|
Как ИИ перевернул банковскую сферу
|
|
|
|
Сфера финансов была и остается магнитом для самых талантливых и смелых представителей множества профессий: со времен средневековых ростовщиков до ковбоев капитализма XIX века эта индустрия не просто процветала, а диктовала нормы бизнеса миллионам людей по всему миру. Но жизнь продолжается, и сегодня на помощь людям в индустрии уже в полном объеме приходит искусственный интеллект— универсальная точка роста и опора любого современного банка. Так где же в банковской сфере применяются неодушевленные помощники, и чего от них ждать? Сам концепт искусственного интеллекта был сформулирован еще в 1955 году профессором Стэнфордского университета Джоном Маккарти — как подраздел науки, в котором вычислительная машина имитирует когнитивные функции человеческого мозга.
|
|
|
|
При этом первая программа, признанная искусственным интеллектом была создана еще в 1951 году в Оксфорде Кристофером Стрейчи. Начало ИИ было положено в играх — ведь разработка пионера программирования «играла» в шашки и запускались на компьютере Ferranti Mark 1. Но «игрушки» быстро привлекли к себе внимание властей, и следующим Мощным толчком развития ИИ стал интерес Управления перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) к ИИ-проектам. В 1963 году DARPA выделила Массачусетскому технологическому институту грант в размере $2,2 млн (сумма примерно равна 20 млн «сегодняшних» долларов), часть из которых была направлена на исследования в области искусственного интеллекта.
|
|
|
В 1965 году был сформулирован знаменитый Закон Мура, согласно которому количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца, и, казалось бы, развитие технологии будет стабильным, и уже скоро человечество окажется в совсем другом мире. Но плавного развития не случилось — уже с середины 70-х началась так называемая зима искусственного интеллекта: технология подвергалась критике, и интерес к ней пропал со стороны государств, которые «обрезали» финансирование ученым. Такое положение сохранялось до начала 80х, той эпохи, когда интерес к ИИ возродился — в том числе и благодаря сильному пристальному вниманию к ИИ, возникшему в финансовом секторе.
|
|
|
|
Коммерциализация интеллекта
|
|
|
|
В 80е ИИ прочно вошел в мир финансов: стали появляться первые ИИ-системы, позволяющие предсказать поведение рынка. Такие решения помогали уменьшить влияние человеческого фактора не только в трейдинге, но и в составлении финансовых планов. На что были способны те технологии? Например, уже в 1986 году ИИ эффективно предсказывал падения ведущих индексов. Банковское дело уже тогда прочно ассоциировалось с самыми передовыми технологиями: перед эрой ИИ финансисты уже успели перевернуть индустрию дважды, еще в 60-х представив публике банкоматы, а в 70-х — электронные банковские карты. В 80-е же таким прогрессивным решением стал ИИ: проекты на основе «искусственного разума» были у почти 70% компаний из списка Fortune 1000, самых крупных бизнесов США.
|
|
|
|
В 90-е ИИ начали применять и для отслеживания операций по отмыванию денег: система FAIS «просматривала» более 200 тыс. транзакций в неделю и была способна находить действия нарушителей. В целом к концу XX века ИИ представлял собой силу, победившую живого чемпиона мира по шахматам, научившуюся распознавать речь человека и прочно вошедшую в масс-культуру: от пресловутой «Матрицы» до Deus Ex. К концу первой четверти XXI века ИИ — применяется фактически повсеместно: от индустрии развлечений и образования до науки, сферы обеспечения безопасности и, конечно же, в банкинге. И банкинг, как и прежде с другими инновациями, стал законодателем мод в сфере искусственного интеллекта.
|
|
Банк 2.0
|
|
|
|
Современный банк — это буквально эпицентр применения искусственного интеллекта, он используется во всех сферах деятельности финансовой организации. Нейросети и Big Data позволяют эффективно распознавать пользователей и делать им персонифицированные предложения, анализируют риски и проводят скоринг клиента, защищают данные и следят за безопасностью критически важной инфраструктуры — сегодня искусственный интеллект лежит в основе финансовой индустрии.
