Доклад посвящен вопросам развития и применения ИИ на финансовом рынке, включая определение ИИ, его типы, основные технологии ИИ и тенденции их развития.
4 лучших практики применения машинного обучения в банковском секторе
Алгоритмы и программные системы, которыми обладает, искусственный интеллект имеет возможность мыслить и решать задачу также, как если бы это делал человеческий мозг. Стоит заметить, что в финансовом секторе экономики, в том числе и в банковском, процессы автоматизации происходят именно за счет внедрения искусственного интеллекта. Технологии искусственного интеллекта позволят банкам автоматизировать почти весь процесс работы, а также повысить качество обслуживания клиентов. Одним из важнейших преимуществ работы искусственного интеллекта является, то, что при его работе минимизируется влияние человеческого фактора, а значит уменьшается количество возможных ошибок по вине человека. Так же работа, которую выполняет искусственный интеллект, может существенно понизиться в цене, что в последствии приведет к понижению издержек.
Например, на сегодняшний день, наиболее используемые технологии искусственного интеллекта в финансовой, в том числе в банковской сфере являются чат-боты, боты-консультанты. Технологии искусственного интеллекта оказывают наибольшее влияние в таких сферах финансовых услуг, как планирование личных финансов, борьба с мошенническими схемами и с отмыванием денег, а также как нами было указано ранее автоматизация процессов работы, которая будет включать не только функции бэк-офиса, но и работа с клиентами. Необходимо сказать, что внедрение технологий искусственного интеллекта имеют выгоду для клиента-потребителя. Однако, на сегодняшний день финансовые технологии в этой отрасли столкнулись с несколькими барьерами на пути развития искусственного интеллекта в сфере финансовых сервисов.
Одним из барьеров является недостаточное, а точнее его отсутствие нормативного регулирования. С учетом развития технологий искусственного интеллекта в финансовой сфере возникают значительные требования для правовой системы России. В настоящий момент в России нет специального законодательства для регулирования данных технологий, что в свою очередь является одним из препятствий на пути развития этой отрасли. Однако, анализируя зарубежный правовой опыт в этой отрасли можно сказать, что уже в ряде стран приняты законодательные акты для регулирования искусственного интеллекта в сфере финансовых технологий.
Что касается России, то только последние годы начались какие-либо шаги в сторону правового регулирования данной сферы. Стоит отметить, что важным элементом в создании правовой базы в данной сфере является определение модели регулирования технологий искусственного интеллекта.
Наиболее очевидным применением сетей наподобие ChatGPT может стать сфера обучения и поддержки пользователей. Эксперты сходятся во мнении, что персонализация — главная цель для ИИ-сервисов, и в 2023 году ожидается усиление данного тренда. ChatGPT обеспечивает в этой области уникальный клиентский опыт. Новые «сотрудники» Недавно стало известно о том, что новую версию нейросети ChatGPT начали использовать в коммерческих проектах, чтобы экономить на программистах. В одном ряду с этим можно упомянуть факт об использовании ChatGPT-4 основателем стартапа для венчурных инвестиций Landscape Джоном Перкинсом для написания кода к 5 микросервисам для одного из продуктов.
Он признает, что времена, когда нейросетевой чат-бот будет писать коды за инженера Google для многомиллиардной аудитории, еще не наступили. Вместе с тем для стартапа на ранней стадии с ограниченными ресурсами такое решение может стать вполне пригодным. В ближайшей перспективе новая волна развития искусственного интеллекта способна привести к автоматизации работы более 300 млн рабочих мест по всему миру, и что очень важно — впервые за долгое время речь идет о «белых воротничках». Изменения, прежде всего, скажутся именно на развитых экономиках стран первого мира, а не на развивающихся рынках. В США и Европе примерно две трети рабочих мест могут быть подвергнуты автоматизации в той или иной степени, тогда как почти четверть всей работы может быть полностью автоматизирована ИИ-технологиями, утверждают в Goldman Sachs. Подобная трансформация не может не коснуться банковского сектора, где заняты одни из самых высокооплачиваемых специалистов, при этом вовлеченные в максимально структурированные и алгоритмизированные процессы. Экзистенциальным является вопрос: если главной задачей кредитных организаций всегда оставалась работа с риском, а в последнее время — ее автоматизация, то означает ли это, что более эффективный в этой сфере, чем человек, искусственный интеллект ознаменовал конечный формат работы банка?
