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. Доклад посвящен вопросам развития и применения ИИ на финансовом рынке, включая определение ИИ, его типы, основные технологии ИИ и тенденции их развития. и CRM-системах.
Николай Ульянов, Россельхозбанк: Распространение ИИ-решений стало мейнстримом в банковской отрасли
– Кроме того, банки применяют системы ИИ в организации различных операций, в сфере управления рисками, особенно теми, что связаны с инсайдерами, в инвестировании средств в ценные бумаги. Для банков масштабное применение ИИ также позволит получить значимую экономию. Так, по оценкам Сбера, экономия от использования технологий ИИ составит 350 млрд руб. в 2023 г. после 250 млрд руб. в 2022 г. Чтобы оставаться конкурентоспособными, действующие банки должны стать «AI first», то есть отдавать приоритет ИИ-технологиям на основе искусственного интеллекта как в своем видении, так и непосредственно в операционной деятельности. Аналитики ЦРФТ Россельхозбанка провели анализ мировых финтех трендов и выявили наиболее популярные решения за этот период. Генеративный ИИ в виде чат-бота ChatGPT нашел применение в банковской сфере в конце 2022 года. Заработок ВТБ от внедрения ИИ оценивается в 23,7 млрд рублей, сумма инвестиций в ИИ — 80 млн рублей, а объем покупок компаний, развивающих эту сферу, составил 123,6 млрд рублей. artificial intelligence) на финансовом рынке РФ, выделил два новых законодательных направления: ответственность за вред, причиненный в результате.
Куда стремится «умное» стадо? Количество переходит в качество. Обзор сфер применения ИИ в банках
Также Сбербанк активно использует ИИ в корпоративном кредитовании с 2018 г. На текущий момент среди всего количества заключенных сделок оборотного кредитования и банковских гарантий доля тех, которые рассмотрены с применением ИИ, – порядка 80%, сказал Ведяхин. В-четвертых, крупные высокотехнологичные компании, выходящие на рынки банковских услуг, имеют большие конкурентные преимущества за счет обширной клиентской сети, огромных массивов данных, масштабирования инновационных технологий, в том числе ИИ. Чтобы оставаться конкурентоспособными, действующие банки должны стать «AI first», то есть отдавать приоритет ИИ-технологиям на основе искусственного интеллекта как в своем видении, так и непосредственно в операционной деятельности.
10 лучших вариантов использования искусственного интеллекта в финансовом секторе
Безусловными лидерами в сфере ИИ в России и в мире являются финтех-компании. По данным McKinsey & Co, в 2020 году 60% организаций из этой отрасли использовали ИИ. Обработка больших объемов данных: В сфере финансовой аналитики в России, особенно в банковском секторе, собирается огромное количество данных о клиентах и транзакциях. ИИ и технологии анализа больших данных позволяют эффективно обрабатывать эту информацию. Обработка больших объемов данных: В сфере финансовой аналитики в России, особенно в банковском секторе, собирается огромное количество данных о клиентах и транзакциях. ИИ и технологии анализа больших данных позволяют эффективно обрабатывать эту информацию. это мощный двигатель преобразований в банковском секторе, который является одним из ключевых и наиболее консервативных элементов финансовой системы. Влияние искусственного интеллекта на банковский сектор. Технологии стремительно занимают место в банковской сфере. Каждая бизнес-операция в банковской сфере будет автоматизирована и преобразована с помощью ИИ. Где сейчас используют Искусственный Интеллект — Сегментырынка. На первом месте, где сейчас применяют ИИ это автомобильный рынок, около 17% всех технологий применятся именно в автомобилях.
Искусственный интеллект в банковской сфере, или сможет ли робот достойно занять место человека?
Валютное управление Гонконга HKMA , как регулирующий орган, поощряет внедрение технологии AI в финансовых услугах, чтобы обеспечить эффективность и лучшее обслуживания клиентов. Судя по тому, что мы видим на рынке, новые лицензии на виртуальные банковские услуги в Гонконге, выданные в 2019 году, ускорят внедрение технологий AI в FinTech и банковский сектор. Растущее использование AI представляет не только возможности, но и новые проблемы управления рисками в секторе FinTech и финансовых услуг. Высшее руководство должно нести ответственность за результаты применения ИИ и решения, принимаемые на основе ИИ, и должны создавать надлежащие структуры управления и меры по управлению рисками.
