Крупные банки стали применять генеративный ИИ в работе

Генеративный ИИ пробуют в работе уже 6 из 11 крупнейших российских банков - например, во внедрении чат-ботов и ассистентов для сотрудников. Об этом говорится в исследовании консалтинговой компании "Яков и Партнеры", с которым ознакомилась "РГ". Общий финансовый эффект от внедрения генеративного ИИ в банкинге РФ, по мнению экспертов, составит 200-300 миллиардов рублей к 2030 году.

Эксперименты и внедрение генеративных моделей, как правило, начали проводиться в безопасных сценариях. Наиболее распространенные из них - различные "копилоты" для сотрудников банков, которые способны суммаризировать общение с клиентами и предоставлять подсказки или готовые ответы.

Внедрение такого внутреннего помощника в формате чат-бота для операторов кол-центра в некоторых случаях позволяет сократить среднее время на ответ с 7-9 до 1 минуты, говорится в исследовании. Есть и помощники для программистов, которые упрощают процесс написания кода.

Внедрение больших языковых моделей в сценарии прямого взаимодействия с клиентами - достаточно редкое явление, что обусловлено высоким риском галлюцинаций, то есть ошибок, при которых генеративные модели могут выдать некорректную информацию.

Читайте "Российскую газету" в Max - подписаться

"Для банковской сферы это особенно критично, поскольку галлюцинации могут привести к предоставлению клиентам ошибочных предложений, например, заведомо слишком выгодных условий. Это в свою очередь способно повлечь за собой юридические последствия и привести к прямым финансовым потерям для банка", - отмечается в исследовании.

Читайте также:

ИИ-агенты будут использоваться в управлении финансами через 2-3 года

Поэтому массового применения генеративного ИИ пока нет: среднее проникновение таких моделей в канальных сценариях использования не превышает 20% во всех сегментах бизнеса. В будущем эксперты ожидают все больше примеров прямого внедрения больших языковых моделей в клиентскую поддержку и другие сценарии взаимодействия с клиентами с новыми возможностями для персонализации банковских услуг.

Лидером по внедрению ИИ в 11 опрошенных российских банках из топ-20 по размеру активов является розничный бизнес с 69% покрытия продуктовых сценариев использования. Он заметно опережает сегменты малого и среднего бизнеса (МСБ) с 38% и корпоративного и инвестиционного бизнеса (КИБ) с 31% покрытия.

Наибольшее проникновение ИИ (78% в рознице) наблюдается в кредитных продуктах. При этом в сегменте пассивных и транзакционных продуктов показатель заметно ниже - например, не выше 52%, что характерно для розницы.

"Это связано прежде всего с высокой маржинальностью кредитных продуктов, которые исторически генерировали более высокий доход для банков. Кроме того, кредитование требует более комплексной оценки рисков, что делает применение ИИ особенно востребованным - например, в задачах скоринга и предиктивной аналитики для предсказания дефолтов", - объясняют эксперты.

Читайте также:

В Австралии сотрудницу банка заменили ИИ, который она обучала

Массовое внедрение ИИ в кредитные продукты показало, что отрасль умеет быстро извлекать эффект из технологий, объяснил Максим Болотских, партнер практики искусственного интеллекта и высоких технологий "Яков и Партнеры". Следующий шаг, по его словам, перенести эту зрелость в транзакционные и пассивные продукты, где конкуренция за клиента усиливается на фоне пока еще высоких ставок.

Главный барьер более массового применения ИИ в банкинге - кадры, утверждают эксперты. Более 90% банков фиксируют острую нехватку senior-специалистов. Другие сложности связаны с регуляторными ограничениями на публичные облачные сервисы и удорожанием графических процессоров для обучения нейросетей.

"Стоит отметить, что топ-5 российских банков по внедрению ИИ незначительно опережают исследуемые топ-5 международных банков из числа 15 лидеров рейтинга зрелости искусственного интеллекта Evident AI, что в очередной раз подчеркивает их сильные цифровые компетенции и амбиции, несмотря на все барьеры и ограничения", - отметил Максим Болотских.

С точки зрения различий между бизнес-вертикалями у российских банков наблюдается отставание во внедрении ИИ в сегментах МСБ и КИБ по сравнению с розничным бизнесом, отметил руководитель проектов практики искусственного интеллекта и высоких технологий в "Яков и Партнеры" Илья Голод.

"Разрыв между российскими и передовыми иностранными банками в продуктах МСБ и КИБ может означать системную недооценку потенциала использования ИИ в работе с юридическими лицами в России. Те банки, которые начнут системное развитие ИИ в продуктах для МСБ и КИБ раньше остальных, смогут получить устойчивое конкурентное преимущество за счет лучшего сервиса и персонализации", - добавил эксперт.

Читайте также:

Как можно распознать поддельные банковские приложения. Эксперт назвал три главных признака

Автор: Кирилл Каштанов