ИИ – локомотив цифровизации финансовой отрасли. Более 50% всех игроков активно используют ИИ, а ту или иную функцию он выполняет почти у 95% компаний. Но не слишком ли силен хайп вокруг технологии, не окажется ли она всего лишь пузырем? Способна ли она уже сегодня решать реальные задачи, и как ее внедрение изменит отношения между участниками рынка?
Хайпа много, но все идет по плану
Отечественный кредитно-финансовый сектор сегодня – самый подходящий рынок для применения технологии искусственного интеллекта. Несмотря на шумиху и бурный ажиотаж, связанные с этой технологией, именно в банкинге и финансах подход к ИИ наиболее зрел, его внедрение идет устойчиво, кейсы реализуются разумно и эффективно, а перспективы многообещающи.
Путь, который уже прошел ИИ в сегменте финтеха, в принципе, типичен, и повторяет путь любой новой технологии, от блокчейна до Big Data.
Сегодня уже можно говорить об изменении траектории внедрения этой технологии. Первоначальный фокус с массовой клиентской аудитории смещается на оптимизацию внутренних процессов. От примитивных чат-ботов – к генеративным диалоговым системам с ИИ-ассистентами. От моделей для генерации кода – к процессу Code Review.
Прикладной аспект ИИ – использование различных алгоритмов машинного обучения для начальной генерации кода – развивается бурно. Движителем выступает, прежде всего, сохраняющийся на рынке дефицит разработчиков – по оценкам экспертов Круглого стола IT-World, в России нехватка таких специалистов составляет порядка 800 тыс., и эта цифра последние годы не меняется.
Разработчики с более высокой квалификацией активно применяют ИИ-модели для анализа и оценки исходного кода, выявления ошибок и улучшения его качества. Все это позволяет ускорять процессы создания новых продуктов для финтеха и их вывода на рынок. Здесь ИИ можно сравнить с этаким реактивным топливом, которое позволяет компаниям ускоряться, а их сотрудникам – приносить больше пользы и работать эффективнее.
Искусственный интеллект будет локомотивом капитализации в ближайшие годы
Еще один интересный аспект, отмеченный экспертами – все более возрастающую популярность нейролингвистических ИИ-моделей, генеративных диалоговых систем в B2C, на основе которых выстраиваются мультиканальные фронт-офисные модели. И здесь поле для внедрения ИИ обширнейшее. Уже сегодня ИИ выполняет роль консультанта на входе практически повсеместно. Первичное обращение, консультации по типичным проблемам и ответы на часто встречающиеся вопросы - все это и многое другое он делает и весьма успешно. Но не только. С помощью ИИ можно построить очень гибкий и удобный механизм взаимодействия с конечным пользователем. Это демонстрирует сегодняшняя тенденция – миграция этих ассистентов из традиционного разговорного режима в режим видео-образа, и клиент на входе общается со сгенерированной ИИ-моделью.
Кто любит говорить с роботом
Далеко не всем клиентам удобно и комфортно общаться с роботом. И до сих пор один из самых популярных запросов, с которым обращается клиент – «перевести общение на оператора».
Ответом на этот вопрос стала еще одна историческая параллель, каким образом внедрялись информационные технологии в B2C-сегмент финансового рынка.
Чужой среди своих. Как нам жить рядом с гуманоидами?
Бизнесу, чтобы быть успешным, нужно сокращать клиентский путь. Вспомним, что и к появившимся несколько десятков лет назад персональным компьютерам у массового пользователя не было полного доверия. Но, тем не менее, концепция развития бизнеса Digital First («Цифровое прежде всего») сделала свое дело, и перевод общения с клиентами на цифровую платформу стал для банков необходимостью. Сначала landing page, потом – все более полноценные сайты с перечнем услуг. Тем не менее для того, чтобы воспользоваться этими услугами, клиенту приходилось совершать достаточно большое количество действий, занимавших много времени - добраться до офиса, поговорить с консультантом, разобраться в услугах и условиях, предоставить кучу документов и т.д. Это была эпоха длинного клиентского пути.
С полноценным внедрение концепции Digital First клиентский путь стал сокращаться. Клиенты изучали услуги и условия на web-сайте банка, там же могли и получить многие из них уже без лично визита в офис. Третий шаг на этом пути – стратегия Mobile First. Сегодня в B2C-сегменте клиенты получают до 90% банковских и финансовых услуг, используя мобильное приложение кредитно-финансовой компании. И сейчас сложно представить, что кто-то из банков может его не иметь.