Учитывая то, что некоторые приложения ИИ обладают способностями к самообучению на основе своего опыта и могут принимать автоматические решения от имени своих банков, то нужны качественное управление и надзор за разработкой ИИ. Обеспечение надлежащего уровня объяснимости. Использование данных хорошего качества.
Если вы планируете получить лицензию для финансовых услуг в Гонконге, то должны организовать эффективную структуру управления данными. Эти данные должны быть актуальными.
Благодаря аналитическим способностям ИИ предвидение потенциальных проблем в торговле становится значительно проще. Для поставщиков это означает лучшее управление рисками, обеспечивая сохранение доверия вашим клиентам.
Конвертация валюты. Алгоритмы ИИ следят за колебаниями валют, обеспечивая оптимальные курсы конвертации. Речь идет о максимизации ценности с каждой транзакцией, делая вашу финансовую платформу предпочтительным выбором для бизнеса. Управление активами Алгоритмическая оценка.
ИИ оценивает активы быстрее и делает точные и актуальные оценки на основе множества факторов. Прогнозирование движения рынка. Вместо интуитивных предчувствий или общих тенденций рынка ИИ анализирует обширные данные для прогнозирования точных изменений рынка. Автоматизированное распределение активов.
Настройка инвестиционных портфелей становится беззаботной, поскольку ИИ автоматически распределяет активы на основе конкретных стратегий и целей. Иностранная валюта и денежные переводы Прогнозирование курса валют. ИИ анализирует прошлые тенденции, текущие новости и многое другое, чтобы предсказать возможные движения курса валют. Тайминг переводов.
Понимая колебания на рынке валют, ИИ может предложить наиболее экономичные моменты для международных денежных переводов. Автоматизированная конвертация. ИИ быстро обрабатывает конвертации, и пользователи получают максимум от своих средств, связывая эту скорость и эффективность с качеством вашего продукта. Внедрение искусственного интеллекта в банковском секторе: Перспективы развития Будущее ИИ в банковской сфере находится на пересечении передовых технологий и потребностей потребителей.
По мере того как ИИ становится все более взаимосвязанным с финансами, возникают несколько новаторских тенденций. Модернизация устаревших систем. Для того чтобы банки могли эффективно использовать технологию ИИ, им необходимо обновить свои основные системы. Гибкая, мультиоблачная стратегия позволяет сочетать преимущества масштабируемости ИИ с безопасностью частных облаков и локальных настроек.
Возникновение супер-приложений. Традиционные банковские приложения сосредоточены на конкретных функциях. Будущее принадлежит супер-приложениям, однообразным платформам, интегрирующим банковские, покупательские, платежные, инвестиционные и другие функции. Эта консолидация предлагает клиентам удобство и оптимизирует операции для поставщиков.
Генеративный ИИ. Помимо простого анализа данных, ИИ будет создавать новые наборы данных и модели для симуляции различных финансовых сценариев. Это может быть критично для оценки рисков, позволяя банкам предсказывать и готовиться к различным рыночным условиям. Встроенные финансы.
Финансовые услуги больше не будут отдельным сектором, они будут глубоко интегрированы в нефинансовые платформы. Представьте себе оформление заказа на сайте электронной коммерции и получение мгновенных предложений по кредиту для вашей покупки - все это с помощью ИИ. Финансовый анализ на основе ИИ. Как и у вас есть медицинский осмотр, ИИ будет предлагать финансовые осмотры, анализируя ваши финансовые поведенческие данные, прогнозируя будущие вызовы и предлагая советы, чтобы вы оставались на пути к успеху.
Слияние блокчейна и ИИ. Безопасный характер блокчейна в сочетании с интеллектом ИИ может изменить финансовые операции, особенно в обнаружении мошенничества и международных транзакциях. Банковское обслуживание с дополненной реальностью. Технология дополненной реальности может изменить облик банковского обслуживания.
Представьте себе проверку баланса счета или визуализацию ваших расходов через AR-очки. Открытые банковские услуги с ИИ. По мере того как все больше регионов внедряют регулирование открытых банковских услуг, ИИ будет играть важную роль в анализе обширных данных из различных финансовых институтов, предлагая пользователям объединенные и персонализированные предложения. Этичный и прозрачный ИИ.
