Банковская сфера уже работает с искусственным интеллектом в четырёх областях

Банковская сфера уже работает с искусственным интеллектом в четырёх областях

Вхождение искусственного интеллекта в нашу обыденную жизнь специалисты считают явлением закономерным, ведь скорость эволюции, необходимость работать с огромным количеством данных и многозадачность – это неотъемлемые атрибуты современного мира.

Сфера финансовых услуг не стала исключением. В работе банков, где необходима скорость и чёткость, где каждая проведённая операция должна быть предельно точной, внедрение ИИ становится необходимым. В этом случае потребитель получит услугу высшего качества, которая полностью автоматизирована и исключает ошибки, а также минимизирует негативное влияние человеческого фактора.

Сегодня искусственный интеллект уже используется, но лишь в некоторых сферах банковских систем, например, для автоматизации службы поддержки, сбора данных, проведения анализа, а также для выявления случаев мошенничества.

Чаще всего обсуждают тему финансовых чат-ботов.

Обратите внимание

С их помощью можно выполнять множество операций удалённо: совершать покупки в интернете, переводить деньги, управлять биткоин-кошельками, а также осуществлять работы по стандартной оплате счетов.

Недавним нововведением стало общение клиентов с бот-консультантами в устной и письменной форме. Любой вопрос, заданный клиентом, получит незамедлительный и максимально точный ответ неодушевлённого консультанта.

Чтобы управлять инвестициями, уже есть роботы-советники, способные давать рекомендации, консультировать накануне принятия финансовых решений. Особое внимание они получили от стартапов и традиционных финансовых институтов. В данном секторе уже работают некоторые компании.

Управление персональными финансовыми средствами тоже возможно с искусственным интеллектом. Все, кто имеет электронные кошельки, могут использовать их проще. Изучая потребности пользователя, ИИ сможет вовремя давать необходимые рекомендации.

Подобная система войдёт и в мобильные банки, где ИИ и биометрическая защита смогут работать вместе. Эти технологии позволят различать поведенческие модели клиентов и проводить идентификацию с помощью селфи.

Не менее интересна возможность автоматизации маркетинга. ИИ сможет изучать реакцию потребителя на то или иное нововведение.

Главная цель – составить правильный прогноз любой ситуации, которая формирует массовые недовольства.

Разработчики уделяют массу времени для того, чтобы создать совершенный ИИ, но, несмотря на свои цели, понимают, что интеллект человека имеет множество преимуществ.

Источник: https://neuronus.com/news-tech/1141-bankovskaya-sfera-uzhe-rabotaet-s-iskusstvennym-intellektom-v-chetyrjokh-oblastyakh.html

Искусственный интеллект в банковском секторе

Обзор «Искусственный интеллект в банковском секторе» подготовили: Дмитрий Гришанков, генеральный директор RAEX (РАЭКС-Аналитика), президент рейтингового агентства «Эксперт РА» Станислав Волков, начальник отдела валидации рейтингового агентства «Эксперт РА» Виталий Соболь, прикладной математик – специалист по валидации рейтингового агентства «Эксперт РА» Вартан Ханферян,

ведущий аналитик RAEX (РАЭКС-Аналитика)

Резюме

Среди российских банков уже формируется группа лидеров в области применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения (далее – ИИ).

Пока банковский сектор чаще всего использует решения на основе ИИ при оценке кредитного риска и в смежных сферах, но лидеры этим уже не ограничиваются.

Отставание во внедрении технологий ИИ может осложнить выживание и крупным банкам, но догнать лидеров все еще реально без запредельного уровня инвестиций.

Среди лидеров в сфере ИИ преобладают банки со специализацией на обслуживании физлиц, но есть и универсальные кредитные организации (см. подготовленную рейтинговым агентством «Эксперт РА» и RAEX (РАЭКС-Аналитика) классификацию банков в таблице 1).

Банки-лидеры адаптировали под нужды ИИ свои ИТ-платформы, собрали сильные команды, организовали работу с данными, накопили опыт использования продвинутых алгоритмов машинного обучения.

Важно

В многом благодаря их усилиям российский банковский сектор не отстает от общемировой тенденции превращения банков в подобие зарегулированной технологической компании.

Чаще всего ИИ российские банки используют в кредитном анализе, при этом пока доминируют линейные модели (включая логрегрессию). Среди нелинейных моделей оценки кредитного риска наиболее популярны композиции решающих деревьев (случайный лес, градиентный бустинг).

О применении нейронных сетей заявили только 2 банка из 11, принявших участие в анкетировании. Возможно, это связано с тем, что нейронные сети весьма требовательны к объему исходных данных, их сильным местом чаще называют распознавание образов, а не оценку рисков.

В целом кредитный скоринг в том или ином виде есть у всех банков, участвовавших в анкетировании. Далее идет близкая к кредитному анализу сфера взыскания задолженности, которую отметили 2/3 респондентов. Еще 1 очень популярное направление – маркетинг, включая формирование индивидуальных предложений для клиентов.

Работающее решение по автоматизации колл-центров имеет только 1 банк из опрошенных, аналогичная ситуация в области защиты информации.

Наибольшего финансового эффекта от технологий ИИ российские банки ждут в таких сферах, как выявление мошеннических транзакций, взыскание задолженности и кредитный скоринг, – именно их банки чаще всего включали в тройку самых перспективных.

Менее перспективными, по мнению опрошенных, являются работа колл-центров (их автоматизация за счет чат-ботов), контроль за соблюдением 115-ФЗ, маркетинг и алгоритмическая торговля. Реже всего российские банки рассчитывают на значимый результат от использования ИИ в управлении персоналом, отслеживании информационного фона в отношении банка, удаленной идентификации клиентов.

На наш взгляд, такая оценка связана не столько с неприменимостью ИИ в этих областях, сколько с трудностями определения соответствующего финансового эффекта.

Применению технологий ИИ мешает разрозненность сведений и информационных систем, но, решив проблему, банки столкнутся с острым дефицитом специалистов, способных обрабатывать эти данные.

Среди ключевых трудностей при использовании ИИ опрошенные банки чаще всего отмечали разрозненность данных и информационных систем, низкую вероятность валидации модели регулятором как основы IRB-подхода и сложности в интерпретации результатов нелинейных моделей.

