализируют поведенческие паттерны клиентов, что позволяет делать персонализированные предложения и предвосхищать потребности пользователей.
• Минимизация рисков — ИИ-системы обнаруживают подозрительные транзакции и предотвращают мошеннические операции, что снижает финансовые потери банков и укрепляет доверие клиентов.

Современные банковские технологии на базе искусственного интеллекта охватывают широкий спектр применений, от взаимодействия с клиентами до глубокой аналитики финансовых данных:

1. Автоматизация банковских операций

Автоматизация банковских процессов с применением ИИ включает:

• автоматизацию обслуживания клиентов и улучшение клиентского сервиса через чат-боты и голосовых помощников, обеспечивающих круглосуточную поддержку;
• автоматизацию кредитования с помощью скоринговых моделей, принимающих решения о выдаче кредита в течение нескольких минут;
• автоматизацию обработки транзакций для повышения скорости операций и снижения вероятности ошибок;
• автоматизацию KYC/AML-процедур, включая распознавание документов и проверку личности клиентов. Например, Росбанк использует ИИ для обработки данных клиентов при открытии счетов, что позволило снизить сроки открытия счёта до 5 минут, в то время как ранее на это уходило не менее 20 минут.

2. Анализ данных и прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика в банках становится ключевым инструментом для принятия стратегических решений. В неё входят:

• персонализация предложений на основе анализа клиентского поведения — позволяет повысить конверсию продаж банковских продуктов;
• прогнозирование дефолтов и оценка кредитных рисков на основе комплексного анализа данных;
• предиктивная аналитика для удержания клиентов и предотвращения их оттока путём своевременного выявления признаков неудовлетворённости сервисом;
• анализ клиентского поведения для создания персонализированных рекомендаций, напоминаний о регулярных покупках и других сценариев взаимодействия.

3. Борьба с мошенничеством

Системы предотвращения мошенничества на базе ИИ обеспечивают многоуровневую защиту финансовых операций, включающую:

• обнаружение мошеннических транзакций в режиме реального времени с использованием моделей машинного обучения;
• предотвращение мошенничества на этапе инициирования операций путём выявления аномалий в поведении пользователей;
• адаптивные антифрод-системы, которые самообучаются на новых сценариях мошеннических действий;
• искусственный интеллект для безопасности финансовых транзакций, который анализирует нетипичное поведение как физических, так и юридических лиц.

4. Кредитный скоринг и принятие решений

Автоматизированное кредитование с применением ИИ трансформирует традиционные процессы оценки заёмщиков. В этих рамках:

• проводится оценка кредитоспособности с использованием альтернативных данных и поведенческого скоринга;
• составляются автоматизированные скоринговые модели, способные оценивать заявки за минуты вместо дней;
• собираются альтернативные данные для кредитования, включая анализ транзакционной активности и цифрового следа клиента;
• искусственным интеллектом вносятся предложения для кредитования малого и среднего бизнеса с учётом специфики отрасли и региональных особенностей.

5. Управление рисками

Управление рисками с помощью технологий ИИ становится более точным и проактивным за счёт:

• управления кредитными рисками через постоянный мониторинг и анализ кредитного портфеля;
• управления операционными рисками банка с использованием алгоритмов машинного обучения;
• управления рисками безопасности информационных систем и защиты данных;
• моделирования сценариев для стресс-тестирования и оценки устойчивости банка к различным экономическим ситуациям.

Интересно отметить, что банки находят и более нестандартные применения искусственного интеллекта. Например, Альфа-Банк использует ИИ для автоматизации маршрутов и управления распределением заявок среди более чем 25 тыс. локаций на территории страны, а банк «Открытие» применяет технологии машинного обучения для эффективного решения задач в сегменте корпоративных продаж.

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение искусственного интеллекта в банковской сфере сталкивается с рядом существенных препятствий:

Регуляторные ограничения

Банковская отрасль является одной из наиболее зарегулированных, что создаёт дополнительные сложности при внедрении инновационных технологий. Основным барьером для развития ИИ в финансовом секторе является ограничение возможностей сбора и обмена деперсонализированными данными при соблюдении всех законодательных норм и требований по защите информации.