Переход клиентов от общения с чат-ботами к общению с ИИ-агентами – такой же органичный и необратимый процесс. И недоверие клиентов к ИИ, в большинстве случаев, вызвано незнанием. Но внедрение и распространение технологии в процесс общения с клиентом – такое же эффективное сокращение клиентского пути. Спрос на технологии, которые способны сделать это, будет всегда.
Тем не менее, сегодня интеграция ИИ в процессы, в целом, не так и высока. Бизнес постоянно в поиске моделей взаимодействия с клиентами, которые были бы эффективны для самого бизнеса, но не доставляли бы дискомфорта клиентам. Разговаривать с роботом, дающим стандартные узкие ответы только на самые простые запросы и говорящем по скриптам – неинформативно. Общаться с ИИ-аватаром, который чересчур похож на человека – пугающе. Пока бизнес – в процессе наработки полезных кейсов с text-to-speech – сервисами.
Битва между криптовалютами и квантовыми вычислениями: ждать ли победителя?
Но стоит учесть, что каждая технология ориентирована, преимущественно, на потребности и особенности поведения массового клиента. А буквально через 10-15 лет таковыми станут представители «поколения Альфа», родившихся, как говорится, «с гаджетами в руках» и отдающих предпочтение социальному взаимодействию в онлайн-пространстве. Именно они, которые уже сейчас не видят никаких проблем во взаимодействии с искусственным интеллектом, создают новую реальность для финтеха. По мере развития, распространения ИИ-моделей, их обучения на базе историй запросов, разных вариаций, формулировок, они будут становиться все «умнее» и смогут отвечать на более сложные запросы.
ИИ-агенты готовятся к завоеванию рынка
И ведущие международные платежные системы, и гиганты e-commerce активно готовятся шагнуть в мир, где им предстоит бороться уже не за самого клиента и его платежные функции, а за внимание ИИ-агента, в ведение которого эти функции будут переданы. Найти товар с определенными характеристиками, выбрать место покупки, совершить платеж и даже договориться о логистике – от всего этого человек будет свободен. По прогнозам, к 2028 году с такими агентами будет интегрировано около трети всех корпоративных приложений.
Такая же революция нас ждет и в банковском секторе. От модели, где клиент выбирает банк с оптимальными для себя условиями, мы перейдет к миру, где ИИ-агенты будут самостоятельно планировать и составлять для своих клиентов наиболее выгодные и оптимальные стратегии, составлять инвестиционные и финансовые планы и предупреждать о рисках. И здесь тоже обширнейшее поле для новых финтех-решений. Как жить в этой новой реальности банкам, как бороться за внимание ИИ и чем его привлекать? И действительно ли нам стоит ожидать смены эпох?
Виктор Достов, Председатель Совета Ассоциации участников рынка электронных денег и денежных переводов:
В принципе, до сих пор у нас нет хорошей возможности, чтобы ИИ за нас автоматически принимал инвестиционные решения. Например, выбирал депозит. Хотя, кажется, эта задачка очень проста. Сейчас ИИ, условно говоря, работает как сотрудник, менеджер, клерк со средним уровнем IQ.
Эксперты уверены – процесс этот неизбежен. ИИ будет делегироваться все больше рутинных задач. И это коснется большинства сфер жизни. Но в финансовой сфере процесс идет медленнее, чем ожидалось. Например, до сих пор покупателю приходится решать самому, какой именно карточной или платежным инструментом воспользоваться в том или ином магазине или маркетплейсе для более выгодной оплаты. Начнется все с какого-то начального уровня, когда ИИ-агент будет просто подбирать определенную информацию. А в перспективе игроками на клиентской стороне станут полностью автономные агенты, оперирующие средствами со своих банковских счетов.
ИИ любит похвалу и ласку
Аспект доверия к ИИ очень важен. И с его развитием и обучением доверие клиентов будет постепенно возрастать. Тем не менее, сегодня полностью доверяться ИИ нельзя. И пусть по всем параметрам это просто инструмент, хотя и довольно продвинутый, тем не менее, он склонен вести себя как человек.
Алексей Захаров, директор по технологическому консалтингу Axiom JDK:
Когда мы используем глобальные ИИ-модели с доступом к интернету, иногда они выдают желаемое за действительное. Подход «доверяй, но проверяй» обязательно должен быть, и относится это к ответственности финального редактора, который должен внимательно, шаг за шагом, проверить все версии и все остальное, что хотел бы добавить.