Кто использует ИИ. Многие из них уже активно используют искусственный интеллект, например в чат-ботах или для борьбы с мошенничеством. При этом, чем больше размер активов банка, тем охотнее он будет внедрять решения, основанные на искусственном интеллекте. В чем выгода. Во фронт-офисе биометрические технологии и персональные предложения, основанные на искусственном интеллекте, позволят сократить время взаимодействия клиентов и сотрудников, а в мидл-офисе применение ИИ уменьшит риск сотрудничества с недобросовестными клиентами, которые отмывают деньги. Business Insider Intelligence предлагает несколько выигрышных стратегий использования искусственного интеллекта для банков, которые помогают сократить расходы, снизить риски, улучшить качество обслуживания клиентов и увеличить доходы: Упрощение взаимодействия с клиентами и улучшение клиентского опыта Создание внутренней инфраструктуры банка, основанной на машинном обучении Переподготовка сотрудников Создание стратегии, которая включает в себя как внутренние проекты, основанные на ИИ, так и партнерство с другими компаниями Наблюдение за развитием ИИ в других компаниях для выявления его потенциала и поиска новых возможностей Business Insider Intelligence привел реальные кейсы применения ИИ в банках: U. Банк использует искусственный интеллект, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов, снизить риски, бороться с мошенничеством и отмыванием денег и принимать решения о выдаче кредитов. Так, банк предлагает консультации через трех голосовых помощников: Google Assistant, Siri от Apple, и Alexa от Amazon. Технология основана на искусственном интеллекте.
Основное содержание: Финансовый сектор вошел в число сфер экономики, в которых технологии ИИ внедряются наиболее активно. Среди ключевых направлений применения ИИ на финансовом рынке можно выделить скоринг, андеррайтинг, торговлю, инвестиционное консультирование, управление рисками, маркетинг, взаимодействие с клиентами, противодействие мошенничеству и прочее. Причем перечень сфер применения ИИ постоянно расширяется. Дальнейшая реализация потенциала технологии ИИ на российском финансовом рынке зависит от повышения доступности и качества данных, развития и повышения доступности программного обеспечения и вычислительной инфраструктуры, развития научной базы в области ИИ, развития профессиональных компетенций в области ИИ, обеспечения доверия граждан к технологиям ИИ, развития конкуренции, а также от создания регуляторных условий, способствующих развитию технологии ИИ с учетом возникающих рисков. Выявление факторов, значимых для определения необходимости регуляторного вмешательства, будет осуществляться в рамках систематического мониторинга Банка России.
10 лучших вариантов использования искусственного интеллекта в финансовом секторе
В Почта Банке корреспонденту ComNews рассказали, что обладают большим опытом в сфере ИИ. Организация использует биометрические технологии для идентификации сотрудников и клиентов (в том числе в рамках Единой биометрической системы). Банковская сфера всегда стремилась использовать самые передовые разработки. Так, еще в 50-х годах банки начали использовать специальные математические модели для кредитного скоринга, или оценки кредитоспособности клиентов. 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.
Использование искусственного интеллекта в банках
К счастью, здесь нет системы open space, которую так любят западные компании. Это только кажется, что когда все на виду, и когда сотрудники совершенно разных подразделений сидят рядом друг с другом в одной большой комнате, они лучше работают. По крайней мере, так заявляют руководители компаний, у кого сотрудники работают в таких условиях. На самом деле — открою тайну — это просто банальная экономия на аренде помещений. Здесь приятно даже пройтись по коридорам, можно посмотреть выставку фоторабот сотрудников компании, а также коллажи и детские рисунки. Что такое искусственный интеллект А теперь — переходим к самому главному — к Искусственному Интеллекту! Сначала определение: Искусственный Интеллект — свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Как внедрять Искусственный Интеллект в банковской сфере Чтобы понять, как внедрять Искусственный Интеллект в банковской сфере, для начала надо ответить на вопрос — зачем? И только потом переходить к вопросу — как?
