Искусственный интеллект активно проникает во все сферы, в том числе и в банковскую отрасль. Как именно банки применяют нейросети и машинное обучение? Давайте разберем 5 ключевых сценариев.
Оценка кредитоспособности клиентов
- Одна из важнейших задач для банков - минимизировать риски при выдаче кредитов. Традиционные скоринговые модели все чаще дополняются алгоритмами машинного обучения, способными более точно оценить платежеспособность на основе большого объема данных о клиенте.
- "Использование нейронных сетей позволило снизить наш кредитный риск на 15%", - приводит слова вице-президента одного из российских банков fintech-издание Fintech Radar.
Автоматизация риск-мониторинга
- Мошенничество с банковскими картами и операциями постоянно эволюционирует. Чтобы отслеживать подозрительную активность в реальном времени, применяются алгоритмы машинного обучения. Они анализируют огромные массивы транзакционных данных и выявляют аномалии.
- По словам вице-президента одного из известных банков России, использование самообучающихся систем позволило им на 30% снизить мошеннические операции.
Автоматизация клиентского обслуживания
Чат-боты на базе нейросетей все чаще используются для автоматизации обслуживания клиентов: они могут отвечать на типовые вопросы, выполнять распространенные операции, перенаправлять сложные запросы специалистам.
Например, Сбербанк внедрил концепцию "бесшовного обслуживания", когда чат-бот GigaChat понимает запрос клиента и либо выполняет его, либо передает оператору вместе с контекстом диалога.
Персонализация предложений
Используя большие данные и машинное обучение, банки могут анализировать предпочтения клиентов и в режиме реального времени предлагать персонализированные продукты - кредиты, вклады, инвестиции.
"Мы научили нейронную сеть распознавать жизненные ситуации клиентов и предлагать оптимальные финансовые решения для каждого случая", - говорит вице-президент одного из банков.
Автоматизация бэк-офиса
Нейронные сети применяются и для оптимизации внутренних процессов в банках: распознавания и сортировки документов, выполнения рутинных операций, ответов на типовые запросы сотрудников. Это повышает эффективность работы за счет автоматизации.
Таким образом, сфер применения нейросетей в банковском секторе действительно много. Их использование поможет повысить скорость обслуживания, снизить риски, предлагать более персональный подход для клиентов.
