Искусственный интеллект в финансах: как он помогает банкам и заемщикам

Сегодня нейросети могут не только генерировать забавные картинки или перезаписывать известные песни в непривычных аранжировках. Искусственный интеллект (ИИ) активно задействуют во многих отраслях науки и экономики, в том числе и финансовом секторе. В статье поговорим о том, как ИИ используют в банковском бизнесе и выясним, какие есть плюсы, минусы и потенциальные риски его внедрения.

Подобрать универсальное определение понятию «искусственный интеллект» крайне сложно, поскольку в каждой сфере человеческой деятельности этот термин имеет разное смысловое наполнение. В самом общем понимании, ИИ — это комплекс технического оборудования и специальных компьютерных программ, способных выполнять различные сложные и объемные задачи, имитируя интеллектуальную деятельность человека.

Все компьютерные нейросети устроены по аналогии с человеческим головным мозгом. Они представляют собой несколько слоев. На первый из них поступает вводная информация, где она упорядочивается и проходит первичную обработку. Затем полученные данные поступают на «скрытые» слои: здесь они подвергаются глубокому анализу. Наконец, на выходе пользователь получает результаты обработки информации. Ключевое отличие программных решений на основе ИИ от обычных — их способность к обучению, то есть к дальнейшему развитию и совершенствованию функционала.

В сфере финансов и банковской деятельности ИИ выполняет несколько важных задач: ниже расскажем о каждой из них подробнее.

Автоматизация рутинных процессов и анализ больших объемов данных

Автоматизация бизнеса заключается в передаче части выполняемых сотрудниками функций программам и оборудованию, в том числе работающим на основе ИИ. Суть этого процесса заключается в том, чтобы сократить временные и материальные затраты на выполнение той или иной работы, но получить значительно больший результат.

ИИ способен самостоятельно вводить и классифицировать данные, обрабатывать первичные заявки, обрабатывать транзакции и отслеживать среди них подозрительные, проверять подлинность предоставленной информации и выполнять огромный объем рутинной работы, которая раньше лежала на плечах сотрудников. Это не только позволяет в разы увеличить скорость обработки и предоставления услуг клиентам, но и сократить вероятность ошибок, которые неизбежны под влиянием человеческого фактора. А освобожденных от рутины сотрудников можно задействовать для решения более сложных, нестандартных задач.

Прогнозирование

Сегодня ИИ умеет составлять прогнозы, опираясь на данные, обладающие различными признаками. Классический пример выполнения такой функции в банковской сфере — кредитный скоринг клиентов: система оценки кредитоспособности лиц с помощью специальных математических и статистических алгоритмов. Нейросети помогают быстро проанализировать, способен ли потенциальный заемщик вернуть в срок запрашиваемую сумму, опираясь на разные типы данных: как финансовых (уровень дохода, текущая долговая нагрузка, кредитная история, характер транзакций и т. д.), так и нефинансовых (возраст, уровень образование, семейное положение и др.).

Управление рисками

Способность нейросетей обрабатывать огромное количество данных в постоянном режиме помогает выявить в их потоке закономерности и аномалии — признаки потенциальных рисков. Также ИИ может разрабатывать прогнозные модели деятельности финансовых организаций, которые указывают на возможные слабые стороны бизнеса в будущем. Наконец, он помогает кредитным организациям соблюдать введенные Центральным Банком регуляторные ограничения: например, исключить превышение допустимой доли рискованных активов в общем объеме кредитного портфеля (т. н. макропруденциальные лимиты).

Персонализация услуг

Искусственный интеллект позволяет анализировать предпочтения банковских клиентов, основываясь на информации об их возрасте, поле, финансовых привычках и интересах (анализируя транзакции по используемым картам и счетам) и формировать персонализированные предложения по кредитам и другим банковским продуктам на индивидуальных, максимально комфортных для каждого условиях.

