Искусственный интеллект в банковской сфере
"Научный аспект №5-2024" - Экономика и менеджмент
УДК 33
Ашуба Асман Ахрович – магистрант Кубанского государственного университета.
Рындина Ирина Валерьевна – кандидат экономических наук, доцент Кубанского государственного университета.
Аннотация: В данной статье анализируется ключевые аспекты применения системы искусственного интеллекта (далее – ИИ) в банковской системе государства. Автор считает, что интеграция ИИ и цифровых технологий в банковскую сферу открывает новые возможности для развития и оптимизации деятельности финансовых учреждений, способствуя созданию более эффективной, безопасной и клиентоориентированной банковской системы. Автор приходит к выводу, что ИИ является ключевым фактором дальнейшего развития банковской отрасли.
Ключевые слова: искусственный интеллект, банковская сфера, цифровые технологии, банковские процессы, система.
Введение. Современный мир характеризуется стремительным развитием технологий, которые радикально трансформируют традиционные отрасли, в том числе банковскую. В частности, интеграция искусственного интеллекта и цифровых технологий в банковскую сферу открывает новые возможности для повышения эффективности, безопасности и качества обслуживания клиентов. Особенно заметно влияние ИИ в таких сферах, как маркетинг и продажи, клиентский сервис, исследования и разработки, а также ИТ.
Актуальность темы обусловлена необходимостью банков адаптироваться к цифровой экономике, оптимизировать свои операционные процессы и предлагать клиентам современные, удобные и безопасные услуги. В условиях повышенных требований к скорости и качеству обслуживания, а также растущего интереса к персонализированным финансовым продуктам, использование ИИ и цифровых технологий становится не просто конкурентным преимуществом, но и необходимостью. Исследование данной темы позволит выявить потенциал этих технологий для развития взаимодействия «Банк-Клиент», а также оценить возможные риски и сложности их внедрения.
Целью исследования является анализ возможностей внедрения ИИ и цифровых технологий в процесс деятельности банковской сферы.
Таким образом, исследование направлено на комплексное изучение темы, сочетание теоретических знаний и практического опыта, что позволит сформулировать обоснованные рекомендации по оптимизации процесса взаимодействия «Банк-Клиент» с помощью современных технологий.
Основы искусственного интеллекта и цифровых технологий в банковской сфере
История ИИ началась в 1950-х годах с появлением первых электронных вычислительных машин и развитием экспертных систем6. На протяжении многих лет ИИ оставался предметом научного интереса, а системы ИИ создавались прежде всего исследовательскими институтами. Перспективы массового коммерческого применения большинства технологий ИИ были ограничены в силу недостаточного объема вычислительных мощностей, а также отсутствия требуемого объема данных. В 2000-х и 2010-х годах увеличение скорости и памяти компьютеров, а также увеличение объемов данных вследствие развития и роста проникновения Интернета позволили преодолеть прежние барьеры для развития ИИ. Для целей данной статьи используется следующее определение: ИИ – это комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека и при выполнении конкретных задач получать результаты, сопоставимые с результатами его интеллектуальной деятельности.
Искусственный интеллект (ИИ) в банковской сфере представляет собой комплекс технологий, позволяющих машинам выполнять задачи, требующие человеческого вмешательства, такие как принятие решений, распознавание образов, обработка естественного языка и прогнозирование. Внедрение ИИ в банковские процессы обеспечивает повышение эффективности, сокращение издержек и улучшение качества обслуживания клиентов.
Ключевые компоненты ИИ в банковской сфере [1]:
- Машинное обучение (МО): Подразделение ИИ, МО позволяет системам автоматически учиться и улучшать свои функции на основе опыта без явного программирования. В банковской сфере это используется для анализа кредитного риска, прогнозирования трендов рынка, персонализации предложений для клиентов и оптимизации внутренних операций. [1]
- Глубокое обучение: Разновидность МО, использующая нейронные сети с множеством слоёв для анализа больших объёмов данных.
- Обработка естественного языка (NLP): Технология, позволяющая компьютерам понимать, интерпретировать и реагировать на человеческий язык. В банковской сфере NLP используется для создания чат-ботов, автоматического ответа на запросы клиентов, анализа сентиментов и автоматизации обработки документов.
- Экспертные системы: Программные системы, способные имитировать рассуждения и принятие решений человека-эксперта в определенной области. Банки используют экспертные системы для автоматизации сложных финансовых решений, таких как кредитование, инвестиции и управление рисками.
Применение ИИ и цифровых технологий в банковской сфере направлено на улучшение клиентского опыта, повышение операционной эффективности и усиление безопасности. Некоторые из ключевых областей применения включают [4]:
-Улучшение клиентского сервиса: Чат-боты и виртуальные помощники, работающие на основе ИИ, предоставляют быстрые и точные ответы на запросы клиентов, сокращая время ожидания и повышая удовлетворенность клиентов.
-Автоматизация и оптимизация процессов: Автоматизация рутинных задач, таких как обработка заявок на кредит или анализ финансовых отчетов, сокращает время обработки и повышает точность.
-Борьба с мошенничеством: Системы машинного обучения анализируют транзакционные данные в реальном времени, выявляя подозрительные активности и помогая предотвратить мошенничество.
-Персонализация услуг: Анализ данных клиентов с помощью ИИ позволяет банкам предлагать персонализированные продукты и услуги, соответствующие индивидуальным потребностям и предпочтениям.
