Никто не сможет на 100% гарантировать истинность результатов анализа ИИ.
Проблема в том, что
с одной стороны, банкам необходимо достичь скорости, маневренности и гибкости, присущих финтеху;
с другой – менеджеры должны продолжать управлять банком, учитывая сложившиеся масштабы его работы, клиентскую базу, уделять серьезное внимание стандартам банковской безопасности, не забывать про нормативные требования ЦБ и проч.
Финтехам в этом смысле значительно проще.
Ещё серьезным вызовом для многих банков остаются слабые базовые ИТ-технологии и устаревшая операционная модель.
Базы данных многих банков часто фрагментированы по нескольким разрозненным структурам. А без централизованной магистрали данных сложно (практически невозможно) быстро проанализировать соответствующие данные и в нужный момент сформировать интеллектуальную рекомендацию или предложение
Данные - это основное сырье для цифрового банка
Хотя банки активно используют #ИИ для решения многих аналитических задач, мало кто сегодня объяснит, как именно получен ИИ тот или иной конкретный результат.
Более того, никто не сможет на 100% и гарантировать истинность результатов анализа ИИ. Нельзя, например, утверждать наверняка, что ИИ не пропустил кредитную заявку мошенника, содержащую специально подобранный набор параметров.
ИИ (и в ИИ!) в этом смысле банкам сегодня остается только верить.
Профиль автора в соцсети: https://www.facebook.com/timur.aitov