Банки распробовали ИИ

В опросе участвовали и российские компании. В стране по использованию ИИ финансовый сектор лидирует, и в первую очередь речь идет о банках. Ответы SAS и GARP дали представители 21 российских организации, 14 - банки, остальные - инвестиционные компании, компании, которые предоставляют услуги по управлению активами, хедж-фонды и аудиторы.

По данным исследования, пять организаций сообщили, что пока не используют машинное обучение, но планируют внедрить в течение ближайших трех лет. 11 организаций - используют ИИ. Одна - нет и пока не планирует, планы четырех в этом направлении пока не ясны. Обработка естественного языка уже применяется в 6 организациях, в 4 планируется. Компьютерное зрение пока применяется в 5, в 6 планируют внедрять. Инструменты прогнозирования и оптимизации есть практически у всех опрошенных. Только одна организация ответила, что пока ими не обладает, но рассчитывает приобрести.

Сейчас в крупных российских банках кредитный скоринг почти полностью автоматизирован. Причем ИИ не только оценивает потенциального заемщика по множеству параметров, но и борется с попытками злоумышленников выяснить, что это за параметры.

Помимо скоринга, инструменты ИИ активно используются для выявления мошеннических транзакций. Кроме того, с помощью инструментов ИИ проводится удаленная идентификация клиентов, контроль за соблюдением норм и предписаний, ИИ активно задействуют в маркетинге (причем не только в банках, а еще и в ретейле).  

"Если сравнивать российский банковский сектор с банковским сектором других стран, то определенное отставание пока есть, но оно постоянно сокращается. Технологические тренды в банковской сфере, которые сначала появляются на Западе, приходят в Россию через год-два, и это время постоянно сокращается. В том, что касается освоения ИИ, концептуально мы движемся с Западом. Но уровень проникновения технологий, массовость их применения у нас, конечно, пока ниже", - сообщили в пресс-службе SAAS.

В целом же SAS и GARP опросили более 2 тыс. представителей разных сегментов мирового рынка финансовых услуг (банковское дело, инвестиционный банкинг/ценные бумаги и управление активами). Респонденты отметили положительное влияние ИИ в автоматизации процессов - 52%, в кредитном скоринге - 45%, в подготовке данных - 43%. Почти треть опрошенных сообщили об ускорении и повышении гибкости таким процессов, как валидация, калибровка и подбор моделей расчета риска.

"ИИ прочно укоренился во всех отраслях, в том числе в области рисков в финансовом секторе, - говорит сопредседатель GARP Марк Кэри. - Больше половины респондентов продемонстрировали умеренные знания о текущем и планируемом уровне использования искусственного интеллекта в компаниях. Опрос показывает, что у организаций все еще много вопросов относительно ИИ". 

Из результатов опроса следует, что 84% специалистов по рискам и финансам, которые еще не использует ИИ, планируют внедрить технологии в ближайшие 3 года.

Почти все респонденты ожидают, что технологии ИИ приведут к повышению производительности (96%), ускорят время получения информации из данных (95%), увеличат объем информации и упростят ее обработку для быстрого принятия эффективных решений (95%).

По данным SAS и GARP, препятствиями для внедрения ИИ остаются социальное напряжение и нехватка специалистов для работы с системами ИИ. Больше половины опрошенных (52%) обеспокоены недостатком квалифицированных кадров. Тем не менее, респонденты уверены, что в их организациях продолжат внедрять ИИ.

Также среди проблем, которые препятствуют внедрению ИИ, респонденты отметили низкую доступность и качество данных (59%), недостаточное понимание ИИ ключевыми заинтересованными сторонами (54%) и сложности интерпретируемости математических моделей - основы работы ИИ (47%).

"Финансовые организации стремятся конкурировать на новом рынке, управляемом ИИ, - сказал старший вице-президент и руководитель отдела управления рисками SAS Трой Хейнс. - Важно, чтобы компании объединяли специалистов по рискам и исследователей данных для решения реальных проблем с помощью ИИ. Не каждая задача требует вмешательства технологий ИИ, но нужно, чтобы специалисты по рискам знали о них. Так они выберут лучший вариант решения своих задач".

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). На базе ИИ в банке работает антифрод-система и CRM событийного маркетинга Real Time Marketing (RTM).

"Использование искусственного интеллекта позволяет "Почта Банку" увеличивать вторичные продажи по всем продуктам. В 2018 г. конверсия по ряду предложений, в частности по кредитным картам, превышает 50%. RTM позволяет банку продолжить контакт с клиентом посредством с sms-сообщений, телемаркетинга, а также стремительно набирающих обороты цифровых каналов обслуживания - мобильного приложения и онлайн-банка. Система может формировать опросы, анализировать результаты с помощью аналитического CRM, выявлять проблемы и зоны роста в процессах обслуживания", - рассказал член правления, клиентский директор "Почта Банка" Павел Тулубьев.