Внедрение ИИ-решений в банковской сфере сталкивается с необходимостью строгого соблюдения требований Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных», что существенно усложняет процесс обработки клиентской информации даже в обезличенном виде. Положения Банка России предъявляют дополнительные требования к обеспечению объяснимости алгоритмов принятия решений, что создаёт значительные сложности при разработке полностью автоматизированных систем кредитного скоринга. Контроль со стороны Роскомнадзора в отношении проектов по анализу данных часто приводит к удлинению сроков согласования и внедрения инновационных решений. В результате процесс внедрения ИИ растягивается на месяцы из-за необходимых согласований с регуляторами.

Кадровый дефицит

По данным Сбербанка, опубликованным в июне 2023 года в официальном интервью с топ-менеджментом банка, рынок уже тогда требовал в 6–7 раз больше дата-сайентистов, чем в 2020 году. Несмотря на внушительный штат более чем из 30 тысяч ИТ-специалистов, включая свыше 3 тысяч сотрудников, непосредственно занятых в ИИ-трансформации, даже крупнейший банк страны ощущал острую нехватку квалифицированных кадров. В современных реалиях эта тенденция сохраняется, а возможно, и усиливается, поскольку темпы внедрения искусственного интеллекта в финансовом секторе продолжают расти. Дефицит экспертов по искусственному интеллекту, машинному обучению и анализу данных остаётся одной из ключевых проблем, сдерживающих полномасштабное внедрение ИИ-технологий в банковской сфере.

Инфраструктурные вызовы

Создание и обучение моделей искусственного интеллекта требует значительных вычислительных мощностей. По мнению экспертов, доверенная инфраструктура для разработки и обучения ИИ-решений представляет собой существенную статью расходов, особенно в условиях перегретого рынка видеокарт из-за криптовалютного бума.

Качество и доступность данных

Эффективность систем искусственного интеллекта напрямую зависит от качества и объёма доступных данных. Не все финансовые организации располагают структурированными и достаточно обширными массивами информации для обучения точных моделей, что ограничивает потенциал применения технологий машинного обучения.

Интеграционные сложности

Внедрение ИИ-решений в существующую ИТ-инфраструктуру банков часто сопряжено со значительными техническими трудностями. Интеграция современных алгоритмов с устаревшими системами требует дополнительных ресурсов и времени, что может замедлять процесс цифровой трансформации.

Применение искусственного интеллекта в банковской сфере сопряжено с определёнными рисками, которые необходимо учитывать при разработке и внедрении соответствующих технологий.

Этические вызовы и предвзятость алгоритмов

Существует риск, что алгоритмы машинного обучения могут воспроизводить существующие предрассудки и дискриминацию. Например, при принятии решения о выдаче кредита ИИ не должен опираться на такие характеристики, как пол, расовая или национальная принадлежность заявителя. Профессиональное сообщество всё чаще поднимает вопросы этичности применения искусственного интеллекта и справедливости принимаемых им решений.

Непрозрачность алгоритмов («черный ящик»)

Одной из проблем современных систем ИИ является сложность объяснения процесса принятия решений. Когда банк отказывает клиенту в кредите на основании вердикта алгоритма, не всегда можно точно установить, какие факторы повлияли на это решение. Такая непрозрачность может вызывать недоверие к системам, использующим технологии искусственного интеллекта.

Угрозы информационной безопасности

Результат работы моделей ИИ зависит от значительного объёма данных из различных, в том числе внешних, источников. Это существенно повышает требования к системам информационной безопасности банковских учреждений для компенсации рисков намеренного искажения входных данных и защиты от целенаправленных атак на алгоритмы. Современные ИИ-системы в финансовом секторе особенно уязвимы к различным формам информационных угроз, включая отравление обучающих данных и обманные последовательности входных сигналов, способные привести к некорректным решениям алгоритмов и значительным финансовым потерям. Финансовые учреждения вынуждены создавать многоуровневые системы защиты своих ИИ-решений, что увеличивает общую стоимость цифровой трансформации банковских процессов.