Это не потому, что внедрять его незачем. Конечно, есть зачем. Но в зависимости от цели внедрения очень многое меняется в представлении — как его внедрять? Теперь попробуем во всем этом разобраться. Начнем с истории. Основная функция банков Банки, в том виде, как они были созданы, имеют своей основной функцией — работу с деньгами. Искусственный Интеллект — это своеобразная техника работы с идеальными объектами — с образами субъективной реальности. Деньги, если верить Марксу, объект абсолютно идеальный.
Поэтому сразу же напрашивается вывод — Искусственный Интеллект и деньги должны быть вместе «близнецы-братья», но это уже из другого классика. Главная функция банков изначальная — двигать деньги и их хранить. Сегодня это делает кто угодно и помимо банков. Вопрос в масштабах. В микромасштабах это делают сотовые операторы. И хранят деньги, и переводят их, и в даже кредиты дают. Это означает, что для того чтобы совершать основные банковские операции, никакого Искусственного Интеллекта не надо, это полностью алгоритмизируемая деятельность. Что же происходит с увеличением масштаба?
То есть когда речь идет не о платежах за разговоры по мобильному телефону, а о торговом финансировании или о кредитовании крупного строительства? Все очень просто — растут риски, связанные с каждой операцией, исчезает рутинность, операции становятся уникальными. Понятно, что именно такой завод именно на этой территории можно построить всего один раз. И никто его до этого здесь не строил.
Это перспективное направление. Технология позволяет лучше узнать потребителя в процессе его общения с банком. Например, в начале года мы внедрили технологию, которая конвертирует текст, озвученный клиентом в пользу менеджера или сотрудника центра поддержки, в набор слов. Этот набор впоследствии разбирается машиной на компоненты и позволяет точечно определить и эмоциональный окрас удовлетворенности клиента, и выявить «боли» клиента для последующего улучшения своих продуктов и сервисов. Как быстро окупаются вложения в развитие ИИ?
Нельзя сказать, что вложения в разработку моделей окупаются в моменте. Это всегда вложения на перспективу: некоторые модели могут окупиться через пару месяцев после их внедрения, некоторые — через год и даже через два. При внедрении элемента ИИ происходит оценка финансовой составляющей данного действия. Мы плотно работаем, как упоминалось выше, и с внутренним заказчиком, и с финансовой службой банка. Оцениваем необходимость, себестоимость и период окупаемости. Анализируем, где технология будет применяться, на какую массу клиентов она будет рассчитана, что она конкретно будет делать. Если это продажи новых продуктов, то сколько новых продуктов продастся, какая комиссионная составляющая будет у банка. Если модель призвана, наоборот, что-то экономить, то мы анализируем, через какой промежуток времени она начнет сокращать использование тех или иных ресурсов.
Таким образом, банки могут создавать более точные, дешевые и продуктивные способы рассмотрения жалоб клиентов. Чат-боты и ИИ-помощники сокращают время ожидания клиентов перед обслуживанием, тем самым снижая нагрузку на сотрудников банка. Некоторые из последних чат-ботов способны выполнять простые задачи, такие как отправка уведомлений. Например, банк, использующий науку о данных для улучшения поддержки клиентов, называется Bank of America. Bank of America внедрил науку о данных в свой мобильный банкинг, чтобы уменьшить нагрузку на центры поддержки клиентов. Благодаря этому становится возможным заниматься многими транзакциями клиентов, в том числе самыми сложными задачами. Благодаря машинному обучению для онлайн-банкинга Bank of America стал одним из ведущих банков. Он также применяется для предотвращения мошеннических действий, связанных с кредитными картами и страхованием. Клиенты хотят работать только с банками, которые обеспечивают наилучшую кибербезопасность. Уровень мошенничества с кредитными картами находится на самом высоком уровне: банковские убытки в 2019 году в Соединенном Королевстве составляют 112 миллионов фунтов стерлингов. Таким образом, банкам приходится прилагать дополнительные усилия, чтобы убедиться, что и клиенты, и персонал защищены от мошенничества. Лучший способ предотвратить мошенничество — раннее обнаружение. Это дает банку достаточно времени, чтобы заблокировать любую активность на затронутом счете, тем самым предотвращая убытки. Машинное обучение и искусственный интеллект — эффективные инструменты для создания схем, способных обнаруживать и предотвращать мошенничество. Поскольку данные каждого клиента уникальны, банкам нужны эксперты, которые могут