Последние 2 проблемы тесно связаны – затруднения в общении с регулятором нередко связаны с тем, что у многих банков наилучшие результаты показывают скоринговые модели на основе нейронных сетей и композиций решающих деревьев, детальное описание алгоритмов которых настолько сложно, что их часто называют «черными ящиками».

Гораздо реже опрошенные банки жалуются на нехватку компетенций у сотрудников, несоответствие политике безопасности или высокую стоимость решений. Вместе с тем в публичных выступлениях банковских специалистов нехватка кадров с необходимыми навыками очень часто оказывается на первом плане.

Совет

Растущий интерес федеральных органов власти и Банка России к цифровизации сейчас усугубляет проблему с кадрами, но в перспективе создает более благоприятную регулятивную среду, что очень важно для банков, внедряющих технологии ИИ.

Активное применение технологий ИИ уже в ближайшие годы может стать решающим аргументом в конкурентной борьбе за массовые сегменты.

При этом прогресс в сфере ИИ в значительной мере обесценит сделанные ранее инвестиции банков в региональную сеть, обучение сотрудников, привлечение клиентов и повышение их лояльности.

Хорошая новость в том, что попасть в группу лидеров в области ИИ пока можно даже без запредельного уровня инвестиций. Плохая – догонять надо прямо сейчас.

Погоню за лидерами может облегчить большая доступность исходных данных: широкое распространение дистанционных каналов упрощает сбор структурированной информации, все больше данных могут предложить внешние поставщики. Вместе с тем собрать большую и слаженную команду, способную превзойти уже существующие на рынке решения, становится все труднее.

Александр Погудин, член совета директоров ГК ЦФТ, директор по стратегическому развитию:«Ни один банк не в состоянии на длительной дистанции поддерживать высокий уровень Machine Learning-решений. Все-таки это отдельный бизнес, и решения технологических компаний будут неизбежно замещать собственные решения банков. Рынок бурно развивается, важно использовать это. Любая попытка изобретать велосипед работает против банка».

Источник: https://raex-a.ru/researches/bank/bank_ai_2018

Искусственный интеллект в банковской сфере: люди, роботы и вопросы

Словосочетание «искусственный интеллект» я впервые услышала лет, наверное, в семнадцать.

А произнесла его с очень умным видом моя подружка, папа которой был заведующим кафедрой МИФИ и каким-то образом, очевидно, соприкасался с этой темой.

Как она объяснила понятие искусственного интеллекта — я уже не помню. Но в памяти застряла интонация — с ней обычно говорят о чем-то очень важном и сложном.

Прошли годы. Моя профессиональная стезя довольно-таки долго пролегала вне темы искусственного интеллекта. Но  время сейчас такое, что все вокруг меняется очень быстро, а потому будучи приглашена коллегой Людмилой Дмитриевой в блог-тур местного значения в компанию «Програмбанк», я радостно подхватилась и побежала; темой же встречи оказался искусственный интеллект в банковской сфере.

Компания «Програмбанк» по нынешним меркам — ветеран, поскольку работает на молодом капиталистическом рынке России почти тридцать лет. Сфера деятельности — программное обеспечение для банков, страховых и микрофинансовых организаций.

Те, кто постарше, хорошо помнят, сколько испытаний надо было пережить человеку для того, чтобы заплатить в сберкассе (так раньше назывался «Сбербанк») за квартиру или снять / положить деньги на сберкнижку: очереди, духота, медлительные тетеньки с вечной прической «хала» на голове… Сейчас, кстати, тоже отнюдь не всегда и не во всем клиенты обслуживаются быстро, красиво и профессионально. Но техническая база для качественного обслуживания и экономии времени клиента несравнима с тем, что было два-три десятка лет тому назад. «Програмбанк» работает именно на то, чтобы жизнь клиента стала полегче. Судя по всему, успешно работает.

Встретил нас Виталий Занин, директор по маркетингу «Програмбанка». Чаем напоил. Рассказал о компании.

Сначала от большого количества новой и, прямо скажем, специфической информации, некоторые из нас (в первую очередь — я) слегка скисли…

… но потом потихоньку разошлись: залезли в каждый закуток, сфотографировали все, что можно…

…включая объявления на дверях…

… детское творчество…

… более серьезный жанр изобразительного искусства…

…место, где живут «мозги» компании (это я не о людях)…

… комнаты, где работает естественный интеллект (это я уже о сотрудниках компании).

Душевная компания. По роду своей деятельности я часто посещаю офисы самых разных организаций, поэтому уже давно сформировалось чувство, в народе называемое «чуйкой» (от слова «чуять»).

«Чуйка» помогает быстро оценить атмосферу: людям здесь работать хорошо или так себе? Это не анализ, не диагностика организации, а просто внезапно приходящее понимание ситуации — либо со знаком «плюс», либо со знаком «минус».

В «Програмбанке» был бесспорный «плюс».

Потом началось то, ради чего, собственно мы и пришли: встреча с Е.Н. Хохловым — генеральным директором и основателем «Програмбанка». Первое впечатление: человек сильно увлечен своим делом.

Обратите внимание

Снимаю шляпу и делаю книксен: многие руководители за такой срок управления успевают  полностью выгореть и начинают тихо ненавидеть дело своей жизни. Здесь — налицо явная любовь к своей работе. Впечатления дальше: понятно, толково, интересно.

О некоторых вещах я уже размышляла сама. Некоторые заставили задуматься  сейчас.

О чем же шел разговор? По большому счету (это я, как всегда, со своей колокольни, конечно) — о людях. О клиентах, которые пользуются банковскими услугами, и банковских служащих, которые обеспечивают создание, продвижение и продажу этих услуг пресловутым клиентам.

Сначала о банковских служащих. Количество банковских услуг растет. Технологии совершенствуются.

Уже сегодня есть возможность очень во многих сферах банковской деятельности (да и не только в ней) извлечь людей из процесса, заменив их… чем или кем? В каких-то случаях — когда предполагаются стандартные операции, кои составляют большую часть во многих областях жизни, процесс полностью автоматизируется, и человек там уже не нужен.