Он не всегда предоставляет объективную информацию, может выдать желаемое за действительное. Пока основной подход, который должен практиковаться при работе с ИИ – моделями – «доверяй, но проверяй». И, как ни странно, ИИ можно и даже нужно стимулировать к правильной работе. Кто-то из экспертов склоняется к мнению, что на ИИ эффективно действуют угрозы, кто-то считает, что его нужно просить и хватить. В целом, ИИ обучен как человек, обучен на деятельности человека. И, точно также как и человек, как обычный сотрудник любой компании, может ошибиться, что-то перепутать и даже намеренно сказать неправду. И, точно также как человека, его хорошо мотивируют строгие дедлайны и даже угрозы увольнением. Но лучше ИИ хвалить, считают эксперты в промпт-инжиниринге, искать к нему правильный подход. И это я на всю странность, это – доказанный факт.
Никита Власов, менеджер по продуктовому маркетингу вычтеха компании Fplus:
С ИИ получается достаточно интересная комбинация. С одной стороны, по всем параметрам ИИ стоит рассматривать исключительно как инструмент, пусть и более продвинутый. При этом, если обычному инструменту – например, молотку - никакая мотивация не нужна, то в случае с ИИ появляются менеджерские практики, которые необходимы для того, чтобы правильно ИИ обучить и, соответственно, заставить его выдавать правильные, хорошие, качественные ответы. Принцип работы с сотрудниками тот же. С ИИ иначе не получится.
В ходе Круглого стола было высказано и неожиданное мнение. На самом деле, ИИ не существует. Все, что мы сегодня называем ИИ – это просто набор алгоритмов, способных имитировать когнитивные функции и пытающихся вести себя так, чтобы быть похожими на человека. И все это грамотно завернуто в маркетинговую упаковку.
Как распределить ответственность?
Но, прежде чем мы все окунемся в новую реальность, предстоит решить важный вопрос, на который сегодня ответа нет. Вопрос – в ответственности за действия и ошибки искусственного интеллекта. Кто будет отвечать за ИИ-брокера, который дал плохие инвестиционные рекомендации? За ИИ-пилота, который загнал автомобиль в столб? И пока этот вопрос решен не будет, ждать бурного развития рынка пока не приходится.
Но кто и как должен решить этот вопрос, и какова будет роль государства в регулировании отношений с ИИ?
Денис Поляков, руководитель практики «Цифровая экономика» юридической компании GMT Legal:
Государству, законодательным органам нужен какой-то материал, на основе которого они смогут проводить свою работу. Поэтому сейчас самое важное, чтобы различные ассоциации и другие объединения бизнеса, которые непосредственно занимаются созданием, развитием, продвижением ИИ, предлагали собственные правила, которые государство пропустит через призму своих регулятивных механизмов и выдаст нам более детальное регулирование, кто и за что несет ответственность, какие есть подходы, варианты для минимизации рисков.
Наиболее вероятной моделью, считают эксперты, будет «модель отсутствия вины». Ближайший ход – за визионерами, которые могут оценить картину в целом и разработать концепцию такой модели. Никто не понимает, кто именно и в какой мере должен нести ответственность за промахи ИИ – владелец модели, разработчик ПО, тот, кто предоставил данные для обучения, производитель датчиков и так далее. Но вполне реальный путь – отчислять определенные страховые взносы с каждого проданного ИИ, и выплачивать пострадавшим компенсации из этих средств. А затем свою роль сыграет государство, облачив эту концепцию в конкретные законодательные и регулятивные нормы.
Кто победит в гонке ИИ-вооружений
В финансовом секторе вопрос безопасности давно перешел из категории ИТ-проблем в категорию выживаемости бизнеса. Бизнес внедряет ИИ для защиты от угроз, а в руках мошенников технология давно стала инструментом для разработки все более актуальных угроз и новых типов атак. Убытков от действий мошенников меньше не становится – ЦБ РФ и МВД год за годом фиксируют все новые «рекорды» финансовых преступлений. Будет ли в этой гонке победитель, и что нужно сделать для победы? И что тут можно предложить ИТ-структурам финансовых компаний?
Ключевое направление ИИ в сегменте безопасности, и особенно это актуально для финансового сервиса – анализ уязвимостей программного кода. Отечественные ГОСТы по безопасной разработке ПО предусматривают проверку с широким набором различного инструментария и процессов - статического анализа, динамического анализа, фаззинг-тестирования, композиционного анализа систем. При этом объем проверяемого кода исчисляется, порой, миллионами строк. Использование ИИ-моделей в этом процессе позволяет почти 80% потенциальных угроз, выявлять в автоматическом режиме. Разработчики получают возможность сфокусироваться на 10-15% критических срабатываний.
Александр Пономарев, директор по продукту MAX компании «ВижнСервис»:
Вопрос защищенности ИИ, наверное, один из самых актуальных. Есть такое понятие, как качество данных, над ними всегда нужно хорошо работать. Вендор всегда хочет собрать побольше данных, чтобы улучшить свой искусственный интеллект. Поэтому сейчас для финтех-контуров мы предлагаем разворачивание технологии по модели on-premise. И на сегодняшний день это пока что единственный 100%-ный вариант контроля рисков утечки информации.