|
|
|
|
«Искусственный интеллект открывает новые возможности для банка, как, впрочем, и для любой компании, которая работает с клиентами и большим объемом данных. Благодаря этой технологии можно построить высокоэффективные системы RTDM (Real-Time Decision Manager) для применения в различных процессах банковской деятельности — от построения результативных маркетинговых кампаний по продаже продуктов клиенту до более точных оценок рисков по выдаваемым кредитным продуктам», — отмечает Евгений Гладилин, директор департамента цифрового бизнеса и программ лояльности Новикомбанка.
|
|
|
|
При этом он отмечает, что всё это достигается умением оперативно использовать имеющиеся данные у банка и «предиктивно их обрабатывать для построения моделей развития событий, на которые надо реагировать определенным образом»: если это будет происходит буквально за мгновения, то от этого выиграют все — и клиенты банка, и сам банк. По словам Гладилина, финансовые организации, которые быстрее научатся эффективно использовать возможности искусственного интеллекта, получат конкурентное преимущество.
|
|
|
|
Стоит ли удивляться, что 85% организаций, предоставляющих финансовые услуги, используют искусственный интеллект? Например, в том же скоринге клиентов искусственный интеллект позволяет снижать время одобрения заявки с нескольких дней до минут – это не просто снижение затрат банка, но и рост качества услуг. То же самое и с ИИ в голосовых помощниках внутри приложений: алгоритмы способны самостоятельно обрабатывать обращения пользователей, снижая время обслуживания – в среднем на 40 секунд.
|
|
|
|
Более того, растущая конкуренция заставляет банки, особенно крупные, становиться фактически IT-компаниями — самостоятельно разрабатывать и внедрять решения, максимально эффективные и удобные для клиентов. Отсюда и, казалось бы, «непрофильные» для банков проекты вроде виртуальных ассистентов, попытки создания собственных экосистем и супераппов, и многое другое. Та же нейросеть Kandinsky от «Сбера», способная по текстовому запросу от пользователя генерировать изображения — яркий пример того, что современный банк уже давно не просто про финансы, но и про науку, технологии и даже искусство. При этом опыт отечественных банков заслуживает отдельного рассмотрения, ведь российские проекты во многом передовые.
|
|
ИИ по-русски
|
|
|
|
Согласно оценке экспертов из Deloitte, российская банковская сфера занимает лидирующие позиции по части цифровизации своих услуг: если в мире среднее значение индекса цифровизации составляет 45%, то в России оно достигает 51%. И это — лишь часть общей картины: согласно исследованию, в категорию «чемпионов», банков-лидеров по цифровому развитию, включили лишь 10% банков мира. В эту категорию вошли сразу три кредитно-финансовые организации из России. Но чем вызван такой успех?
|
|
|
|
«Как известно, американские банки в начале 2000-х выдавали множество кредитов заемщикам сомнительной платежеспособности. Из-за глобализации финансовой системы такие кредиты просочились в портфели финансовых институтов по всей планете. В результате банкротства заемщиков запустили лавинообразную потерю денег, что пошатнуло мировую экономику в кризисе 2008-го года. С тех пор регуляторы повсеместно пересмотрели правила и механизмы оценки заемщиков и ужесточили требования к качеству работы скоринговых систем. Россия не была исключением, и после всплеска в развитии технологий машинного обучения в 2010-х годах множество IT- и финтех-компаний развивают такие продукты в рамках своих экосистем и стартапов», — подчеркивает Глеб Антипов, исполнительный директор ООО «ДиСи Инжиниринг».
|
|
|
|
Благодаря бурному росту отечественного финсектора, сегодня он представляет собой высокоразвитую индустрию, полагающуюся на искусственный интеллект практически во всех операциях. Так, Сбер принимает 100% кредитных решений в рознице с использованием ИИ-технологий; применяет алгоритмы для распознавания документов, составления расписаний сотрудников; банк автоматизировал процесс подготовки залогового заключения по простым активам. «В прошлом году каждый шестой рубль банк заработал в сфере ИИ», — сообщил первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин. А по итогам 2022 года прибыль Сбера от ИИ-решений может составить более 200 млрд рублей.