В других случаях, гораздо реже, нужны специальные знания сотрудника, который работает с уникальным запросом конкретного клиента, все сложнее. Здесь уже надо завязывать отношения. Интересно, можно ли это сделать, привлекая искусственный интеллект?

Попробуем помечтать из позиции работодателя. Чем выше компетентность наемного работника, чем лучше  у него образование, чем большее количество трудных сделок он провел, тем серьезнее его требования к руководству: зарплата, соцпакет, рабочее место, «а поцеловать?» и т.п.

Читайте также:  В будущем смартфоны будут отличаться высоким уровнем искусственного интеллекта и отвечать на прикосновения пользователя

Кроме того, люди имеют обыкновение болеть, стареть, находиться в плохом настроении, перебегать к конкурентам… А что, если заменить такого компетентного сотрудника роботом, искусственным интеллектом, благо технические возможности позволяют или вот-вот позволят? Это ж какое облегчение для работодателя!

Интересный получился разговор. Но лично для меня за кадром остались ответы на следующие вопросы. Первый вопрос: пока что вряд ли удастся полностью убрать людей из банковской сферы.

Важно

Значит, обслуживать искусственный интеллект будут люди. Следовательно, все проблемы «человеческого фактора» с его настроениями, низкой мотивацией к работе, ленью и проч.

— останутся? И как все эти прелести будут сотрудничать с искусственным интеллектом?

Второй вопрос: сегодня в банковской сфере работает приличное количество людей. Куда они все денутся, если в течение сравнительно небольшого промежутка времени (в такой ситуации год-три-пять — небольшое время) окажутся ненужными системе? Можно, конечно, было бы сказать, что они отправятся работать на завод — так ведь искусственный интеллект не только в банки придет?

Третий вопрос: по ходу разговора Е.Н. Хохлов затронул очень важную для меня тему снижения мыслительной активности у человечества в условиях роста фактора непредсказуемости. Поводов «включить мозги» у среднестатистического человека становится все меньше и меньше. А как сработает в такой ситуации активное внедрение искусственного интеллекта, на благо человечеству или во зло ему?

Ответов на эти вопросы у меня нет. До сих пор думаю.

Теперь о клиенте. Евгений Николаевич произнес замечательную фразу: «Клиенту здесь должно нравиться». Это — о лояльности клиента.

Народ российский никогда не был избалован хорошим сервисом, поэтому всякий раз, встречаясь с человеческим отношением со стороны организации-партнера, сперва удивляется, а  потом проникается доверием. Чем больше доверия, тем сильнее привязка клиента к организации-партнеру.

Такие попытки предпринимаются уже сейчас, но пока получается, что организация-партнер любит всех клиентов скопом. А люди хотят индивидуального подхода. Если же тут подключить искусственный интеллект, то результат может оказаться интересным.

К примеру, вы когда-нибудь задумывались о том, что ваш банк владеет очень большим количеством информации о вас — и неважно, физическое вы лицо или юридическое? Банк имеет сведения о том, как  вы получаете и тратите деньги на протяжении большого временного промежутка. И не только вы, а еще очень большое количество клиентов.

Так что проанализировать ваши доходы и расходы, а также сравнить их с доходами-расходами других клиентов — реально.

А потом робот (ибо человеку работа в таких масштабах не под силу) может пообщаться  с большим числом клиентов и предоставить каждому услугу своего рода финансового коучинга: трать вот так, экономь вот этак, кредиты бери, подумав, как будешь отдавать… Дело хорошее, ведь в нашей культуре как-то всегда было неважно с финансовой грамотностью и финансовой культурой — денег, что ли, всегда людям не хватало? Не уверена, что клиенты возрастной категории 50+ придут в восторг от общения с роботом и захотят активно продолжать, но вот те, кто вырос в эпоху бурного развития высоких технологий (а их становится все больше и больше), скорее всего, оценят услугу и ответят ростом лояльности. А лояльность — это деньги.

Система искусственного интеллекта «Робо-CRM», которая разрабатывается в «Програмбанке», ориентирована на то, чего так не хватает нашему бизнесу: удержание клиента.

Совет

  На привлечение новых клиентов тратятся огромные средства, но очень часто бывает так, что, как только человек стал клиентом, интерес к нему снижается: все силы бросаются на новую «охоту», а этот — он уже никуда не денется! Что ж, будем надеяться, что искусственный интеллект поможет в решении этой непростой задачи.

Подпишись на рассылку публикаций!

Понравился пост? Поставь свой Лайк!

Источник: http://gipnoz-life.ru/2017/10/04/iskusstvennyj-intellekt-v-bankovskoj-sfere-lyudi-roboty-i-voprosy/

Области применения искусственного интеллекта — примеры использования ИИ

Сегодня уже сложно представить такую область деятельности, в которую бы ни проникли различные умные устройства, упрощающие нашу работу или берущие на себя часть наших обязанностей.

Среди таких сфер – медицина, образование, бизнес, наука, развлечения, борьба с преступностью, решение многочисленных бытовых вопросов. Скорее всего, в будущем подобных разработок станет еще больше, и использоваться они, наверняка, будут повсеместно.

Таким образом, уже в ближайшем будущем применение искусственного интеллекта качественно преобразит практически все сферы нашей жизни.

Столь широкое использование ИИ обусловлено двумя важнейшими факторами.

С одной стороны, он способен автоматизировать даже те процессы, которые ранее требовали участия человека: например, управление роботизированными механизмами на производстве (то есть в данном случае ИИ берет на себя наши обязанности).

С другой стороны, он может быстро обрабатывать и анализировать поистине гигантские объемы информации и просчитывать варианты, используя множество переменных. И по данному направлению ИИ дает качественно лучшие результаты по сравнению с человеком.

Добавим к этому то, что машина не подвержена человеческому фактору, а ее работоспособность не зависит от эмоций и личных проблем. Как итог – области применения искусственного интеллекта очень широки и фактически ограничиваются только нашей фантазией и скоростью внедрения технологических новаций.