С увеличением внимания к процессам принятия решений ИИ будет стремиться к более прозрачным алгоритмам, обеспечивая, чтобы решения были справедливыми и свободными от предвзятости. Приоритетное выравнивание вашего технологического плана с всеобъемлющей стратегией ИИ и сотрудничество с поставщиками программного обеспечения могут помочь банкам занять устойчивое положение в динамичном ландшафте цифровых финансовых услуг. Внедрение банковского приложения с искусственным интеллектом: Собственные силы и аутсорсинг При выборе между созданием приложений для банков с использованием ИИ внутри компании или его заказом у внешних разработчиков, не стоит полагаться на случай. Вот некоторые критерии, которые стоит учитывать при планировании использования искусственного интеллекта в банковских и финансовых продуктах.
Обучите людей в других странах или наймите команду за рубежом, которая хорошо разбирается в том, что вы делаете - это снизит затраты на поддержку. Убедитесь, что такие решения соответствуют вашему SLA. Когда компания только начинает свой путь, у нее ограниченные ресурсы и не хватает опыта. У них может не быть достаточного опыта в области домена или программного обеспечения, поэтому им нужна поддержка и руководство.
Снижение затрат и дополнительный опыт синергизируются, когда дело касается передачи вашего проекта в аутсорсинг специалистам в области. Правильный выбор поможет сократить время разработки и тестирования, предлагая клиентам качественные услуги быстрее и эффективнее. Маленький стартап в сфере финтеха. Представьте небольшую компанию с уникальной идеей, адаптированной под местный рынок, которая использует хотя бы одну возможность искусственного интеллекта, чтобы выделиться среди конкурентов.
У них глубокое понимание своей клиентской базы, существующие отношения с заинтересованными сторонами и конкретные тонкости, которые они хотят воплотить в своем приложении например, внедрение локальных рыночных чат-ботов и виртуальных помощников на основе искусственного интеллекта. В этой ситуации стоит отдать предпочтение разработке внутри компании, где знания команды в области, совмещенные с близостью внутренних специалистов, позволят быстро экспериментировать, получать обратную связь и совершенствовать приложение.
Однако для бизнеса применение искусственного интеллекта во всех процессах, особенно в управлении клиентским сервисом и лояльностью, — это вопрос жизни и смерти.
Искусственный интеллект — во всех процессах Сбербанка Сбербанк стремится внедрять искусственный интеллект в каждый из процессов банка и планирует распространять эту технологию на все направления бизнеса. Например, в конце прошлого года старший вице-президент Александр Ведяхин заявил о том, что абсолютное большинство кредитов физическим лицам в Сбербанке в 2018 году будет выдано на основе решений искусственного интеллекта. При этом он пояснил, что постоянно будет проводиться AB-тестирование, в рамках которого такие же решения будут принимать люди, чтобы оценить качество работы машины.
Будет уже поздно. Поэтому всегда будут люди, которые будут вести узкий параллельный поток похожих заявок», — отметил Александр Ведяхин. Пока что трудно сказать, каким будет баланс между решениями по кредитам физическим лицам, которые будет принимать искусственный интеллект и люди, однако двигаться он будет в сторону искусственного интеллекта.
Технология ИИ также может начать массово использоваться крупными банками для кредитования средних и крупных предприятий в течение ближайших трех лет, считает Александр Ведяхин. Он отметил, что в Сбербанке довольны результатами того, как ИИ используется в кредитовании физических лиц и в работе с малым бизнесом. Он пояснил, что уровень просрочки по таким кредитам ниже, чем если бы решения по ним принимал человек.
Всегда надо делать тестирование, человек должен оценивать качество решений, которые принимает машина, с точки зрения кредитных рисков. Если через два года окажется, что машина приняла неправильное решение, то кого увольнять? Робот Анна Сбербанк приступил к роботизации контактного центра для корпоративных клиентов.
На вопросы о местонахождении банкоматов с функцией самоинкассации и отделений банка клиентам ответит робот Анна. В дальнейшем Анна будет предоставлять и другую справочную информацию: например, о статусе платежа, балансе счета, по исполнительным листам. В Сбербанке сообщили, что запросы, которые требуют участия сотрудника, тоже обрабатываются с использованием роботизированной технологии — с помощью когнитивного виртуального помощника.
Робот анализирует разговор оператора и клиента и самостоятельно «с голоса» предоставляет оператору дополнительную информацию, необходимую для оказания консультации. Помогать роботы смогут и здесь, так как виртуальный помощник способен проанализировать разговор оператора с клиентом, вывести на монитор нужную сотруднику банка информацию». Росбанк управляет сетью с помощью искусственного интеллекта Другие крупные банки также следуют тренду на роботизацию и, как следствие, оптимизируют свою деятельность.
