Искусственный интеллект в современных финансах A− A= A+

За последние 20 лет финансовый сектор пережил огромное количество технологических новаций, многие из которых каждый раз воспринимались как исключительно революционные. К числу самых важных, безусловно, следует отнести появление Интернета и всего спектра, связанных с ним услуг.

Сегодняшние новации финтеха, хотя и выглядят менее значимыми, однако они также коренным образом изменили представления банкиров о способах управления деньгами. В жизнь банковских клиентов вошло множество новых финансовых сервисов и инструментов - это приложения для бесконтактных и мобильных платежей, различного рода электронные кошельки, услуги краудфандинга и p2p кредитование и многое другое. Ключевая роль в большинстве инноваций ближайшего будущего все чаще отводится искусственному интеллекту

Финтех vs банки

Традиционные банки на заре появления финтеха поначалу проявляли обеспокоенность громкими декларациями, шумихой и всем происходящим вокруг цифровых стартапов. Кто-то пытался устанавливать сотрудничество с компаниями финтеха, а кто-то начинал создавать и развивать собственные digital-филиалы. Один крупный банк сразу пошел дальше и существенно расширил ландшафт услуг, включив в него сферу розничной торговли, такси, инфраструктурные ИКТ-решения для бизнеса, дополненные возможностями переводов в режиме реального времени.

Постепенно на передний край банковских новаций все чаще стали выходить технологии искусственного интеллекта (ИИ). Благодаря ИИ новации в банковском бизнесе уже перестали восприниматься только как атрибут деятельности футуристических финтех-компаний. Банки в противостоянии финтеху почувствовали себя увереннее и сегодня многие с успехом используют ИИ для повышения эффективности деятельности, снижения затрат и улучшения качества сервисов для клиентов. Перспективность использования ИИ для банков подтверждаются многочисленными прогнозами аналитиков. Так, согласно исследованиям Business Insider Intelligence совокупная потенциальная экономия от внедрения приложений ИИ оценивается в $0,5 трлн. на период до 2023 года. При этом 75% респондентов из числа банков с активами более $100 млрд. сообщили, что уже сегодня успешно реализуют стратегии внедрения ИИ. Доля подобных проектов в банках с активами до $100 млрд. составляет 46%. К числу наиболее зрелых и эффективных банковских решений с ИИ на сегодня экспертами отнесены интеллектуальные чат-боты в системах фронт-офисе банка и средства успешной борьбы с мошенничеством (фрод-мониторинг).

Robotic Process Automation или ИИ?

Близко к возможностям ИИ примыкают перспективные технологии Robotic Process Automation (RPA), которые воспринимаются порой как идентичные ИИ. Однако это не так: RPA представляет особый тип ПО, предназначенный для операций, при выполнении которых робот не может отклоняться от заданных правил. Средствами специальной платформы, робот в состоянии закрывать и открывать приложения, пользоваться системой электронной почты, создавать и перемещать файлы и папки, ходить по ссылкам, эмулировать нажатие кнопок, копировать файлы и прочее. Работая как обычный офисный сотрудник, робот легко выполняет хорошо формализованную работу, причем выполняет ее гораздо быстрее, чем офисный сотрудник. К примеру, робот может потратить минуту на то, что сотрудник будет выполнять в течении 15 минут и не сделает при этом ошибок. Примером областей использования RPA в банковском деле может стать обработка кредиторской задолженности – как типовая задача, не требующая особой мыслительной деятельности. Потенциал для привлечения RPA существует и во многих других областях, включая вопросы борьбы с отмыванием денег и задачи KYC («знай своего клиента»). RPA по некоторым оценкам позволяет автоматизировать до 80% рабочих процессов банков, высвобождая время сотрудников для операций с высокой добавленной стоимостью. Цифра 80% могла быть и выше, если бы наш банковский регулятор, выставляя свои требования, сразу предполагал последующую автоматизацию и переложение на RPA.