Несколько особенностей использования ИИ

Конечно, многие особенности применения ИИ зависят от конкретных проектов, разработок и задач, которые стоят перед умными устройствами. Но также можно выделить несколько аспектов, которые касаются практически любой сферы использования искусственного интеллекта.

В первую очередь – это ошибки. Безусловно, нельзя сказать, что ИИ никогда не ошибается и внешние факторы не способны повлиять на его действия (в том числе аварии или, например, хакерские атаки).

Поэтому можно предположить, что даже когда умные машины намного прочнее войдут в нашу жизнь, человек все так же будет участвовать в принятии важных решений.

Обратите внимание

Скорее всего, данный тезис будет актуален для любой сферы применения искусственного интеллекта, где на кону стоит что-либо серьезное.

Следующий вопрос частично связан с предыдущим – ответственность. Например, уже сейчас разрабатываются и внедряются беспилотные личные автомобили и общественный транспорт.

Но кто возьмет на себя ответственность, если такой автомобиль попадет в аварию? Или, предположим, будет создан высокоинтеллектуальный робот-хирург, который сможет самостоятельно проводить операции.

На кого ляжет вина, если пациент умрет от неверного движения такого робота? Можно ли считать ответственным сам ИИ и что должно последовать из такого шага? Пока данные вопросы остаются открытыми, и, возможно, в этом одна из причин, почему деятельность и решения роботов контролируются людьми: так решать проблемы ответственности намного проще.

В каких сферах ии применяется уже сейчас?

Несмотря на сравнительную молодость данных технологий, ИИ уже нашел широкое применение в самых разных сферах, и многие проекты, будто пришедшие к нам из фантастических книг, становятся вполне реальными. Приведем интересные примеры применения искусственного интеллекта, которые внедрены на данный момент или планируются к внедрению в ближайшем будущем.

Медицина

Источник: https://robo-sapiens.ru/stati/oblasti-primeneniya-iskusstvennogo-intellekta/

Перспективы применения искусственного интеллекта в банках

В XXI веке машинный труд повсеместно вытесняет человеческий. Не минула эта учесть и финансовую сферу. По мнению представителей IT-индустрии, в ближайшее время искусственный интеллект (ИИ) кардинально поменяет принципы функционирования банковской сферы.

Действительно, применения современных информационных технологий позволит финансово-кредитным учреждениям решать задачи, которые нельзя выполнить при задействовании исключительно человеческих рабочих ресурсов. Банки получат возможность обрабатывать огромные массивы данных, обзаведутся идеальной памятью и многозадачностью единовременно выполняемых процессов.

Пионеры по внедрению ИИ

Искусственный интеллект – это разработка компьютерных систем, которые способны решать задачи, ранее требовавшие обязательного участия человека.

Впервые про ИИ заговорили в 60-70 годов прошлого столетия. Тогда это звучало, как научная фантастика. При этом первый опыт внедрения был предпринят отдельными американскими банками несколькими десятилетиями позже.

Пионером по внедрению систем искусственного интеллекта стал Citibank. Специалисты компании предприняли попытку использовать ветвь ИИ, для создания автоматической системы по принятию решений, сравнимую по эффективности с экспертами людьми. Этому примеру последовали другие ведущие банки США.

Проведенные эксперименты с использованием искусственного интеллекта дали интересные результаты. Искусственные нейронные сети обладали мощным потенциалом для дальнейшего развития. В целом опыт следовало признать успешным.

В то же время использование ИИ на существовавшем уровне развития информационных технологий признали экономически неоправданным. Затраты на изучение и внедрение готовых решений были слишком велики. Банки не стали вкладываться в продолжение исследований. На несколько десятилетий о теме искусственного интеллекта забыли.

Японский прорыв

В Стране восходящего солнца 2017 год ознаменовался серьезными изменениями, произошедшими в банковской сфере. Ведущие японские компании заявили о готовности автоматизировать больше 30 тысяч рабочих мест. Правление банков пришло к выводу, что это необходимая мера, поскольку традиционные методы ведения бизнеса уже не помогали увеличивать прибыль.

Указанные изменения коснутся Mizuho Financial Group, Sumitomo Mitsui Financial Group и Bank of Tokyo-Mitsubishi UFJ.

Важно

Системы искусственного интеллекта разработаны для ведения канцелярской работы, осуществления рутинных задач, обработки массивов данных Big Data.

Японские банкиры пришли к выводу, что решения из области искусственного интеллекта позволят минимизировать затраты человеческой рабочей силы и издержки на заработной платы.

Индивидуальный подход к клиенту

Стандартные финансовые продукты и сервисы, рассчитанные на широкий круг потребителей – это вчерашний день. Современному клиенту необходимы персонифицированные условия по вкладам, кредитам и другим предложениям. Реализовать это без индивидуального подхода невозможно. Здесь на помощь банком и приходит искусственный интеллект.

Сейчас каждое финансово-кредитное учреждение разрабатывает и предлагает клиентам 10–20 продуктов. Над ними на протяжении длительного времени работает команда профессионалов-людей. Однако если нужно сформировать сотни тысяч персонифицированных предложений, то без применения системы ИИ обойтись не получится.

По статистике в настоящее время каждый человек владеет 2–5 электронными устройствами, посредством которых выходит в интернет, пользуется мессенджерами и социальными сетями. Естественно, в виртуальной паутине остается большой объем данных по всем пользователям. Алгоритм искусственного интеллекта способен собирать информацию по клиенту, анализировать и генерировать индивидуальное предложение.

Области применения

Сфера применения искусственного интеллекта многогранна. Очевидно, что на сегодняшний день банки не используют и 5–10% от имеющегося потенциала. Тем не менее ИИ способен изменить работу финансовой отрасли уже в ближайшем будущем.

Чат-боты

Несколько лет назад клиент банка при возникновении вопроса или проблемной ситуации делал звонок и общался с сотрудником контактного центра. Это была безальтернативная ситуация.

Однако сейчас многие финансово-кредитные учреждения реализовали систему чат-ботов.

Читайте также:  Российские специалисты готовы представить интеллект для роботов уже в будущем году

Клиент также звонит по телефону, но общение происходит с роботом, который предоставляет нужные сведения и рассказывает о сервисах.