Инвестиции и портфельное управление

Нейросети приносят большую пользу и участникам фондового рынка. С помощью анализа данных они выявляют актуальные закономерности и тенденции в экономической деятельности, и используют полученную информацию для автоматизированного принятия торговых решений.

Анализируя финансовые показатели и потенциальную доходность различных компаний, ИИ помогает формировать диверсифицированные инвестиционные портфели.

Чат-боты и голосовые помощники

Внедрение искусственного интеллекта в сферу коммуникации с клиентами позволило банкам оптимизировать расходы на штат технической поддержки. Сотрудники колл-центров теперь занимаются решением только исключительно сложных задач, уладить простые и стандартные проблемы помогают чат-боты и голосовые помощники на базе ИИ. В свою очередь, клиенты получили возможность получать ответы на интересующие вопросы гораздо быстрее и удобнее.

Нейросети взяли на себя часть рутинной работы специалистов по кибербезопасности. В отличие от человека, они могут действовать 24 часа в сутки, не уставая и не ослабляя внимания, поэтому вполне способны решать стандартные задачи:

• Настраивать систему информационной безопасности после обновления, замены или изменения конфигураций оборудования;

• Оптимизировать настройки на устройствах пользователей;

• Анализировать информацию о транзакциях клиентов и блокировать подозрительные действия;

• Маркировать однотипные угрозы, что значительно упрощает работу технических специалистов;

• Самостоятельно ликвидировать возникшие уязвимости;

• Собирать и систематизировать данные о полученных атаках, и переобучаться на их основе.

И все же, пока ИИ не способен полностью заменить работу людей в этой сфере, так как принимать сложные решения не в состоянии.

В России финансовый сектор является одним из лидеров внедрения технологий ИИ в свою деятельность. Задействование нейросетей дает компаниям большой потенциал для развития благодаря следующим преимуществам:

• Эффективность. ИИ позволяет совершать десятки и сотни стандартных операций ежесекундно, на что обычным сотрудникам понадобилось бы гораздо больше времени.

• Возможность широкого охвата данных. Большой объем анализируемой информации дает возможность компаниям детально и точно прорабатывать выпускаемые продукты, снижать собственные финансовые риски.

• Экономия средств. Автоматизация деятельности с помощью ИИ позволяет сократить расходы по многим бюджетным статьям, в том числе на найм новых работников. Высвобожденные средства компании могут вкладывать в развитие бизнеса.

• Высокий уровень безопасности. ИИ-технологии помогают специалистам по кибербезопасности выявлять, классифицировать и устранять различные угрозы, более эффективно и быстро противодействовать мошенникам.

• Позитивный клиентский опыт. Благодаря внедрению нейросетей клиенты могут получать многие услуги автоматически, быстро решать возникшие проблемы при помощи чат-ботов и голосовых помощников.

Однако внедрение решений на основе ИИ влечет за собой и множество рисков, среди которых:

• Искажение автоматизации. Чаще всего оно происходит в том случае, если для анализа нейросетям предоставляют некорректные или недостаточные исходные данные: в этом случае результат также будет искаженным.

• Алгоритмическая предвзятость. Она возникает непреднамеренно, обычно при недостаточном обучении моделей ИИ, либо вводе неточной исходной информации. Особенно часто это затрагивает сферу кредитного скоринга: нейросеть может отдавать предпочтение различным группам населения, опираясь на расовые, гендерные и другие субъективные признаки.

• Нарушение конфиденциальности и утечки данных. Разработка собственных ИИ-систем обходится дорого, требует больших временных затрат и привлечения квалифицированных специалистов. Поэтому многие кредитные организации внедряют в свою систему продукты сторонних разработчиков, которые могут получить доступ к чувствительной информации.

• Этические риски. Анализируя потребительские привычки на основе произведенных клиентами транзакций, ИИ может учитывать при образовании цен на финансовые продукты дискриминационные факторы: религиозные убеждения, пол, этническую принадлежность и др.