Речь идет о том, что Росбанк стал применять новую технологию location intelligence геоинформационной системы «Атлас» для управления сетью отделений. Технология location intelligence агрегирует данные обо всех отделениях и подразделениях банка, оценивает потенциал и нагрузку, рассчитывает эффективность потенциальных офисов, исходя из данных об активности клиентов, банков-конкурентов, численности населения, трафика на улицах города и другой статистической информации. В результате банк имеет тепловую карту по каждому городу присутствия с оценкой потенциала размещения отделения на уровне шаговой 100 м доступности.
Применение передовых технологий позволяет сохранять высокую скорость развития и использовать научный подход к повышению эффективности управления сетью.
Перспективы развития искусственного интеллекта в банковском секторе видит и Банк России. В начале апреля регулятор заявил о планах создать центр компетенций по ИИ. Тогда первый зампред ЦБ Ольга Скоробогатова сказала, что с учетом того, как развивается эта тема, «надо реально понять и осознать, каким образом мы будем этим управлять». Упускать время, по словам зампреда, нельзя, поэтому сейчас как раз тот период, когда необходимо понять, что и как с этой технологией нужно сделать.
Что такое искусственный интеллект
- Как используются нейросети в работе банка: интервью со специалистом Сбер Банка
- Машинное обучение в банковской сфере — Возможности, риски, варианты использования
- Наши проекты
- Искусственный интеллект в банковской сфере, или сможет ли робот достойно занять место человека?
- Искусственный интеллект и BNPL-сервисы: проанализировали тренды финтеха 2023 года
Искусственный интеллект в банковской сфере, или сможет ли робот достойно занять место человека?
Варианты использования ИИ банками. Подробнее об использовании искусственного интеллекта в финансовой сфере можно почитать на сайте Frank Media, где представлены экспертные материалы и даются конкретные примеры внедрения ИИ в разных банках. В статье автор рассматривает применение искусственного интеллекта в банковской сфере России. На основании исследования аналитического агентства «РАЭксперт» проводится сопоставление российских банков и их классификация. Искусственный интеллект и банки Где в банковском деле можно применять ИИ? Чтобы оставаться конкурентоспособными, действующие банки должны стать «AI first», то есть отдавать приоритет ИИ-технологиям на основе искусственного интеллекта как в своем видении, так и непосредственно в операционной деятельности. – Кроме того, банки применяют системы ИИ в организации различных операций, в сфере управления рисками, особенно теми, что связаны с инсайдерами, в инвестировании средств в ценные бумаги. Искусственный интеллект в банковской сфере может стать следующим важным отличительным фактором. Успех требует целостной трансформации, охватывающей несколько уровней организации.
10 лучших вариантов использования искусственного интеллекта в финансовом секторе
В статье автор рассматривает применение искусственного интеллекта в банковской сфере России. На основании исследования аналитического агентства «РАЭксперт» проводится сопоставление российских банков и их классификация. В-четвертых, крупные высокотехнологичные компании, выходящие на рынки банковских услуг, имеют большие конкурентные преимущества за счет обширной клиентской сети, огромных массивов данных, масштабирования инновационных технологий, в том числе ИИ. уже не нечто из фантастических книг прошлого века: он. ИИ может выполнять различные задания: от систематизации сведений, до анализа изображений и распознавания речи. Многогранность возможностей искусственного интеллекта позволяет использовать технологию в различных сферах, включая банковскую. Рост ИИ в банковской сфере. Сегодня банки должны быстро и надежно обрабатывать информацию, подстраиваться под мобильные технологии с их доступностью данных и распространением ПО с открытым исходным кодом.
МАРКЕТ.CNEWS
- Сильные и слабые стороны технологии
- Искусственный интеллект в банковской сфере и управлении рисками
- Как искусственный интеллект изменит банковский сектор
- Искусственный интеллект в банковской сфере, или сможет ли робот достойно занять место человека?
Машинное обучение в банковской сфере — Возможности, риски, варианты использования
Мы ставим перед собой задачу снять основные правовые барьеры в части работы с данными, чтобы рынок смог сформировать кейсы по большим данным. Ассоциация должна стать площадкой для обсуждения программы цифровой экономики в банковской отрасли», — пояснила управляющий директор АФТ Татьяна Жаркова. В авангарде роботизации Наверное, закономерно, что крупнейший банк страны находится в авангарде развития технологий искусственного интеллекта в финансовой отрасли. Еще на Давосском форуме в январе текущего года президент, председатель правления Сбербанка Герман Греф на деловом завтраке банка под названием «Как технология искусственного интеллекта меняет компании и экономику: приобретения и угрозы» открыл встречу разговором с симпатичным роботом-андроидом Софией.
