Новости

Awesome Image
Awesome Image

11.02.2020


Сегодня банк — не просто поставщик финансовых услуг. Это целая экосистема, которая регулярно стремится внедрять технологии, способные улучшить цифровые процессы: обработка и безопасное хранение огромных объемов данных, генерация новых сервисов, улучшение качества услуг и т.д.


Нередко для этого используется и искусственный интеллект.


Например, наш коллега Роберт Низамеев из CyberART, входящего в ГК InnoSTage, порассуждал о пользе ИИ в разрезе задач банка по ИБ и маркетингу в материале RSpectr.


Искусственный интеллект (ИИ) способен обрабатывать большие объемы информации и выполнять рутинные действия, его внедрение позволяет компаниям исключить «человеческий фактор», сократить число аналитиков и менеджеров и противостоять мошенничеству. Российский бизнес пока только присматривается к технологии, но здесь уже появились свои лидеры – это финансовый сектор и телекоммуникации. Какие задачи сейчас решаются с помощью ИИ в отечественных банках и какие цели перед ним ставятся – разбирался RSpectr.


Российский бизнес не готов повсеместно применять ИИ – более 40% отечественных компаний отказались от внедрения этой технологии, выяснили эксперты ВЦИОМ. Причинами отказа от внедрения ИИ опрошенные назвали отсутствие потребности в нем и необходимость крупных финансовых вложений.


Между тем, согласно исследованию компании КПМГ, 72% российских банков в ближайшие два года планируют развивать инструменты ИИ.


Искусственный интеллект – это главная инновация последних лет, которая будоражит финансовую сферу, говорит генеральный директор RBK.money Денис Бурлаков. По его словам, повышение эффективности процессов и их автоматизация – одна из основных причин внедрения ИИ банками сегодня.


Эксперты выделяют четыре основных сектора применения ИИ:


  • интеллектуальный анализ данных и оптимизация бизнес-процессов;
  • обработка речи;
  • чат-боты и голосовые помощники;
  • распознавание образов.


«Аналитики IHS Markit посчитали, что ИИ помог банкам заработать 41 млрд долларов в 2018 году за счет сокращения расходов и повышения эффективности финансовой организации в целом. Bank of America заявляет, что удвоил активность своих клиентов после запуска чат-бота Erica, который помогает клиентам в управлении расходами, опираясь на анализ финансовой модели поведения пользователя. А Danske Bank после модернизации процесса выявления мошенничества (anti fraud) c помощью ИИ сумел увеличить показатель обнаружения реального мошенничества на 50 и сократить количество блокировок настоящих транзакций на 60 процентов. В России, по мнению некоторых банков, затраты на разработку и внедрение ИИ пока не оправдывают себя, так как операционный персонал справляется с задачами лучше и за гораздо меньшую стоимость», - комментирует Денис Бурлаков, RBK.money.


В маркетинге и безопасности


ИИ сегодня помогает финансовому сектору в решении ряда задач, среди которых улучшение качества сервисов для повышения конкурентоспособности, а также обеспечение информационной безопасности, поясняет менеджер по развитию сервисов кибербезопасности CyberART Роберт Низамеев.


Например, банки применяют технологию машинного обучения, чтобы предсказывать сценарии поведения клиентов. Анализируя большие данные и используя machine learning, финансовые организации строят прогнозные модели, позволяющие предупреждать проблемы клиентов и низкий уровень продаж банковских продуктов. На основе прогнозов организация может формировать индивидуальные программы лояльности для пользователей, попавших в «зону риска», и улучшать клиентский сервис.


Управляющий директор Digital Accenture в России Лариса Малькова отмечает, что в маркетинге и продажах улучшения за счет ИИ достигаются благодаря уходу от принципа «из пушки по воробьям» к большей таргетированности и релевантности, высокой детализации своей аудитории, доходящей до конкретного потребителя.


В операционных процессах повышается скорость обработки данных и снижается количество ошибок по сравнению с ручной обработкой. Высвобождаются ресурсы для более комплексных и сложных задач. Одной из ключевых метрик применения технологий ИИ на финансовом рынке является сокращение времени принятия решения.


Кроме этого, рассказывает Р. Низамиев, банкам как обладателям чувствительной информации своих пользователей необходимо регулярное совершенствование подходов и инструментов в области информбезопасности. В условиях кадрового кризиса, который существует на IT-рынке, ИИ помогает текущему ИБ-персоналу применять меры защиты. Технология позволяет обнаружить атаки на ранних этапах и автоматизировать процесс реагирования на компьютерные инциденты. Помимо этого, активное использование машинного обучения применяется в решениях класса Security Data Lake, что является концепцией объединения стека технологий Big Data, Analytics и Machine Learning.


Полная версия материала на сайте RSpectr.