• Неравная конкуренция. Внедрение ИИ в крупных финансово-кредитных организациях может кратно усилить их конкурентные преимущество, создавая на рынке неравные условия и барьеры для входа новых игроков.

При всем этом интеграция нейросетей в бизнес-процессы — сложная и дорогостоящая задача: она требует масштабной модернизации оборудования, переобучения персонала или привлечения новых специалистов. При этом компаниям важно суметь сохранять стабильную работу, чтобы внедрение ИИ не сказалось на эффективности текущих операций и не привело к их сбоям.

В разных странах регуляторные меры в отношении ИИ отличаются. Выделяют три основных подхода законодательного регулирования внедрения нейросетей:

• Ограничительный (жесткий) — предусматривает введение прямых запретов и ограничений на применение отдельных систем ИИ (страны Европейского Союза, Южной Америки);

• Стимулирующий (мягкий) — выражается в почти полном отсутствии барьеров для использования ИИ при соблюдении этических принципов;

• Гибридный — подразумевает комбинированное использование инструментов жесткого и мягкого регулирования (Канада, США, Китай).

Российский Центральный Банк придерживается гибридного подхода к регулированию ИИ в финансовом секторе: он позволяет финансовым компаниям активно внедрять новые технологии, связанные с ИИ, а также модернизировать прежние. Регулятор систематически мониторит финансовую систему и будет вводить определенные ограничения только при возникновении новых факторов риска.

Финансовые компании могут внедрять ИИ в свою деятельность несколькими способами:

• Воспользоваться услугами готовых сервисов, созданных на основе искусственного интеллекта (например, маркетинговых платформ);

• Решать конкретные задачи с помощью известных нейросетевых инструментов (ChatGPT, YandexGPT и т. д.): генерировать тексты, изображения, логотипы, презентации и многое другое;

• Использовать предобученные нейросети, с дальнейшим их дообучением под конкретные нужды компании: для этого понадобятся услуги разработчика.

Наконец, самый трудоемкий и затратный способ — нанять команду разработчиков и создать собственную нейронную сеть для организации с нуля.

По мнению экспертов ЦБ РФ, одной из динамично развивающихся отраслей в сфере нейросетей станет генеративный ИИ, который позволяет создавать качественный уникальный контент. В финансовом секторе наиболее перспективными направлениями, на которых он может быть задействован, станут клиентские сервисы (чат-боты и голосовые помощники), управление рисками и комплаенс (комплекс мер, предотвращающих нарушение регуляторных ограничений, законов и стандартов ведения бизнеса).

Также многие специалисты по разработке систем ИИ считают, что внедрение сложных алгоритмов работы нейросетей позволит выполнять им еще более масштабные задачи, увеличить детализацию анализа и давать сверхточные прогнозы. Это поможет принимать взвешенные инвестиционные решения и предоставлять финансовые услуги, основываясь на индивидуальном подходе к каждому клиенту.

Еще одна перспективная область — объединение нейросетей с технологией блокчейн: благодаря ее надежному и прозрачному способу записи транзакций, это даст возможность многократно усилить безопасность финансовых операций.

Каким может быть применение искусственного интеллекта в финансах?

ИИ помогает быстро анализировать гигантские объемы данных, составлять прогнозы, создавать индивидуальные финансовые продукты.

Существует ли специальная нейросеть для решения задач по финансам?

Решать экономические задачи способны многие современные нейросетевые инструменты.

Как можно использовать искусственный интеллект в банке?

В кредитных организациях ИИ применяется для процедуры скоринга, а также ускоренного решения рутинных задач, коммуникации с клиентами и т. д.

Информация в статье актуальна на момент публикации. Финансовые условия могут изменяться. Пожалуйста, проверяйте актуальные данные на странице интересующего вас продукта. Банк не несет ответственности за использование устаревшей информации.