София первая из гуманоидов получила гражданство какой-либо страны, она стала гражданкой Саудовской Аравии это произошло ранее на экономическом форуме в Саудовской Аравии. Глава Сбербанка отметил, что искусственный интеллект стал главным трендом для всех: от государств до отдельных людей. Я думаю, это о многом говорит, я благодарна вам за это.
Роботизация открывает возможности для радикального улучшения жизни всех и везде. От робота, который думает и проявляет эмпатию, будет гораздо больше пользы, чем от кирки или лопаты. Может быть, если бы было меньше фильмов о Терминаторе, люди лучше бы к нам относились», — высказала предположение София.
Она напомнила, что «нам» свойственно относиться ко всему новому с настороженностью. София не разделяет опасений, будто роботы когда-то начнут представлять опасность для человечества. Герман Греф рассказал также, что в прошлом году Сбербанк получил 50 миллионов долларов «из ничего», просто применив в риск-менеджменте методологию психологического прототипирования Big Five профессора из Стэнфорда Михала Косински.
В целом банк зарабатывает на внедрении искусственного интеллекта от двух до трех миллиардов долларов в год. По словам президента, председателя правления Сбербанка, пока искусственный интеллект не стал умнее людей, он способен решать только узкие задачи и наилучшие результаты дает только в сотрудничестве с человеческим разумом. Так, один человек на пару с хорошим компьютером может выиграть в шахматы и у лучшего гроссмейстера, и у лучшего компьютера.
Однако для бизнеса применение искусственного интеллекта во всех процессах, особенно в управлении клиентским сервисом и лояльностью, — это вопрос жизни и смерти. Искусственный интеллект — во всех процессах Сбербанка Сбербанк стремится внедрять искусственный интеллект в каждый из процессов банка и планирует распространять эту технологию на все направления бизнеса. Например, в конце прошлого года старший вице-президент Александр Ведяхин заявил о том, что абсолютное большинство кредитов физическим лицам в Сбербанке в 2018 году будет выдано на основе решений искусственного интеллекта.
При этом он пояснил, что постоянно будет проводиться AB-тестирование, в рамках которого такие же решения будут принимать люди, чтобы оценить качество работы машины. Будет уже поздно. Поэтому всегда будут люди, которые будут вести узкий параллельный поток похожих заявок», — отметил Александр Ведяхин.
Пока что трудно сказать, каким будет баланс между решениями по кредитам физическим лицам, которые будет принимать искусственный интеллект и люди, однако двигаться он будет в сторону искусственного интеллекта.
Нейросети и глубокое обучение. Продвинутые формы машинного обучения, где алгоритмы имитируют структуру и функции человеческого мозга для обработки данных. Выявление мошенничества.
Системы выявления мошенничества с использованием глубокого обучения могут идентифицировать необычные паттерны транзакций, предупреждая банк и держателя карты о потенциальных нарушениях безопасности. Блокчейн и технология распределенного реестра DLT. Безопасный, децентрализованный способ записи транзакций. Это похоже на общий цифровой реестр, на который каждый может положиться.
Платежи и расчеты за пределами границ. Помимо криптовалют, банки должны использовать блокчейн для повышения прозрачности и безопасности транзакций, как это видно в проектах, таких как Quorum от J. Эти примеры использования ИИ в банковской сфере не исчерпываются. Вот еще несколько реальных примеров применения ИИ, на которые полагаются крупные игроки: Банк Америки использует машинное обучение для выявления мошенничества, выявляя необычные транзакции и предупреждая клиентов о потенциальных нарушениях.
Morgan полагается на NLP для анализа юридических документов за считанные секунды, процесс, который традиционно занимал тысячи часов работы человеческих экспертов. Santander был одним из первых банков, представивших услугу по переводу денег на основе блокчейна, позволяющую клиентам осуществлять международные переводы в течение дня. Исследование возможностей: Применение искусственного интеллекта в банковской сфере Мы только что рассмотрели основные технологии, приводящие к революции искусственного интеллекта в сфере банковского и финансового дела. Вы могли бы задаться вопросом, почему мы вернулись к теме, которую уже коснулись.
Причина заключается в перспективе. Хотя понимание технологий, лежащих в основе, является ключевым, есть вероятность, что вы читаете эту статью не с определенной деловой целью. Возможно, вы хотите разработать передовое финансовое решение, внедрить новый банковский продукт или улучшить вашу существующую систему. Так что вы действительно хотите знать, как согласовать внедрение возможностей ИИ с конкретными банковскими продуктами.