Вся защитная инфраструктура

По-прежнему для банков остро стоят задачи противодействия киберзлоумышленникам, пытающимся взломать и преодолеть многоуровневые системы безопасности банков. Регулятор активно ориентирует банки на разработку мер, обеспечивающих адекватные реакции на угрозы ИБ, стимулирует установку различных систем информационной безопасности. На этом пути финансовое учреждение вынуждено обращается к новейшим системам защиты на базе ИИ, обеспечивающих как надёжную защиту, так и приемлемое по стоимости решение. Все современные продукты и решения защитной ИТ-инфраструктуры используют ИИ в различных ролях - начиная от аутентификации клиентов, до проверки подозрительных транзакций. Системы ИИ работают исключительно быстро и, например, могут оценить мошеннический характер транзакций в течение миллисекунд , одобряя аутентичные транзакции в системах фрод-мониторинга без какого-либо вмешательства человека. Машинное обучение способно учитывать сотни и тысячи параметров при поиске подозрительных моделей деятельности злоумышленников, при этом машина оказывается быстрее и точнее при выявлении различных случаев мошенничества. Во всех случаях современные системы фрод-мониторинга, работающие на принципах ИИ, способны мгновенно анализировать ситуацию с учетом связи между объектами, выявляя скрытые схемы мошенничества, недоступные для анализа человеку, сокращая ошибочные и неадекватные результаты анализа транзакций.

Скорость - наше всё

Возможности инструментов электронной торговли, включая высокочастотный трейдинг на биржах HFT («High-frequency trading») так же остро зависят от использования систем ИИ. На практике HFT предполагает сверхбыстрое (менее 5 миллисекунд) размещение ордеров и их отмену, сверхкороткий срок для открытия и закрытия сделки, размещение огромного числа ордеров, которые также быстро могут отменяться и проч. Благодаря нереальной для человека скорости открытия позиций, роботы ИИ сформировали собственную нишу в трейдинге, в которой теперь сами конкурируют с друг другом за каждую миллисекунду. Используя роботов на базе ИИ, можно принимать обоснованные рыночные решения и реагировать на события со скоростями, с которыми не могут работать биржевые трейдеры. Скорость при этом не единственный фактор, стимулирующий разработку систем торговли на основе ИИ. Некоторые алгоритмы ИИ могут учиться самостоятельно торговать с помощью различных методов машинного обучения, используя доступ к огромным объемам накопленных данных и позволяя машинам предсказывать будущие изменения на рынке.

Чат-боты на обслуживании клиентов

Многие банки до сих пор продолжают работу, что называется, по старинке, полагаясь на традиционные call-центры и обслуживание клиентов через возможности своих филиальных сетей. Однако, все чаще они перестраивают работу и вкладывают средства в разработку высокоинтеллектуальных систем фронт-офиса, обеспечивающих круглосуточное взаимодействие с клиентами. Персонализированные чат-боты на базе ИИ способны обрабатывать человеческий язык и «понимать» запросы пользователей, поддерживать диалог, отвечая клиентам на основе заложенных в них бизнес-правил. Хотя сегодня чат-боты и их работа порой выглядят недостаточно «интеллектуальными», тем не менее, лучшие решения, благодаря возможностям самообучения, всё в большей степени становятся пригодными для работы с широкой клиентской массой. Чат-роботы на базе ИИ позволяют клиентам проверять баланс и переводить средства, проводить онлайн платежи и находить выгодный вариант для инвестиций. Плюсы от использования технологий очевидны – чат- робот может функционировать полностью автоматизированным способом, быстро и точно отвечая на различные вопросы клиентов. Необходимость существования call-центра отпадает, что экономит средства.

Весьма важно то, что чат-робот отвечает конкретному идентифицированному клиенту, а стало быть, его можно запрограммировать так, чтобы его ответы были бы максимально персональными и являлись бы конкретными предложениями конкретному клиенту. Согласно недавнему опросу Liveperson.com 67% клиентов вообще предпочитает взаимодействовать с чат-ботами именно потому, что роботы гораздо быстрее людей обеспечивают быстрое и эффективное разрешение проблем.

Новый имидж старого бренда

Преимущества использования ИИ в банковском бизнесе уже очевидны. Кроме повышения качества и безопасности услуг, ИИ дает эффективные возможности борьбы с мошенничеством, способствует построению схем противодействия отмыванию денег. Чат-боты позволяют выстраивать персонализированные и значимые взаимоотношения с клиентами, а это, в свою очередь, приводит к расширению клиентской базы. Фактически, ИИ уже представляет нечто большее, чем просто технологическая инновация для повышения доходности банковского бизнеса. ИИ дает возможность традиционным банковским брендам не только перестроить бизнес-процессы, но и обновить свой имидж, оставаясь привлекательным и в будущем для всех категорий своих клиентов.