В то время, как генеративный ИИ в финансовой сфере только начинает свой путь, классический ИИ уже прочно закрепился в банковской практике.
Алексей Лебедев, руководитель направления по работе с финансовым сектором группы «Рексофт»
Он активно используется в областях, которые позволяют банкам получить конкурентные преимущества и создавать дополнительную ценность: управление рисками, комплаенс, управление активами, клиентский сервис и обслуживание. Яркий пример – проект Сбера «Кредит за семь минут», запущенный в 2018 году, когда ИИ позволил сократить время принятия решения по кредитной заявке до 7 минут. Сейчас речь идет уже о секундах и полной автоматизации процесса и в будущем кредитные средства могут стать доступными бизнесу и физическим лицам по запросу мгновенно.
Большая часть решений, применяемых российскими финансовыми организациями, основана на классическом машинном обучении. Около 90% инструментов ИИ, используемых в отечественных банках, относится именно к этой категории. Генеративный ИИ, хоть и находится на ранних стадиях внедрения, уже демонстрирует широкие возможности. Например, Промсвязьбанк и банк «Точка» используют его для создания описаний товаров для маркетплейсов и генерации маркетинговых текстов.
Примеры использования ИИ:
- Скоринг клиентов (классический ИИ)
- Голосовые помощники и чат боты (классический ИИ + генеративный ИИ для гиперперсонализации)
- Антифрод и финансовый мониторинг (классический ИИ)
- Оптимизация банкоматной сети (классический ИИ)
- Обработка документов (классический ИИ с элементами генеративных моделей)
Ранее ИИ в банках использовался преимущественно для кредитного скоринга, оценки рисков и поддержки клиентов с помощью ботов. 60% кредитов в Сбере уже выдаются с помощью ИИ и банк планирует увеличить этот показатель до 100%. Сейчас роль ИИ расширяется: он активно применяется для гиперперсонализации клиентского опыта и создания персональных ассистентов, способных работать 24/7 и помогать клиентам принимать взвешенные финансовые решения. Так же стоит отметить, что рынок постепенно движется к интеграции ИИ с другими технологиями, такими как блокчейн и IoT, что открывает новые возможности для банков и новые клиентские сегменты. Эти технологии дополняют друг друга, улучшая использование данных и принятие решений на основе аналитики.
Следует учитывать, что, когда речь идет о сложных и ответственных решениях, ИИ выступает больше как вспомогательный инструмент. Он ускоряет анализ, но окончательное решение остается за экспертом. Финансовые организации, в отличие от финтех-компаний и стартапов, в целом внедряют ИИ более осторожно и рационально, оценивая готовность продукта, наличие успешных бизнес-кейсов и прибыльность модели. В основном, это касается автоматизации текущих бизнес-процессов, однако максимальный эффект может быть достигнут только через полную трансформацию и расширение возможностей организации с помощью ИИ.
Основные риски внедрения ИИ связаны с возможностью принятия решений на основе ложных предположений, так называемых «галлюцинаций» ИИ. Такие ситуации сложно предсказать и отследить, особенно если вы не являетесь экспертом в соответствующей области. Проблема решается путем дополнительного контроля модели, аналогичного надзору опытных специалистов за младшими коллегами. Вопрос юридической, этической и правовой ответственности за ошибки ИИ остается открытым, особенно в случаях, когда речь идет о жизни и здоровье людей или больших суммах денег. Эти риски необходимо учитывать при создании и использовании систем искусственного интеллекта.
Главным барьером для развития технологий ИИ можно назвать сложность сбора и обмена данными для обучения решений с соблюдением всех норм закона и защиты прав граждан. В банковской сфере эта проблема особенно актуальна из-за строгого регулирования. Российский бизнес в области ИИ находится в стадии развития, и компании, такие как Сбер и Яндекс, работают над созданием собственных больших языковых моделей. Чрезмерное регулирование сейчас может негативно сказаться на шансах на успех. Вместо этого, возможно, следует сосредоточиться на предоставлении дополнительных стимулов со стороны государства, таких как льготы и правовые режимы для поддержки развития ИИ и создания конкурентоспособных российских моделей и платформ.
Искусственный интеллект меняет финансовую индустрию. Банки, которые смогут эффективно использовать его потенциал не только в части автоматизации текущих процессов, но и для глубокой трансформации, безусловно, получат конкурентное преимущество. Однако важно помнить о рисках и этических аспектах, связанных с внедрением ИИ, и разрабатывать соответствующие механизмы контроля и регулирования.