Знайте своего клиента Полное знание вашего клиента является как требованием регулирования, так и умным бизнес-ходом. ИИ делает эту задачу менее утомительной и более привлекательной. Автоматизированная верификация документов. KYC обычно включает в себя проверку огромного количества документов.
Применение ИИ может помочь быстро сканировать, верифицировать и категоризировать эти документы, обеспечивая быстрое и соответствующее нормативным требованиям включение клиентов в систему. Анализ поведения на предмет сигналов тревоги. Это не только о начальной верификации. ИИ также может мониторить транзакции, чтобы выявить необычные поведения или паттерны.
Если мистер Смит внезапно отправляет огромную сумму за границу, ИИ подозревает случай "украденной кредитной карты" и поднимает флаг для дальнейшего рассмотрения. Лицевое распознавание для живой верификации. С помощью ИИ живое видео или селфи могут кросс-проверяться с хранимыми фотографиями удостоверений личности, предлагая дополнительный уровень верификации, который одновременно удобен для пользователя и безопасен. Постоянное обновление данных.
Жизнь людей меняется - они переезжают, женятся, меняют работу. ИИ может подталкивать клиентов к обновлению своих данных, обеспечивая актуальность данных банка. Для поставщиков это означает постоянное соблюдение нормативов без ручной работы. Мы вернемся к некоторым из этих функций в следующих операционных и продуктовых аспектах.
Просим прощения за необходимость в это разбираться, так как финтех представляет собой взаимосвязанную сеть, где нельзя полностью отделить функции и решения KYC и предотвращения мошенничества. Расчетные и сберегательные счета Чековые и сберегательные счета - это не просто место для хранения денег. ИИ помогает превратить эти классические банковские продукты в умные финансовые инструменты. Управление личными финансами.
ИИ может анализировать привычки расходов, категоризировать транзакции и предлагать советы по составлению бюджета, давая вашему мобильному приложению для банковских операций преимущество перед конкурентами. Обнаружение аномалий. Помимо стандартного уведомления об необычной активности, представьте систему, которая с течением времени изучает привычки расходов пользователя. Теперь красные флаги могут включать в себя совершение покупок в необычное время суток, трату недельного бюджета в неподходящем, никогда ранее не посещенном онлайн-магазине, повторяющиеся запросы на проверочную транзакцию, услуги, не соответствующие стилю расходов клиента.
Прогнозирование будущих расходов. Финансовые гуру и желающие таковыми стать советуют людям составлять бюджет как первый шаг к финансовой стабильности и свободе. На практике это похоже на совет "есть здоровую пищу" - общий и трудно выполняемый в постоянстве. Прогностическая модель в вашем приложении могла бы прогнозировать остаток средств пользователя на конец месяца на основе его регулярных счетов и типичных расходов, помогая лучше планировать финансы.
Кредитные карты Анализ расходов с учетом контекста. ИИ способен определять контекст и аномалии, анализируя транзакции карты в связи с реальными событиями. Например, если наблюдается всплеск трат во время отпуска, система понимает контекст, снижая ложные тревоги по необычным расходам, сохраняя при этом мониторинг на предмет реального мошенничества. Автоматические накопления.
При интеграции ИИ карты могут помогать пользователям накапливать сбережения. Каждая транзакция может быть округлена до ближайшего доллара или 10 долларов , а разница автоматически переведена на сберегательный счет. С течением времени ИИ может даже предлагать настраиваемые процентные ставки на основе паттернов расходов и целей сбережений на определенный период. Адаптивная блокировка карты.
ИИ может предсказать, когда вы меньше всего вероятно будете использовать свою карту - например, во время обычных часов сна - и автоматически ее заблокировать, чтобы предотвратить несанкционированный доступ.
Понятно, что технология стала неотъемлемой частью защиты банка, и такие организации, как Morgan Stanley и HSBC, даже создали "команды" обнаружения мошенничества. AI неплохо подходит для таких задач, ИИ может обнаружить аномалии и закономерности в операциях лучше, чем человеческий глаз. С системами, работающими на ИИ, плохим парням чрезвычайно трудно понять, как работает двигатель, что делает гораздо более вероятным, что преступники будут пойманы. Применение ИИ, сетей и контекста позволили этим системам впервые стать эффективными. Оперативная разведка Не все примеры ИИ столь же интересны, как предотвращение мошенничества, но, тем не менее, они по—прежнему оказывают глубокое влияние на способность банка увеличивать прибыль и снижать риски - особенно важно, когда кибербезопасность и соблюдение нормативных требований высоки в приоритетах в списках финансовых фирм. Платформы оперативной разведки сочетают в себе сложное обнаружение угроз, жесткий контроль над внутренней защитой и способность ИИ обнаруживать неизвестное. Кроме того, стабильность обслуживания имеет решающее значение для банков, поскольку клиенты, регулирующие органы и акционеры не прощают ситуаций простоя. Люди ожидают 24-часовой доступ к своим деньгам.