Директор по работе с финансовым сектором Abbyy Россия Ольга Морозова рассказала, что, по опыту Abbyy, ИИ в России наиболее востребован в задачах, которые связаны с повышением качества клиентского обслуживания, как для физических, так и для юридических лиц. "С помощью ИИ многие банки автоматизируют открытие счета, оформление кредитов, ответы на вопросы в службу поддержки, создание персонализированных предложений. Также спросом пользуются решения, которые позволяют автоматизировать рутинные задачи сотрудников: обработку платежных документов, мониторинг информации для оценки финансовых, инвестиционных, кредитных и других рисков, разбор внутренней входящей почты и тому подобное", - считает Ольга Морозова.

По ее словам, в России внедрение решений ИИ идет быстрее, чем в Европе или в США. Возможно, предполагает она, одна из причин - высокая конкуренция в российском финансовом секторе. Банки пробуют все виды автоматизации одними из первых. Для этого они используют и технологии обработки естественного языка, и компьютерное зрение, и распознавание лиц, и многие другие интеллектуальные решения.

"Основные препятствия внедрения ИИ связаны с качеством и доступностью данных, которые необходимы для обучения интеллектуальных алгоритмов. На их подготовку, как правило, требуется много времени. Кроме того, финансовые организации не могут передавать многие документы вовне, так как ограничены банковской тайной и защитой персональных данных. Это также увеличивает сроки проектов и создает дополнительные трудности при их реализации. Наконец многие руководители осознают необходимость использовать ИИ в своих задачах, но не всегда понимают технологические особенности таких проектов и объем работы", - говорит Ольга Морозова.

Генеральный директор F2F Group Борис Фрол считает, что процесс внедрения ИИ в России заметно медленнее, чем за рубежом. "Причина в том, что развитием ИИ в основном занимаются стартапы, а у нас в России они или сами затухают, или выкупаются гигантскими корпорациями, вместе со всеми идеями и мотивацией сотрудников. "Выжившие" уезжают в Европу или Кремниевую долину, прокачиваются у менторов и лидеров рынка, а потом возвращаются в Россию как представительства", - уверен Борис Фрол.

Специалист по связям с общественностью компании Cinimex Юлия Чурикова называет отечественные банки одними из самых технологичных в мире. Тем не менее, внедрение ИИ проходит не так быстро, как хотелось бы. "Этому мешают многие факторы: длительный цикл закупки и внедрения решений, отсутствие или плохое качество данных, недостаточное понимание принципов работы ИИ на уровне организации. Для того чтобы идеи получали достойную реализацию, нам нужно меньше бояться экспериментов. Важно знакомить сотрудников компании с возможностями и основными понятиями современного анализа данных. При внедрении систем на основе ИИ невозможно избежать сложностей, в связи с чем крайне важно снижать цену ошибок и повышать скорость проверки идей", - считает Юлия Чурикова.

Кроме того, полагает специалист, во многих банках еще не развита культура сбора и каталогизации данных. Низкая осведомленность сотрудников компаний о возможностях ИИ препятствует развитию и распространению новых идей и сценариев применения.

Директор центра компетенций по банковским технологиям компании "Техносерв" Михаил Иванов рассказал ComNews, что лучше всего решения ИИ сейчас представлены в подразделениях, которые связаны с взаимодействием с клиентами (чат-боты, ассистенты, роботизация call-центров и так далее), с бизнес-анализом, с антифродом и с управлением рисками. "Если говорить о перспективах, то намечается тренд на разработку и внедрение специализированных решений на базе ИИ для документооборота и информационной безопасности. В России внедрение ИИ происходит ощутимо быстрее чем, например, в странах ЕС. Это связано как с достаточностью свободного капитала внутри банковского сектора, так и с наличием доступных и квалифицированных человеческих ресурсов в ИТ-секторе", - говорит Михаил Иванов.

"Есть мнение, что ИИ во многом определит будущее банковского рынка, ведь все идет к полной автоматизации финансовых процессов. Возможно, через несколько лет вместо привычных операционистов клиентов банков будут встречать только компьютерные терминалы. Через них можно будет заказать услуги, карты, провести банковские операции без участия человека", - прогнозирует руководитель центра разработки компании Artezio (входит в группу "Ланит") Дмитрий Паршин.

Он оценивает перспективы внедрении ИИ в банках как "радужные". По мнению Дмитрия Паршина, технологии требуют значительных инвестиций и до сих пор ограничены в эксплуатации законами и стандартами, которые принимались еще до начала активного развития цифровых технологий. "Это очень актуально для России, где банки, хоть и стараются быть на волне прогресса, но еще не готовы тратить значительные средства на внедрение новых решений", - утверждает он.

Анастасия Самсонова