Кроме того, подобная коммуникация может выстраиваться при помощи мессенджеров, SMS-сообщений или переписки в чате на сайте банка. Искусственный интеллект позволяет чат-боту моментально делать анализ потребностей человека и предлагать подходящие пути решения.

Личный виртуальный помощник

Программа ИИ, которая специализируется на банковских услугах и финансах, способная разговаривать с человеком. Во многом напоминает Siri от iPhone или Алису от Яндекса. Клиент банка задает интересующие вопросы и получает ответы. Примеры вопросов. Какие платежи совершались с дебетовой карте на прошлой неделе? Какой долг по кредитке? Когда истекает срок вклада?

В результате такой беседы человек экономит время на поиск информации на официальном сайте банка.

Помощник имеет и другую область применения. Установленная на смартфон программа посредством камеры способна распознавать товары на магазинных полках. Необходимо лишь поднести мобильное устройство к интересующему продукту на прилавке и на экране появится сумма кэшбэка, которая вернется клиенту при оплате покупки банковской картой.

Алготрейдинг или робоэдвайзинг

Это альтернатива общению с финансовыми консультантами по формированию и управлению инвестиционными портфелями с ценными бумагами и другими активами. Подобные системы искусственного интеллекта активно используются в США и странах Западной Европы.

Считается, что благодаря возможностям по сбору и анализу информации о состоянии валютных рынков и последних экономических новостей такие алгоритмы ИИ способны давать точные прогнозы биржевой конъюнктуры. В результате человек вкладывает деньги в инструменты с минимальными рисками.

Статистика утверждает, что в 2017 году в Соединенных Штатах Америки подобные роботы управляли клиентскими портфелями на сумму, превышающую триллион долларов. В будущем это цифра будет только расти.

Обучение сотрудников банков

Речь идет про алгоритм с искусственным интеллектом, созданный для повышения квалификации работников call центра и отдела продаж продуктов в финансово-кредитных учреждениях.

После окончания разговора банковского специалиста и клиента программа проводит анализ. Затем сотрудник получает отчет, в котором указаны совершенные в диалоге ошибки и способы их исправления.

Защита информации

Алгоритмы с искусственным интеллектом способны защитить персональные сведения клиента и данные, которые являются коммерческой собственностью банка. Это новый этап в развитии систем защиты информации.

Эффективность работы отделений

Системы с ИИ помогут произвести автоматизацию и оптимизацию процессов, протекающих в отделениях банка. В перспективе планируется полностью отказаться от использования бумажных носителей информации. Все сведения будут существовать в электронной форме. Клиент получит доступ к любому банковскому продукту не выходя из дома.

Источник: https://InvestorIQ.ru/banki/iskusstvennyj-intellekt.html

Банки активно используют искусственный интеллект

Благодаря аналитическим платформам процесс принятия решений по кредитным заявкам стал практически полностью автоматизированным. Искусственный интеллект анализирует тысячи параметров и данных о клиентах.

Например, недавно банки стали использовать данные сотовых операторов: если потенциальный заемщик купил sim-карту два дня назад, это будет считаться подозрительным.

Чтобы выяснить, по каким параметрам банк отбраковывает или одобряет заявку, мошенники создают целый поток таких запросов, рассказала главный риск-менеджер Райффайзенбанка Наталья Темкина.

Но и с этой угрозой кредитные организации научились справляться.

Существуют технологии, позволяющие определить, что целый пул заявок был отправлен, например, с одного компьютера. В будущем, по словам Темкиной, для борьбы с мошенниками банки будут анализировать поведение клиентов на сайте, а также внедрят анализ биометрических параметров (для онлайн-заявок).

Совет

Финансовый сектор остается лидером по внедрению искусственного интеллекта в России. Исследование Deloitte показало, что эксперты российских финтех-компаний считают его наиболее перспективной технологией. Также они высоко ценят перспективы направлений, тесно связанных с искусственным интеллектом: машинного обучения, прогнозной аналитики, больших данных.

Компаниям, занятым в сфере обслуживания личных финансов, больше всего интересен API (программный интерфейс, может использоваться, в частности, для получения запросов и отправки ответов).

Семантический анализ (то есть анализ текстов, слов) интересует компании с численностью сотрудников от 25 до 50 человек, компании с выручкой более 50 миллионов рублей, а также компании, использующие скоринг.

Бизнес-аналитику чаще остальных используют компании, разрабатывающие инфраструктурные решения, а также компании с выручкой от 2 до 10 миллионов рублей.

Впрочем, не все готовы использовать искусственный интеллект. Например, отдельные представители энергетического сектора говорят, что у них недостаточно данных.

Другие отрасли жалуются на нехватку специалистов, прежде всего аналитиков данных.

Штатным ИТ-специалистам часто бывает сложно как работать с данными — обрабатывать их, очищать, интегрировать, обеспечивать качество, так и с инструментами аналитики.

«Готовность компаний использовать искусственный интеллект разная во всем мире, — рассказал исполнительный вице-президент, главный операционный и главный технический директор SAS Оливер Шабенбергер. — Для этого они должны понимать ценность искусственного интеллекта, потому что цель любого бизнеса — прибыль».

Компаниям, добавил он, необязательно иметь много данных, но у них должна быть стратегия работы с ними. Пока же, как показало исследование SAS, аналитику данных в свои бизнес-стратегии закладывают только 4 из 10 организаций. Треть компаний признались, что используют аналитику данных редко.

А больше половины респондентов не получают максимальной отдачи от инвестиций в аналитику.

Аналитику данных в свои бизнес-стратегии закладывают только 4 из 10 организаций

Обратите внимание

Среди самых востребованных преимуществ аналитической платформы компании называли сокращение времени, затрачиваемого на подготовку данных, более взвешенное и уверенное принятие решений и быстрое получение информации.

Источник: https://finance.rambler.ru/other/41209252-banki-aktivno-ispolzuyut-iskusstvennyy-intellekt/

Искусственный интеллект в банковском деле — анализ 7 лучших банков США

В то время как технологические гиганты слишком кичатся вводом инновационных технологий, которые на самом деле не являются таковыми, банки постепенно вводят искусственный интеллект в свои экосистемы, чем упрощают жизнь простого пользователя.