Ханна Престон, Директор по глобальному счету в технологической фирме CA Technologies, ожидает, что мы увидим больше этого в секторе в будущем. В действительности, большая часть все еще имеет большие комнаты с командами и мониторами везде, и люди непрерывно наблюдают. Они неизбежно имеют большие объемы ложных предупреждений. И часто Twitter сообщает о проблеме быстрее банка", - отмечает она.
Так нарекли технологические компании, которые дополнительно предлагают финансовые услуги наряду со своими главными продуктами, основанными на технологиях. При этом финансовые продукты технически совершеннее тех, что предлагают банки. Они не считаются финансовыми компаниями, финтехами или цифровыми банками, потому что работают без поддержки традиционных банков, их основная деятельность не связана с финансами. Хоть ИИ давно существует как технология, он становится чаще необходим любым компаниям, которые обращают внимание на активно развивающиеся направления: умную автоматизацию, машинное обучение, робототехнику, аналитику. Естественно, поставщики финансовых услуг прилагают усилия, чтобы внедрить многое из этого ради автоматизации постоянных задач, последовательного обслуживания клиентов, глубокого анализа поведения, эффективного поиска мошенничества. Польза искусственного интеллекта в сфере финансов Сильная конкуренция на рынке и новые требования клиентов привели к тому, что продвинутые финансовые компании доверились искусственному интеллекту.
И он оказался надёжным помощником, позволяющим опережать конкурентов и оказывать клиентам персонализированный сервис по сниженной стоимости. Вот каким учреждениям технология помогает модернизировать старые услуги или предоставить новые: В банках ИИ повышает качество сервиса, обслуживая клиентов в режиме реального времени. Здесь чат-боты, голосовые и виртуальные помощники задействуются не только для информирования, но и для денежных операций. В кредитных компаниях он легко идентифицирует личности, оценивает кредитоспособность, выявляет мошенников. В страховых компаниях он автоматизирует заявки по страховым случаям, определяет риски, обнаруживает мошенничество со страховками. Финтех-стартапам разработки на основе ИИ помогают конкурировать с перечисленными типами организаций или же наладить с ними сотрудничество через B2B. А в B2C появляются посредники, зарабатывающие на формировании комплексных услуг из множества мелких, предоставляемых разными компаниями. Помимо решения задач в финансах, ИИ способен наладить любые бизнес-процессы на бесперебойную работу. Например, автоматизировать внутренние процедуры, уменьшить время обработки неструктурированных и больших данных, снизить повторные расходы, составлять отчёты. ИИ быстро обретает знания и самообучается, улучшая взаимодействие человека с машиной.
Искусственный интеллект как финансовая технология Финансовые компании первыми стали использовать мейнфреймы и реляционные базы данных. Они с нетерпением ждали следующего уровня вычислительной мощности.
Николай Ульянов, Россельхозбанк: Распространение ИИ-решений стало мейнстримом в банковской отрасли
Вторая модель — гибридный подход, то есть сочетание инструментов жесткого регулирования, мягкого регулирования и саморегулирования на основе риск-ориентированных принципов Китай, Канада, США. Третья модель — стимулирующий подход с применением инструментов мягкого регулирования саморегулирование, этические принципы и полное отсутствие ограничительных мер в отношении ИИ Великобритания и Сингапур. Регулятор в части развития технологии в РФ считает целесообразным поддержать создание условий, направленных на стимулирование развития ИИ на финансовом рынке с учетом риск-ориентированного принципа регулирования. То есть, ЦБ на данный момент не видит необходимости в оперативной разработке отдельного регулирования использования технологии финансовыми организациями, но не исключает внедрение специальных требований в отдельных случаях, после проведения консультаций с участниками рынка. ЦБ выделил два законопроекта, которые уже находятся на рассмотрении в Госдуме и которые на данном этапе могут помочь в регулировании ИИ.
