Контакты

Внедрение ИИ в Fintech

Статьи
ИИ
fintech
13.03.2024
Внедрение ИИ в Fintech
Время чтения 7 мин
Просмотров: 21

За последние десять лет отрасль банковских услуг стала активно интегрировать искусственный интеллект (ИИ), что стало настоящим технологическим скачком. Эта интеграция превратилась в необходимость не только из-за усиливающейся конкуренции со стороны организаций финтех и бигтех, но и все более сложного регуляторного ландшафта, усиленного контроля со стороны государственных органов за законодательным соблюдением и увеличения числа обязательных отчетов.

К примеру, в 2023 году объем обязательных отправлений данных в финансовую разведку возрос почти вчетверо по сравнению с предыдущим годом. Это обстоятельство стимулирует либо наращивание кадров регулятивных специалистов, что приводит к росту затрат, либо к внедрению ИИ для содействия в анализе транзакций и составлении необходимой документации, как было отмечено на сессии ПМЭФ-2023, посвященной перспективам развития банков. Такие нововведения помогают трансформировать не только внутренние рабочие процессы в банках, но и методы обслуживания клиентов, делая их более индивидуализированными и действенными.

Автоматизация банковских процедур

Благодаря ИИ, банки и другие финансовые организации приступили к автоматизации многочисленных повторяющихся задач. Применение роботизированных процессов (RPA) позволяет создавать программных ботов для выполнения различных операций, включая обработку заявок на кредиты и проверку данных клиентов.

Например, Сбер, выделяющийся на фоне других российских банков масштабом использования ИИ, автоматизировал 90% процесса подготовки заключений по залоговым активам при кредитном анализе.

JPMorgan Chase смог существенно сократить время, необходимое на анализ юридических документов — с 360 тысяч часов в год до всего нескольких секунд благодаря внедрению программы COIN на основе ИИ.

HSBC активно использует ИИ для предотвращения финансовых мошенничеств, благодаря чему удалось предотвратить потери на сумму более 1 миллиарда долларов с момента внедрения технологии.

Bank of America представил виртуального ассистента Эрику, который с 2018 году обработал свыше 150 миллионов запросов, что подчеркивает растущий спрос на автоматизированные, но одновременно и персонализированные формы обслуживания.

Индивидуализация услуг и безопасность

Wells Fargo предлагает клиентам индивидуальные финансовые рекомендации благодаря использованию ИИ-помощников, увеличивая таким образом уровень удовлетворенности и лояльности клиентов. В результате внедрения ИИ, время, затрачиваемое на обработку кредитных заявок, сократилось на 70% — с трех недель до менее чем одной.

Исследования также показывают, что свыше 79% потребителей по миру предпочитают получать персонализированные советы по управлению собственными финансами. Системы на ИИ, умеющие обучаться и прогнозировать подозрительные транзакции в реалтайме, снизили потери от мошенничества на среднем уровне на 25%, что демонстрирует значительный потенциал для персональных ИИ-решений.

Прогнозы рыночной ситуации

Goldman Sachs инициировал внедрение алгоритмов машинного обучения для анализа рыночных данных, что позволило компании значительно улучшить точность рыночных прогнозов и оптимизировать стратегии инвестирования. Изучение, проведенное Capgemini, раскрывает, что приблизительно 60% финансовых организаций фиксируют заметный прорыв в оптимизации процесса принятия управленческих решений, обусловленный внедрением технологий ИИ для обработки и анализа данных, в том числе и для предсказания экономических тенденций. Применение искусственного интеллекта в аналитике позволяет достигнуть увеличения точности прогнозов на порядок от 10 до 20% в сравнении с классическими подходами, что оказывает существенное влияние на формирование и выполнение инвестиционных стратегий.

Корпорация IBM уже внедрила в практику разработку прогностических моделей для анализа биржевых данных. Их система рассматривает материалы из новостей, финансовых отчетностей и дополнительных источников с целью прогнозирования акционных котировок. Технологии обработки естественного языка и машинного обучения внутри платформы позволяют анализировать эмоциональную окраску публикаций в медиа и социальных сетях.

Аналогичным образом, компания Google представила собственную разработку в сфере ИИ – систему AlphaGo. Основываясь на принципах глубокого обучения, она проанализировала внушительные масштабы финансовых данных для выработки торговых стратегий. Гибкое сочетание методов обучения с учителем и без учителя дает возможность системе выявлять скрытые зависимости и делать выводы о возможных направлениях движения рынка. Функциональность самообучения способствует адаптации системы к рыночным изменениям и постепенному улучшению ее эффективности.

Итог

В заключение можно подтвердить, что предоставленные данные ясно иллюстрируют возможности ИИ в процессе цифровой трансформации банковской отрасли - начиная от экономии времени на обработку данных и минимизации убытков от мошеннических действий, и заканчивая повышением удовлетворенности потребителей за счет предложения индивидуализированных сервисов. Однако, увеличивающаяся зависимость от ИИ порождает необходимость внимательного отношения к вопросам безопасности информации и этичности.

Приложения на основе ИИ следует рассматривать через призму целесообразности и функциональности. Они созданы для реализации конкретных задач. При этом критически важно осознавать, что определение целей остается прерогативой человека.