дать практические знания о том, как прогнозировать, анализировать и классифицировать информацию. Например, Citibank инвестировал в алгоритмы машинного обучения, которые предоставляют данные в режиме реального времени, которые могут предупредить банк о неизбежном мошенничестве. Таким образом, финансовые фирмы имеют более точную отчетность. Автоматизация тестирования кредитного риска ограничивает риски потерь как для банков, так и для клиентов. Анализируя историю, машинное обучение и искусственный интеллект могут обеспечить более точный прогноз, прежде чем банки смогут финансировать заявки на получение кредита. Это, в конечном счете, помогает банкам предпринимать необходимые шаги для сдерживания любой потенциальной проблемы. Алгоритмы могут сканировать огромные объемы данных за считанные минуты. Это намного быстрее по сравнению с людьми. Более того, они делают это с меньшими шансами на ошибку. В сочетании с большими данными это помогает банкам принимать более обоснованные решения о кредитах. Банки также должны анализировать инвестиционные риски. Финансовые фирмы полагаются на успешные инвестиции для получения прибыли, поскольку инвестирование в акции является очень рискованным шагом. Для инвестиционно-банковских услуг машинное обучение обеспечивает моделирование рисков, которое не только дает предложения, но и прогнозирует инвестиции в акции.
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. По мнению Банка России, в настоящий момент нет необходимости в оперативной разработке специальных правил использования систем ИИ финансовыми организациями. Банк России готов участвовать в наблюдении за конкретными проектами в этой области, анализе связанных с ИИ рисков, поддерживает обмен лучшими практиками между компаниями.
Искусственный интеллект в банковской сфере, или сможет ли робот достойно занять место человека?
Еще одной важной областью применения ИИ в банковской сфере является анализ данных. Банки собирают огромные объемы информации о своих клиентах, и использование ИИ позволяет банкам обрабатывать и анализировать эти данные с высокой точностью и скоростью. Ожидается, что в 2023 году рынок ИИ преодолеет отметку в 500 млн долларов и его объем к 2024 году составит 555,1 млн долларов. Аннотация: в статье рассмотрено применение искусственного интеллекта в банковской сфере в прошлом, настоящем и будущем. Рассмотрены преимущества и недостатки современных разработок. 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. Искусственный интеллект в банковской сфере — это сочетание технического прогресса и инноваций, направленное на упрощение банковской деятельности, повышение эффективности и выгоды как для банка, так и для клиента.
Куда стремится «умное» стадо? Количество переходит в качество. Обзор сфер применения ИИ в банках
По сути, графовые нейросети — это способ применения классических моделей нейронных сетей к данным в виде графов. «Хоум Кредит Банк» реализовал свой вариант гибридного ИИ в сфере розничного кредитования и смог в результате добиться оптимизации кредитного решения. Аннотация: в статье рассмотрено применение искусственного интеллекта в банковской сфере в прошлом, настоящем и будущем. Рассмотрены преимущества и недостатки современных разработок. ИИ в банковском деле — как искусственный интеллект используется в. 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. 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.
Искусственный интеллект в банковской сфере и управлении рисками
- Искусственный интеллект в финансах | Polygant
- Ключевые слова
- Цифровой суверенитет, корневое ПО и активный банкинг. Главные ИТ-тренды финтеха 2023
- Куда стремится «умное» стадо? Количество переходит в качество. Обзор сфер применения ИИ в банках
- Искусственный интеллект в банковской сфере, или сможет ли робот достойно занять место человека?
Искусственн
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. Чем ИИ может быть полезен в сфере финансов, какие существуют риски его применения, как регулируют ИИ в мировой практике и какой подход может быть использован для российского финансового рынка — эти и другие вопросы Банк России поднимает в консультативном. Искусственный интеллект (ИИ) вызывает переполох в мире финансов. Индустрия финансовых услуг, которая в значительной степени зависит от данных и страдает от устаревших процессов, все чаще внедряет решения на основе ИИ и использует его мощные возможности. 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. "ика" Банки могут сэкономить миллиарды долларов, используя такие технологии, как автоматизация и искусственный интеллект(ИИ), говорится в исследовании.