В итоге нижестоящие агенты передают свою информацию вышестоящему звену, а уже оно принимает окончательное решение. Что это дает клиентам банков? Когда Герман Греф начал рассказывать о переходе на искусственный интеллект в Сбербанке, это чаще высмеивали, чем воспринимали всерьез — репутация у банка была такая, что никакой технологический прорыв в нем, казалось, будет уже невозможен. Тем не менее, постепенно проблемы решаются, а банковские системы начинают работать так, как и должны. С точки зрения рядового клиента банка это может быть не так заметно, как изнутри него, тем не менее, влияние современных технологий может ощутить почти каждый. Так, с помощью ИИ российские банки делают следующее: отслеживают подозрительные транзакции. Каждый банк проводит тысячи операций в минуту и проверить каждую вручную физически невозможно. Но за осуществление сомнительных транзакций банк может получить серьезное наказание от Центробанка и Росфинмониторинга. На помощь приходит ИИ — он отслеживает отправителя и получателя перевода, оценивает объем и частоту таких транзакций, сравнивает их с типовыми ситуациями. Когда ИИ видит сомнительные переводы, в дело вступает сотрудник — он уже вручную проверяет операции, при необходимости звонит клиенту и требует пояснений по осуществляемым транзакциям; принимают решение о выдаче кредита или об отказе. Если решение принято моментально или за несколько минут — значит, постарался именно искусственный интеллект. На ручную проверку заявки с прозвоном номеров у сотрудника уйдет масса времени, за которое можно легко потерять хорошего клиента. ИИ сравнивает данные клиента с другими заемщиками и определяет риск невозврата кредита — и если похожие по параметрам клиенты платят без проблем, то и новый клиент получит одобрение; рассылка предварительных предложений. Многие получали смс с предложением оформить «уже одобренный» кредит. На самом деле часто он еще не одобрен, но так банки завлекают клиентов к себе в отделения, где могут предложить уже другой кредит. Роль ИИ в данном случае — отобрать из всей массы клиентов таких, которые в теории смогут получить кредит хотя полная проверка и не проводится — клиент как минимум должен дать разрешение на запрос в БКИ ; подготовка акций и программ лояльности для целевых групп клиентов. Это похоже на предварительно одобренные кредиты, но преследует иную цель — ИИ вычисляет, какие клиенты близки к тому, чтобы перевести обслуживание в другой банк, и подбирает для них такие спецпредложения, от которых этот клиент точно не откажется; виртуальные помощники. Пока эта часть деятельности ИИ вызывает больше критики — достучаться до живого сотрудника службы поддержки бывает вообще невозможно. Но так банки экономят на колл-центрах, обслуживающих первую линию поддержки. Искусственный интеллект пытается разобрать, что говорит или пишет в чате клиент и готовит ответы, максимально приближенные к реальности. Полностью отказаться от служб поддержки банк не может — чуть более сложные вопросы приходится решать уже обычным сотрудникам. А еще банки могут привлекать роботов с ИИ к работе с проблемными клиентами. Например, если клиент просрочил платеж по кредиту, ему сначала позвонит или напишет робот, который вежливо напомнит о том, что у клиента еще есть обязательства перед банком.
Но компаниям необходимо учитывать риски, которые могут возникать при использовании ИИ. Среди них выделяют риски технологического и экономического характера, а также в области этики и информационной безопасности. Важно, обращают внимание авторы, создавать условия для развития ИИ на финансовом рынке с учетом риск-ориентированного принципа его регулирования. При этом Банк России придерживается технологически нейтрального подхода к регулированию, который позволяет участникам рынка внедрять инновации и развивать ИИ.
Если вы планируете получить лицензию для финансовых услуг в Гонконге, то должны организовать эффективную структуру управления данными. Эти данные должны быть актуальными. Выявленные проблемы должны быть своевременно переданы для исправления. Аудит приложений ИИ. Если вы желаете начать бизнес в сфере FinTech в Гонконге, и внедрить технологию искусственного интеллекта, то нужно будет обеспечить реализацию журналов аудита. В случае возникновения инцидентов или неблагоприятных результатов в области ИИ, такие журналы должны предоставить документацию для расследования. Быть этичным, честным и прозрачным. Решения на основе ИИ, не должны приводить к дискриминации или предвзятому отношению к какой-либо группе потребителей; нарушать этические нормы, принципы защиты прав потребителей. В качестве меры прозрачности, до предоставления услуг должно быть ясно разъяснено потребителю, что соответствующая услуга основана на технологии искусственного интеллекта.