Темы дискуссий в СМИ по поводу ИИ в банкинге варьируются от потенциала автоматизации до запусков различных стартапов. В этой статье журналисты Fintech News постарались изучить ИИ-приложения ведущих банков, чтобы понять, куда движется банковская система современности.

JPMorgan Chase

Совсем недавно компания JPMorgan Chase представила новую платформу умных контрактов Contract Intelligence (COiN), предназначенную для анализа правовых документов и извлечения важных точек данных и положений. Для просмотра 12 000 кредитных соглашений в год в ручном режиме нужно будет потратить 360 000 часов, а вот COiN проанализирует это за несколько секунд.

Emerging Opportunities Engine (механизм развития новых возможностей), представленный общественности в далеком 2015 году, использует автоматизированный анализ, чтобы понять, какому клиенту подойдет то или иное предложение. Эта технология оказалась настолько успешной на акционерном рынке, что сегодня ее используют даже в рынках долгового капитала.

Сегодня JPMorgan планирует наконец официально внедрить своего виртуального помощника с интерфейса на естественном языке, который упростит работу техподдержки, закрывая простые вопросы. Пользователи даже не будут догадываться, что они общаются с ботом.

В 2016 году компания инвестировала более $9,5 млрд в развитие технологий, $3 млрд из которых были посвящены «новым инициативам» и $600 млн потрачены на «инновационные финтех-решения». Также фирма планирует стать партнером финтех-компаний, развивать новые и расширять существующие цифровые и мобильные услуги.

Wells Fargo

Стремясь использовать инновационные технологии и улучшать свою организационную структуру, Wells Fargo в феврале объявили о создании новой команды «Искусственный интеллект для предпринимательских решений» (Artificial Intelligence Enterprise Solutions). Руководителем новой группы стал Стив Эллис, вице-президент компании. Основные цели, которых планируют достичь AIES:

  • увеличить возможность подключения к платежам компании;
  • ускорить ввод искусственного интеллекта в производство;
  • продвигать передовые интерфейсы прикладного программирования для корпоративных клиентов.

Источник: https://credits.ru/news/novosti-fintech/iskusstvennyy-intellekt-v-bankovskom-dele-analiz-7-luchshikh-bankov-ssha/

8 новых профессий в сфере искусственного интеллекта

Источник: https://8d9.ru/8-novyx-professij-v-sfere-iskusstvennogo-intellekta

Большой Digital: зачем банкам искусственный интеллект?

«Мы часто работаем с финансовым сектором, — говорят в БюроБюро. — Среди самых крупных клиентов — Альфа-банк, затем к нам присоединились Восточный банк и другие».

Поворот банков к диджиталу понятен: рано или поздно любому банку понадобятся мобильное приложение и онлайн-банкинг. Главное — сделать их удобными и нетоксичными для пользователя.

Все взаимодействия должны быть понятными — интуитивно и логично вытекать из стратегии банка. Именно такие сервисы Восточный банк и другие банки заказали в БюроБюро.

Онлайн-банкинг очень долго едва дотягивал до необходимого минимума, но ближайшее время само понятие «необходимый минимум» изменится до неузнаваемости. Если раньше им была возможность перевести деньги со счёта на счёт и заморозить карту в приложении, то сейчас это будут самообучающиеся системы финансовой аналитики.

Важно

Развитие IT позволило добавить в приложения и онлайн-интерфейсы функционал, о котором раньше даже не думали. Изменился рынок, изменились технологии, и, самое главное, изменились клиенты.

Теперь им нужна глубокая персонализация — а сделать приложение по-настоящему кастомизированным, личным и удобным для каждого конкретного клиента без AI невозможно.

Материал взят с сайта buroburo

Всё это воплощено в жизнь уже сейчас. Даже если этот функционал всё ещё вызывает удивление и недоверие, это будущее онлайн-банкинга.

AI-таймменеджмент

Искусственный интеллект как таковой нужен, чтобы облегчить жизнь людей и снять с них лишнюю рутинную работу. Он позволяет им заниматься действительно важными вещами (например, интересной работой, хобби или семьёй). Всё, что может быть автоматизировано, нужно отдать роботам и алгоритмам.

Один из примеров такой сложной и неприятной работы — просчитать, какие из важных рабочих дел стоит закончить до отпуска, чтобы выполнить план и отдыхать без потерь и лишних переживаний.

Поэтому онлайн-банку стоит иметь календарь финансов не только в виде записной книжки для задач каждого дня, но и как сложную систему аналитики.

Реализация проста для пользователя: нужно только отметить, какие именно числа займёт отпуск, чтобы программа определила, какие операции лучше закончить до отъезда. Система делает всё, чтобы облегчить для клиента, возможно, самые сложные недели перед отдыхом.

Самообучение

В банкинге под искусственным интеллектом и системами анализа финансового поведения клиента, в общем-то, понимается одно и то же.

Клиент ежедневно совершает десятки транзакций. Часть из них (как правило, бóльшая) — очень похожие, если не одинаковые, операции. Да, в приложениях банков, как правило, есть функция автоплатежей или шаблонов. Проблема в том, что каждый из них нужно настраивать заново.

Системы с элементами AI решат эту проблему. Анализируя, какие именно операции совершает пользователь, программа автоматизирует самые популярные из них — сама, без чьей-либо помощи или обучения.

Совет

Никаких шаблонов, никаких настраиваемых автоопераций — только система, которая не только сама совершает транзакции, но и сама учится ими управлять.

Самообучающиеся системы — не просто тренд. Это будущее онлайн-банкинга. В ближайшие годы клиентам банков вообще больше не нужно будет анализировать свои финансы самостоятельно. Приложения будут делать это быстрее и, надо признать, намного точнее людей.

Персонализированный интерфейс

Разные клиенты ведут себя с деньгами по-разному. Паттерны трат и доходов отличаются, как отпечатки пальцев. Поэтому различные функции будут неравнозначными для клиентов в зависимости от того, каково их финансовое поведение. Индивидуальность и кастомизация — это важно.

Поэтому в приложениях должна быть система анализа доходов и расходов клиента, которая, в зависимости от бюджета клиента, меняет и интерфейс онлайн-банка.

