Хотя искусственный интеллект существует уже более полувека, в последнее время его возможности значительно возросли. Это стимулирует развитие многочисленных практических применений, как в финансовом, так и в других секторах. Инструменты искусственного интеллекта могут дать значительные преимущества, позволяя автоматизировать определенные задачи и повысить аналитический потенциал по сравнению с традиционными методами. Однако они также представляют собой ряд ограничений, которые могут сделать их непригодными для определенных видов деятельности, наряду с набором рисков, требующих надлежащего управления.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект представляет собой набор теорий и алгоритмов, позволяющих компьютерным системам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта (например, визуальное восприятие, распознавание голоса или интерпретация текста с учетом его контекста), которые в некоторых случаях дополняют эти навыки.
Большинство современных приложений искусственного интеллекта относятся к области машинного обучения. Это состоит в том, что компьютер делает выводы из статистического анализа данных, в процессе, который автоматически улучшается по мере поступления в алгоритм все большего количества информации.
Искусственный интеллект - это не новое явление, первые научные исследования были начаты в 1950-х годах. Однако в последнее время он приобрел популярность главным образом в силу трех факторов:
- растущего объема имеющихся цифровых данных;
- увеличения объема хранения данных и возможностей их вычислительной обработки и снижения их стоимости;
- прогресса, достигнутого в использовании алгоритмов.
Благодаря этим изменениям теперь можно более эффективно использовать возможности искусственного интеллекта, и, как следствие, его использование значительно возрастает не только в финансовом секторе, но и в экономике в целом .
Однако этот уровень развития различается по регионам. Частные инвестиции в искусственный интеллект составляют более 6,5 млрд. евро в Азии и более 12 млрд. евро в Северной Америке, в то время как в Европе - менее 3,5 млрд. евро. Частично это связано с привилегированным положением азиатских и американских технологических гигантов в области разработки инструментов искусственного интеллекта, поскольку они располагают как инфраструктурой, так и необходимыми данными.
Соответственно, эти корпорации интенсивно используют эту технологию внутри себя, а также стали ведущими мировыми поставщиками приложений искусственного интеллекта (например, распознавание образов, перевод, обработка естественного языка и т.д.).
Преимущества искусственного интеллекта
Использование методов искусственного интеллекта при предоставлении финансовых услуг может повысить эффективность, снизить затраты, повысить качество, уровень удовлетворенности клиентов и расширить доступ к финансовым услугам, главным образом благодаря возможностям автоматизации операционных процессов и повышению аналитического потенциала.
Большая автоматизация
Такие методы, как обработка естественного языка или распознавание изображений, позволяют финансовым учреждениям автоматизировать повторяющиеся или малопривлекательные задачи (например, ответы на часто задаваемые вопросы). Это снижает вероятность человеческих ошибок, повышает производительность и снижает затраты на выполнение этих задач.
В результате уровень удовлетворенности клиентов повышается, поскольку они получают лучшее обслуживание (более короткое время реагирования и большую доступность услуг) и, возможно, по более низкой цене. Кроме того, учитывая экономию средств в результате автоматизации задач, это может позволить предложить более широкому кругу пользователей определенные услуги, которые традиционно предназначались только для определенных клиентов (например, финансовые консультации).
Большой аналитический потенциал
Благодаря инструментам искусственного интеллекта финансовые учреждения могут гораздо быстрее анализировать гораздо больший объем как структурированных, так и неструктурированных данных. Кроме того, увеличение числа переменных повышает качество анализа, так как уровень знаний клиентов выше, а полученные результаты более точны. Все вышеизложенное выгодно пользователям, поскольку позволяет финансовым учреждениям предлагать более качественные услуги (например, более точное выявление мошенничества с картами) и предоставляет доступ к финансовым услугам определенным клиентам, которые в противном случае могли бы быть исключены (например, кредитование клиентов, с которыми у банка не было предыдущих отношений и по которым отсутствует финансовая информация).
Это может также обеспечить значительную экономию средств в таких областях, как соблюдение нормативных требований, где последние события оказывают давление на затраты. Кроме того, больший аналитический потенциал позволяет финансовым учреждениям использовать все данные (как внутренние, так и внешние), к которым они имеют доступ со стороны своих клиентов, чтобы узнать больше об их предпочтениях. Таким образом, они могут разрабатывать индивидуальные продукты и услуги и даже предвидеть потребности своих клиентов, улучшая качество обслуживания (например, предлагая страхование жилья, когда они обнаруживают, что клиенты рассматривают возможность покупки нового дома).
Примеры использования в финансовых услугах
Искусственный интеллект широко используется в различных областях финансового сектора, по всей цепочке создания стоимости, от бэк-офиса до среднего офиса и фронт-офиса. Некоторые приложения направлены на улучшение качества обслуживания клиентов (например, биометрическая аутентификация), в то время как другие стремятся оптимизировать и/или преобразовать процессы на различных этапах предоставления финансовых услуг (например, используя новые источники данных для отбора инвестиций или определения премий за риск).
Сочетание искусственного интеллекта с другими технологиями (такими как распределенная бухгалтерская технология и умные контракты) потенциально может еще больше расширить возможности.
Примеры использования искусственного интеллекта в финансовом секторе:
- Чат боты и виртуальные помощники. Это позволяет пользователям устранять общие сомнения и, в некоторых случаях, получать рекомендации по продукту или совершать определенные операции (например, переводы поручений, открытие счетов). Таким образом, каналы связи с клиентами становятся автоматизированными, что означает, что они доступны 24 часа в сутки 7 дней в неделю, и, кроме того, происходит автоматический подбор данных о взаимодействии с пользователями.
- Настройка конечных продуктов и услуг. Основываясь на информации, полученной от клиентов, финансовые учреждения могут предложить персонализированный подход, возможно, даже за пределами банковских услуг в самом строгом смысле этого слова (например, отправлять уведомления о состоянии счета, если службы геолокализации обнаруживают, что клиенты совершают покупки).
- Контроль в сфере противодействия отмыванию денег и предотвращения мошенничества. Способность анализировать больший объем данных и объединять их с новыми источниками информации позволяет выявлять аномалии или закономерности, которые в противном случае остались бы незамеченными. Это также приводит к меньшему количеству ложных срабатываний, что ускоряет и повышает точность задач по борьбе с мошенничеством и отмыванием денег и создает меньше неудобств для клиентов.
- Кредитный скоринг. Повышение аналитического потенциала может улучшить оценку кредитоспособности и ускорить выдачу кредитов. Кроме того, использование неструктурированных данных может увеличить число правомочных клиентов, облегчая этот анализ новым финансовым учреждениям или тем, кто действует на новых рынках, на которых имеется мало информации.
- Соответствие нормативным требованиям. Более высокий аналитический потенциал, который обеспечивают инструменты искусственного интеллекта, облегчает соблюдение определенных нормативных требований (например, управление рисками, обязательства по отчетности), а также мониторинг изменений в законодательстве.