Социально-экономические последствия

Автоматизация банковских процессов с помощью искусственного интеллекта может привести к сокращению рабочих мест. Профессиональное сообщество начинает активно обсуждать вопрос о том, как минимизировать негативные последствия автоматизации для рынка труда и обеспечить переквалификацию сотрудников, чьи функции могут быть заменены алгоритмами.

Недостаточная надёжность систем

Даже самые совершенные системы искусственного интеллекта не застрахованы от ошибок, особенно в нестандартных ситуациях или при столкновении с данными, существенно отличающимися от тех, на которых проводилось обучение. Это создаёт риски принятия неверных решений, которые могут иметь серьёзные финансовые последствия как для банков, так и для их клиентов.

В ответ на эти вызовы ведущие финансовые организации разрабатывают собственные принципы этичного использования ИИ. Например, Сбербанк одним из первых в России утвердил принципы этики искусственного интеллекта, которые призваны помочь сотрудникам принимать правильные решения в сложных этических ситуациях, связанных с применением ИИ-технологий.

Компания MWS предлагает комплексные решения для банковского сектора, позволяющие максимально реализовать потенциал искусственного интеллекта в финансовой сфере. Понимая специфику высокорегулируемой банковской отрасли и критичность безошибочной работы финансовых систем, специалисты MWS разработали линейку продуктов, учитывающих все особенности применения ИИ в финансовых организациях.

Экспертиза MWS в области банковских технологий позволяет финансовым учреждениям:

• ускорять бизнес-процессы за счёт внедрения предиктивной аналитики и продвинутых алгоритмов машинного обучения;
• создавать устойчивые антифрод-системы нового поколения, способные адаптироваться к эволюционирующим методам мошенничества;
• реализовывать персонализированное обслуживание клиентов в цифровых каналах с учётом их предпочтений и финансового поведения;
• обеспечивать прозрачность и управляемость ИИ-моделей в соответствии с регуляторными требованиями.

В отличие от многих решений на рынке, платформы MWS спроектированы с учётом необходимости интеграции с существующими банковскими системами и предлагают гибкие API для автоматизации финансовых процессов. Это позволяет банкам постепенно внедрять элементы искусственного интеллекта в свою инфраструктуру без необходимости радикальной перестройки архитектуры ИТ-систем.

Если вы ищете надежного партнёра по внедрению ИИ в банковские процессы — эксперты MWS готовы предложить проверенные подходы и технологические решения, адаптированные к конкретным задачам вашего финансового учреждения.

Искусственный интеллект в банковской сфере перестал быть просто модным трендом или экспериментальной технологией. Сегодня это ключевой фактор конкурентоспособности, определяющий эффективность бизнес-процессов, качество клиентского сервиса и уровень безопасности финансовых операций. Несмотря на существующие вызовы и ограничения, потенциал применения ИИ в банковском секторе огромен.

В ближайшие годы мы будем наблюдать всё более глубокую интеграцию технологий искусственного интеллекта в повседневную деятельность банков — от полностью автоматизированного скоринга и персонализированных финансовых рекомендаций до предиктивной аналитики, предвосхищающей потребности клиентов. Банки, которые сейчас инвестируют в развитие компетенций в области ИИ и сопутствующих технологий, получат значительное преимущество в быстро меняющемся мире финтеха.

Важно отметить, что успешное внедрение искусственного интеллекта требует комплексного подхода, включающего не только технологические аспекты, но и трансформацию организационной культуры, развитие необходимых компетенций у сотрудников и создание этических принципов использования ИИ. Только сбалансированный подход к цифровой трансформации позволит банкам в полной мере реализовать потенциал искусственного интеллекта и установить новые стандарты эффективности и безопасности в финансовой сфере.