Пользователь не должен думать о том, как именно ему стоит переставить блоки в интерфейсе, чтобы было удобнее ими пользоваться; более того, скорее всего, он даже не знает, что именно было бы для него удобным.

Поэтому о расположении функциональных элементов нужно думать системам с элементами искусственного интеллекта. Это они через анализ финансов должны подбирать самый оптимальный интерфейс для пользователя.

Подход к клиенту

Онлайн-банки меняют рынок сильнее, чем кажется. Они становятся заявлениями, громкими вызовами всей банковской сфере. Чистота их интерфейсов, другие способы общения с клиентами, умные решения — всё это показывает, что новый подход к бизнесу не должен заканчиваться на ребрендинге.

Большинству российских банков нужно учиться тому, что на самом деле приложения разрабатываются не для них самих, а для их клиентов. Всё в банке должно быть сделано для людей: от службы поддержки, говорящей на человеческом, близком клиенту языке — до систем анализа, упрощающих им жизнь.

Тренд один: в каждом решении ориентироваться на пользователя, для которого и разрабатывался мобильный интерфейс. Банкам придётся доказать, что user-friendly — это не пустые слова.

Обратите внимание

Главное в разработке систем с искусственным интеллектом — понимать, что именно нужно пользователям каждого конкретного банка. То, что понадобится одним клиентам, окажется бесполезным для других.

Работая над приложением для банков, БюроБюро проводили интервью с нынешними и потенциальными пользователями приложения — людьми очень разных доходов и должностей. Они опрашивали и сотрудников банка, и персонал банков-конкурентов.

Только собрав полную информацию о том, кто будет пользоваться мобильными интерфейсами, можно сделать их технологичными, умными и действительно нужными.

Материал взят с сайта buroburo

Заключение

Самообучаемые системы, AI-элементы и новый тип взаимодействия с пользователем победят просто потому, что это то, чего так давно ждали клиенты. Кастомизация и персональные интерфейсы в конечном итоге дошли и до банковской сферы.

Дальнейшее развитие тренда — это упрощение и автоматизация однотипного монотонного труда.

Внедрение искусственного интеллекта в приложения на самом деле говорит об одном: банки наконец-то перестали работать для себя и начали работать для своих клиентов.

Цифровая трансформация наконец дошла и до финансовой сферы, предварительно захватив почти все остальные, от такси до кинотеатров. Но банкинг — это очень консервативный бизнес, все изменения в котором происходят медленно и как будто нехотя. Мобайл смог это поменять.

Точная аналитика, которая теперь доступна не только избранным, понятные интерфейсы, лёгкий дизайн и возможность говорить с банком на одном языке меняют то, как клиенты с ними взаимодействуют. Digital-функционал выводит банк из статуса сложной и пугающей системы, единственная задача которой — проводить малопонятные операции с деньгами.

Приложение теперь может быть другом, помощником и советчиком в финансовых вопросах. Цифровая революция уже произошла — онлайн-банкинг стоит на её баррикадах.

Если вы нашли опечатку — выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.

Источник: https://apptractor.ru/info/articles/bolshoy-digital-zachem-bankam-iskusstvennyiy-intellekt.html

Вынос мозга

Роботы активно внедряются в финансовые бизнесы, но вряд ли полностью заменят человекаФото: Fotolia/ktsdesign

Искусственный интеллект сегодня можно применять в самых разных сферах деятельности человека, в том числе в финансовой. Банки.ру решил выяснить, как искусственный разум проникает в финансовые бизнесы в России и можно ли ожидать в ближайшее время массовой «роботизации» отечественных банков.

Искусственный интеллект для естественных нужд

Представители IT-индустрии и некоторые высокотехнологичные финансисты считают, что использование искусственного интеллекта скоро радикально поменяет банковскую сферу. Время стандартных продуктов и сервисов прошло: клиентам необходим персональный подход и индивидуальные условия, и банки должны подстраиваться под эти требования.

Если разработка и реализация десяти стандартных продуктов возможна силами людей, то миллионы индивидуальных предложений требуют иного подхода, а именно: приложения технологий.

«Алгоритмы искусственного интеллекта уже сейчас способны проанализировать поведение каждого отдельного клиента, выявить его персональные потребности и возможности, а также смоделировать риски для бизнеса, — говорит основатель рекламной платформы Segmento Евгений Легкий.

— Каждый прогноз основывается на тысячах факторов, от экономического положения в регионе до интересов клиента в Интернете». Понятно, что это не под силу сделать человеческому разуму. По оценкам эксперта, к 2020 году 80% решений, принимаемым бизнесом, будет доверено искусственному интеллекту.

«Финансовая сфера — основная точка приложения разработок в области искусственного интеллекта на ближайшее время, — соглашается директор по онлайн-продажам микрофинансовой организации «МигКредит» Роман Халанский. — Тут масса векторов: и разработки в области чат-ботов, и машинный скоринг, и «умный» кредитный конвейер, и интеллектуальный коллекшн».

Эксперты выделяют три направления, в которых можно применять искусственный интеллект.

Важно

Во-первых, распознавание образов, например товаров на прилавках магазинов, через камеру телефона. В будущем клиентам достаточно будет запустить мобильное приложение банка и навести телефон на товар на витрине, чтобы увидеть, какой кешбэк можно получить при оплате этой вещи кредиткой.

Во-вторых, распознавание речи. Возможно создание «умного» помощника для специалиста телефонных продаж.

Проанализировав разговор сотрудника и клиента, помощник после завершения звонка укажет на ошибки сотрудника и подскажет, что нужно исправить.

В качестве следующего шага можно внедрить помощника в разговор с клиентом в режиме реального времени. Возможна и гораздо более амбициозная задача — реализация полного робота-оператора кол-центра с синтезом речи.

В-третьих, частичное обучение и самообучение. При умелом подходе это позволит построить предиктивную модель для нового продукта, основываясь на данных по другому продукту, или систему скоринга заемщиков, основываясь на прошлых оценках по сходным заемщикам.