Таким образом, интеграция ИИ и цифровых технологий в банковскую сферу открывает новые возможности для развития и оптимизации деятельности финансовых учреждений, способствуя созданию более эффективной, безопасной и клиентоориентированной банковской системы. Искусственный интеллект как движущая сила развития финансового рынка предвещает значительные изменения в операционных процессах и моделях ведения бизнеса участниками этого рынка. Примером такого потенциального влияния является сфера страхования, особенно в контексте внедрения беспилотных автомобилей, которые могут радикально изменить принципы распределения ответственности в случае дорожно-транспортных происшествий.
С одной стороны, использование беспилотных автомобилей предполагает уменьшение количества аварий, что ведет к снижению частоты страховых случаев. С другой стороны, потенциальные технические сбои в системе ИИ или хакерские атаки могут привести к крупномасштабным инцидентам, увеличивая максимально возможные убытки и меняя характер рисков с высокочастотных на низкочастотные, но крупные.
Возможность непрерывного андеррайтинга и поступления данных от телематических устройств может способствовать созданию страхования «по требованию» для разнообразных активов, позволяя клиентам приобретать страховку для широкого спектра рисков непосредственно на время использования актива. Такой подход может расширить возможности страхования, включая новые продукты для туризма, автострахования, и предложение дополнительного покрытия для личных вещей от кражи или повреждения, что ранее было труднодостижимо.
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в банковскую сферу открывает новые горизонты для оптимизации взаимодействия между банками и их клиентами. Применение ИИ не только повышает эффективность и скорость обслуживания, но и способствует более глубокому пониманию потребностей клиентов, что в конечном итоге ведет к повышению их удовлетворенности и лояльности. Рассмотрим ключевые перспективы и потенциальные возможности ИИ в этом контексте [3].
- Персонализация обслуживания. ИИ может анализировать большие объемы данных о поведении и предпочтениях клиентов, позволяя банкам предлагать персонализированные продукты и услуги.
- Улучшение клиентского сервиса. Чат-боты и виртуальные помощники, работающие на основе ИИ, могут обеспечить круглосуточную поддержку клиентов, мгновенно отвечая на их запросы и решая стандартные проблемы без задержек. Это значительно снижает время ожидания и улучшает общее впечатление от обслуживания.
- Оптимизация процессов кредитования. Использование алгоритмов машинного обучения для анализа кредитоспособности позволяет банкам значительно ускорить и автоматизировать процесс принятия решений по кредитам.
- Прогнозирование и предотвращение мошенничества. ИИ может анализировать паттерны транзакций в реальном времени, выявляя аномалии, которые могут указывать на мошенничество. Это позволяет банкам быстро реагировать и предотвращать потенциальные финансовые потери, обеспечивая высокий уровень безопасности для клиентских счетов.
- Автоматизация и управление рисками. Алгоритмы ИИ способны обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, предоставляя ценные инсайты для управления рисками. Это включает в себя мониторинг и анализ рыночных условий, оценку кредитных портфелей и оптимизацию стратегий хеджирования.
- Разработка новых продуктов и услуг
Глубокий анализ данных с помощью ИИ открывает возможности для создания инновационных финансовых продуктов, которые лучше соответствуют меняющимся потребностям клиентов. Это могут быть, например, финансовые инструменты, нацеленные на определенные социальные или экологические цели, или же новые формы инвестиционных продуктов.
По прогнозам, мировой рынок ИИ в 2023–2030 годах вырастет с 196,6 млрд до 1,8 трлн долларов США со среднегодовым темпом роста 37%. Согласно оценке экспертов McKinsey, экономический потенциал внедрения ИИ составляет порядка 17,1–25,6 трлн долларов США. [2]
Внедрение ИИ в банковскую сферу сопряжено с вызовами, включая вопросы конфиденциальности и безопасности данных, необходимость обучения персонала и интеграцию с существующими системами. Однако перспективы ИИ огромны, предлагая революционные изменения в способах ведения банковского дела, улучшение клиентского опыта и создание новых финансовых продуктов и услуг.
Вывод
Внедрение ИИ в банковской сфере сопряжено с вызовами, включая вопросы конфиденциальности и защиты данных, необходимость значительных начальных инвестиций и сложности интеграции с существующими банковскими системами. Тем не менее, преимущества от использования ИИ значительно перевешивают потенциальные сложности, предлагая банкам новые пути для роста и конкуренции.
Так можно подытожить, что использовать ИИ в банковской сфере можно для:
- Автоматизация клиентского обслуживания: Использование чат-ботов и виртуальных помощников для обработки стандартных запросов клиентов, сокращение времени ожидания и повышение удовлетворенности клиентов.
- Управление рисками и кредитный анализ: Машинное обучение позволяет анализировать большое количество данных для оценки кредитоспособности клиентов, прогнозирования рисков и оптимизации портфелей.
- Борьба с мошенничеством: Алгоритмы ИИ анализируют паттерны транзакций в реальном времени для выявления и предотвращения мошеннических действий, повышая безопасность финансовых операций.
- Персонализация услуг: Анализ поведенческих данных клиентов с помощью ИИ позволяет банкам предлагать индивидуализированные продукты и услуги, повышая лояльность и удовлетворенность клиентов.
ИИ является ключевым фактором дальнейшего развития банковской отрасли. Для реализации полного потенциала ИИ банкам необходимо сосредоточиться на разработке и реализации стратегий цифровой трансформации, которые включают в себя внедрение ИИ во все аспекты банковской деятельности. Это требует не только технологических инвестиций, но и культурных изменений внутри организаций, а также постоянного обучения и развития персонала.
Список литературы
- Искусственный интеллект – основа для создания финансовых услуг нового поколения. Ассоциация ФинТех (Август 2023)
- Generative AI to Become a $ 1.3 Trillion Market by 2032. Bloomberg (June 2023).
- The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey (June 2023)
- Применение технологий искусственного интеллекта на финансовом рынке. Ассоциация ФинТех (Октябрь 2023).