|
|
|
|
Развивает ИИ-проекты и банк Тинькофф: кредитно-финансовая организация активно использует голосовые ассистенты, чат-боты, а также колл-боты и рекомендательные движки. Искусственный интеллект уже стоит у истоков некоторых продуктов банка: недавно анонсированная платформа Тинькофф Селлер, разработанная на основе технологий машинного обучения, в будущем полностью «уберизирует» все продажи сразу на всех площадках в онлайне – как маркетплейсах, так и на сайтах и в соцсетях. Алгоритмы, созданные на основе аналитики Big Data, помогут оптимизировать бизнес-стратегию, рассчитать юнит-экономику и сформируют для предпринимателей рекомендации относительно того, какие товары и на каких площадках лучше продавать.
|
|
|
|
Росбанк недавно внедрил искусственный интеллект в обработку документов, необходимых для формирования клиентского досье: система автоматизирует ввод данных из комплекта документов клиента в утвержденную в банке форму. Технология позволяет сократить время открытия счетов клиентов с 20 до всего 5 минут.
|
|
|
|
В Газпромбанке ИИ избавляет сотрудников от рутинных бизнес-операций при выпуске банковских карт и автоматически формирует справку 2-НДФЛ; ПСБ использует искусственный интеллект в риск-менеджменте, сегменте малого и среднего бизнеса, в рознице; «Хоум Кредит» доверил искусственному интеллекту контролировать качество работы персонала контакт-центра; Альфа-Банк применяет ИИ в скоринге, а «Альфа-Капитал» (как и Альфа-Банк, входит в консорциум «Альфа-Групп»), вместе с Мосбиржей запустили управляемый искусственным интеллектом Биржевой паевой инвестиционный фонд. Список тех инструментов, в которых российские банки сейчас используют ИИ для повышения качества работы (и для удобства потребителей), можно продолжать практически бесконечно.
|
|
|
|
Отчасти подталкивает к быстрым нововведениям и почти уникальная ситуация, в которой сейчас находятся российские банки: с одной стороны, Россия располагает более чем полутора миллионами талантливых и высоковалифицированных IT-специалистов (это примерно 10 процентов от общемирового их количества), а с другой, конкурентная среда довольно жесткая и настойчиво подталкивает кредитно-финансовые организации к тому, чтобы стабильно повышать качество услуг и предоставлять клиентам все новые и новые возможности.
|
|
|
|
Одним из ярких бенчмарков «силы» финансовой сферы выступает возможность оперативно реагировать на возникающие вызовы — такие, как киберпреступность. И здесь тоже на помощь приходит искусственный интеллект: к примеру, в ВТБ научили ИИ отслеживать подозрительные заявки на получение кредита, благодаря чему банк сможет «дополнительно защищать» минимум 2 млрд рублей клиентских средств ежегодно. Таких примеров множество: скажем, голосовой помощник от «Тинькофф» защищает абонента от спамеров и мошенников, а «Аура» от «Сбера» в режиме реального времени предупреждает клиентов банка об угрозах. Задействованы в этой борьбе за безопасность данных и «небанковские игроки»: Почта Банк внедрил защиту от биометрических мошенничеств от российской компании VisionLabs, создающей продукты в области распознавания лиц и объектов. Алгоритмы компании проверяют, действительно ли перед камерой находится человек, а не его изображение, защищая клиентов банка от «фрода».
|
|
|
|
Не остается в стороне и Банк России: регулятор делает на искусственный интеллект особую ставку, намереваясь применять алгоритмы в поведенческом надзоре для выявления аномалий и зон концентрации поведенческих рисков в деятельности финансовых организаций и проводить анализ результатов различных активных и пассивных стратегий инвестирования.