Банк управляет роботами

К примеру, подобная модель успешно работает в банке «Тинькофф». Там при принятии решения об одобрении кредитных продуктов используют исторические данные о клиентах, чтобы составить прогноз на будущее.

Это позволяет сформировать условия кредитования под каждого клиента и, как считают в банке, сводить к минимуму собственные риски.

Например, при повышенных рисках заемщику можно предложить минимальный кредитный лимит и высокую ставку.

«Сейчас мы добились того, что система сопоставляет множество данных о клиенте и его финансовый запрос с нашими скоринг-моделями и в течение нескольких секунд выдает ему абсолютно уникальный (в том смысле, что предложения не повторяются для разных клиентов) набор из 3—4 кредитных предложения на выбор, — делится опытом Роман Халанский. — Следующими шагами логично могут стать обучение системы, градация и корректировка предложений, в зависимости от финансового поведения этого клиента и клиентов со схожими параметрами».

Совет

Планируют внедрить кредитный конвейер и в МТС Банке, о чем Банки.ру рассказала руководитель IT-блока кредитной организации Оксана Смирнова-Крелль. Также в банке «Тинькофф» внедрена технология real-time-маркетинга. Она анализирует потребительское поведение клиента по его трансакциям и предлагает товары и услуги, которые могут быть интересны клиенту в данный момент.

Уже есть практический пример применения технологии — квест для клиентов. Банк предложил клиентам последовательно выполнить несколько заданий за вознаграждение. Во всех заданиях квеста нужно было совершить операцию по карте «Тинькофф». Клиенты проходили квест с разной скоростью, каждое следующее задание приходило после выполнения предыдущего.

В итоге через эту игру банк привлек новых клиентов.

«Мы уже много лет успешно применяем математические модели для принятия верных решений в бизнесе, — рассказывает начальник управления вторичных продаж блока «Розничный бизнес» Альфа-Банка Наталья Зубенко.

— Методы машинного обучения применяются для определения вероятности принятия предложения cross-sell, для выбора лучшего предложения для клиента, для определения максимально релевантного канала для связи с клиентом, а также времени самой коммуникации».

«У нас создана серьезная система оценки рисков, работающая и самообучающаяся онлайн, — говорит, в свою очередь, директор инвестиционного департамента банка ВТБ 24 Сергей Лукьянов. — С накоплением огромных архивов данных искусственный интеллект направляется для анализа и выявления неочевидных человеку связей в поведении как рынков, так и клиентов».

Самообучаться также могут чат-боты, которых уже запустили некоторые технологичные банки. «Клиенты начинают активно использовать дополнительные каналы связи с банками и профучастниками. И это уже не простые чаты. Часто это чат-боты, позволяющие не только получать информацию по счету, но и совершать какие-то действия», — поясняет Лукьянов.

Например, весной этого года банк «Русский Стандарт» запустил бота в Telegram с функцией персонального консультанта — @BankRSBot, который изначально создавался для разгрузки кол-центра, но впоследствии научился отвечать на нестандартные запросы.

«Оставлять их без контроля не стоит»

Оптимисты уверены, что искусственный интеллект покорит финансовую сферу, но есть и скептические мнения.

«Искусственный интеллект начинает активно применяться в финансовой сфере во многих областях: для принятия решений о выдаче кредита на основе обработки информации о заемщике, в качестве виртуального собеседника (чат-бота) при продаже финансовых услуг и их поддержке, при формировании инвестиционных портфелей с помощью робоэдвайзера, в алгоритмической торговле, — говорит заведующий отделом количественного моделирования Форсайт-центра Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ Юрий Дранев. — Одной из наиболее перспективных областей применения искусственного интеллекта станут межмашинные трансакции в рамках развития Интернета вещей».

«Перспективы применения искусственного интеллекта в финансовой сфере обширны. Например, за рубежом появляются отдельные примеры того, как с помощью технологий искусственного интеллекта оптимизируется до 80% финансовых операций, — отмечает управляющий партнер BME Group Евгений Харитонов.

— Количество факторов, которые надо учитывать при принятии решений, возрастает, а человек имеет ограниченные возможности. С учетом больших массивов информации и постоянной нехватки времени на ее переработку, человеку сложно принимать правильные решения.

Здесь как раз и необходимы инструменты искусственного интеллекта».

«Узкоспециализированные продукты уже есть на рынке, и они будут интенсивно развиваться в ближайшее время, поскольку у потенциальных клиентов есть интерес к инновационным решениям в этой области», — соглашается директор департамента информационных технологий Абсолют Банка Андрей Горелов. Правда, по его мнению, о вытеснении банков роботами говорить не приходится. Скорее, стоит ожидать глубокой интеграции между финтех-компаниями и банками. Банкам просто придется подтянуть свои технологические возможности до нужного уровня.

«Робоэдвайзеры (автоматизированные инвестиционные роботы) составляют перспективный класс инвестиционных продуктов для частных инвесторов, предоставляющих клиентам возможность автоматически формировать и поддерживать портфель различных активов, таргетировать либо уровень риска, либо финансовую цель, — полагает руководитель направления дирекции развития цифрового бизнеса в Сбербанке Олег Комляков. — Вместе с тем локализация подобных продуктов для рынка России длительна, а распространение таких продуктов, по мнению Банка России, чревато различными рисками».

«В области финансовых услуг, связанных с консультациями по управлению портфелем инвестиций, например, «роботизация» может произойти нескоро — живой консультант лучше понимает эмоциональное состояние клиента и способен правильно объяснить рыночную ситуацию и риски, — приводит пример член правления, директор по информационным технологиям Росбанка Денис Сотин. — Однако развитие технологий, связанных с анализом биометрических параметров человека, в дальнейшей перспективе может сильно уменьшить влияние этого различия».

«Мы верим в роботов, но не верим, что в ближайшее десятилетие целесообразно полностью переходить на роботизированные технологии, — подытоживает Роман Халанский. — Многие помнят одну из версий краха фондовых рынков в «черный понедельник» 1987 года, связанную с программным трейдингом. Хотя современные роботы и стали значительно умнее, оставлять их без контроля не стоит».

Фаина ФИЛИНА, для Banki.ru

Источник: https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=9312804

Ссылка на основную публикацию