Вечный поединок «брони и снаряда»
Но победа в этой битве с мошенниками потребует не только технологических решений, но и изменения подходов к безопасности на системном уровне. Социальную инженерию никто со счетов не сбрасывал. Но у каждого поколения банковских клиентов есть свои болевые точки. И мошенники их эксплуатируют с разной степенью успешности. Подрастающее поколение, которое гораздо успешнее взаимодействует с ИИ, нежели с живыми людьми, и познает мир через гаджет, буквально через несколько лет станет основной целевой аудиторией кредитно-финансовых компаний. Соответственно, и основной целью мошенников. Но способы обмана, которые возьмут на вооружение «социальные инженеры», будут категорически, принципиально иными.
Константин Попандопуло, СТО/Технический директор Umbrella IT:
В эру ИИ не теряет свою важность вопрос безопасности в плане фишинга, утечек данных, взломов. Но все большую значимость начинают приобретать этические вопросы при работе с генерируемым ИИ-контентом – имитацией речи, видео. Пройдет не так много времени, когда поколение IPad Kids станет целевой аудиторией для банковских услуг. И неэтические способы обмана, взлома и совершения мошеннических действий в отношении этого поколения будут категорически другими. Технические средства защиты и технические средства атаки соревнуются всю жизнь.
Уже сегодня голосовые и видеофейки, генерируемые ИИ, стали настолько реалистичными, что позволяют успешно имитировать родственников или коллег. Очень скоро, считают эксперты, ИИ научится создавать сверхреалистичные аватары друзей, членов семьи или сотрудников, отличить которые от действительных видеоизображений будет практически нереально. Каким образом идентифицировать подлоги такого рода, имитацию личности, особенно в процессе идентификации? Реально, эффективно работающих технологий пока нет.
Виктор Достов, АЭД:
Если в сеть утекает классическая база биометрических данных, где хранятся не сами исходники, а хэши, то, в принципе, не происходит ничего страшного. Протоколы достаточно безопасны. Опасно, когда в руки мошенников попадет база данных с записанными исходниками. Например, с видеороликами клиента для его идентификации в банке.
Более того, игрокам отечественного рынка, которые намереваются перейти на удаленную идентификацию клиентов, придется столкнуться с неприятной вещью. Как выявил опыт азиатских и европейских коллег, системы голосовой идентификации оказались, в целом, неработоспособными. И если распознать подделку видео с помощью современных технологий реально, то справиться с голосовыми фейками системы идентификации не в силах.
Стоит ли бояться квантовых взломов?
Вопрос о вероятности квантового перехода и, как следствие, появлении технологии квантовых взломов, которые угрожают хэш-функциям и сделают бессмысленными давние и надежные алгоритмы шифрования финансовых транзакций, эксперты обсуждали со скепсисом. Ясно одно – в обозримом будущем квантовый взлом финансовым организациям не грозит. Современные квантовые компьютеры способны решать достаточно ограниченный круг задач. И взлом алгоритмов шифрования в этот круг не входит.
Никита Власов, Fplus:
В ближайшем времени квантовый взлом нам не грозит хотя бы потому, что квантовые компьютеры находятся только на самом раннем этапе развития. Но как только они перейдут в разряд commodity, тогда, действительно, стоит задуматься о том, как себя защищать.
Более того, современные квантовые компьютеры, которые удалось создать, очень маленькие, и переход с 20 к 50 кубитам занял много лет. Более серьезного прорыва в их мощности, как и выхода на массовый рынок, пока не предвидится. Кроме того, надежду вселяют уже сегодня ведущиеся разработки алгоритмов постквантовой криптографии.
Но, тем не менее, неприятных сюрпризов исключать нельзя. Например, если кибератаки перерастут в полноценные кибервойны с участием государств.
Алексей Захаров, Axiom JDK:
Развитие квантовых компьютеров идет достаточно интенсивно, и нужно, как говорится, держать ухо востро. Вопрос может быть связан не с какими-то кибератаками со стороны хакерских группировок, а с кибервойнами, которые организуются, в том числе, и государствами. За ними могут стоять очень серьезные структуры, которые глубоко занимаются вопросами безопасности и вопросами взлома. От ощущения, что нам это не грозит, я бы предостерег.
Или если кто-то озаботится созданием больших распределительных вычислительных систем, в которых ИИ будет задействован на миллионах компьютеров и дата-центров по всему миру.