|
|
|
|
Развитие идет постоянно и некоторые игроки рынка даже создают для ученых и специалистов отдельные «IT-заповедники»: так, в прошлом году Газпромбанк объявил о создании совместного предприятия, которое станет одним из крупнейших центров по разработке цифровых и финансовых сервисов. Важность ИИ в финтехе очевидна уже всем, потому государства по всему миру активно поддерживают инициативы, направленные на развитие искусственного интеллекта. И Россия с ее богатым научным багажом — не только не исключение; она скорее в авангарде прогресса.
|
|
Путь к будущему
|
|
|
|
Сегодня, по данным Национального центра развития искусственного интеллекта, в российскую ИИ-экосистему входят более 2 тыс. участников: это и исследовательские институты, и органы власти, и технологические корпорации. И это — лишь начало. Искусственный интеллект рассматривается как мощнейший драйвер роста, и просто смотреть на процесс его развития — уже мало. Власти России намерены поддерживать ИИ-инициативы и даже более того, активно взращивать их и готовить соответствующих специалистов.
|
|
|
|
Для этого при правительстве России начал работу Национальный центр развития искусственного интеллекта. Он будет проводить отбор эффективных ИИ-решений для банков, бизнеса, науки и государства, а также проводить мониторинг ключевых показателей развития отрасли, как заявил недавно вице-премьер Дмитрий Чернышенко.
|
|
|
|
Один из таких показателей — подготовка кадров, причем начиная со школьной скамьи: целых 35% российских школьников пройдут обучающие программы по ИИ до конца 2022 года. Сегодня в России выстраивается полноценная программа подготовки специалистов, которая позволяет со школы отбирать талантливых ребят, которые в будущем изменят целые индустрии, в том числе и банковскую. Именно на закрытие существующего спроса на высококлассных специалистов направлены специальные акселерационные программы вроде федеральных проектов «Платформа университетского технологического предпринимательства», «Кадры для цифровой экономики» и «Искусственный интеллект» и другие инициативы.
|
|
|
|
В собственно банковской сфере тоже в последнее время случился настоящий «образовательный» взрыв: курсы по ИИ от СберУниверситета, магистерская программа МФТИ и ВТБ «4И: Искусственный Интеллект и Интердисциплинарные Исследования», конкурс стартапов в сфере искусственного интеллекта от «Альфа-Банка» и многие другие проекты направлены именно на повышение компетенций российских банков по части ИИ.
|
|
|
|
Сложившаяся в мировой экономике ситуация предъявляет особые требования к странам, желающим сохранять технологическую независимость. И Россия уже стоит на пути выработки собственных подходов — как по части кадров и софта, так и в вопросе поддержки отечественных проектов, и искусственный интеллект — локомотив этого процесса.
|
|
|
|
Так, по данным все того же Национального центра развития искусственного интеллекта, более 50% организаций, закупающих ИИ-решения, уже сегодня отдают предпочтение отечественным разработкам. Это не просто позволяет укрепить технологическую независимость России, но формирует отечественную школу искусственного интеллекта и методов работы с ним. В том числе — и по части диалога государства, общества и бизнеса: в конце октября прошлого года несколько крупных российских компаний подписали первый для отечественного рынка Кодекс этики искусственного интеллекта. В документе изложены основные нормы этичного поведения бизнеса, ведущего разработку и внедрение технологий в этой области: ни одна технология не должна приносить вред людям, их имуществу и окружающей среде.
|
|
|
|
Искусственный интеллект имеет все шансы буквально перезапустить процесс развития страны, создав миллионы новых рабочих мест и открыв дорогу новым поколениям россиян. Основы функционирования, регулирования и поддержки ИИ-инициатив, закладывающиеся сегодня, окажут на наше будущее прямое влияние, масштабы которого трудно переоценить. Экономический эффект от внедрения искусственного интеллекта только за прошлый год составил 300 млрд рублей. И банки — важнейшие игроки в этом направлении, которые в полной мере служат основой для этой новой экономической модели.
|
|
|
|
Источник
|
