УДК 33

ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БАНКИНГЕ

Курносова Валерия Витальевна

Аннотация
Актуальность статьи обусловлена тем, что банки все активнее изучают возможности использования искусственного интеллекта и машинного обучения. Ожидается, что технология искусственного интеллекта повысит операционную эффективность банкинга, а также улучшит управление рисками. Хотя использование искусственного интеллекта в банковской сфере создает большие возможности, существуют также риски и проблемы, связанные с этими методами. Учитывая растущее использование этой технологии и потенциальные риски, в статье представлены основные тенденции использования банками искусственного интеллекта и возможные последствия данных процессов. Обосновано, что внедрение искусственного интеллекта окажет влияние на инновационность банковского сектора и его услуг, повысит эффективность и скорость обслуживания.

Ключевые слова: банки, машинное обучение, технологии, управление рисками, цифровая трансформация


ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN BANKING

Kurnosova Valeriya Vitalevna

Abstract
The relevance of the article is due to the fact that banks are increasingly exploring the possibilities of using artificial intelligence and machine learning. Artificial intelligence technology is expected to increase the operational efficiency of banking as well as improve risk management. While the use of artificial intelligence in banking creates great opportunities, there are also risks and challenges associated with these methods. Given the growing use of this technology and potential risks, the article presents the main trends in the use of artificial intelligence by banks and the possible consequences of these processes. It is substantiated that the introduction of artificial intelligence will have an impact on the innovativeness of the banking sector and its services, increase the efficiency and speed of service.

Keywords: banks, digital transformation, machine learning, risk management, technology


Библиографическая ссылка на статью:
Курносова В.В. Технологии искусственного интеллекта в банкинге // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2022. № 8 [Электронный ресурс]. URL: https://ekonomika.snauka.ru/2022/08/23330 (дата обращения: 05.10.2022).

Искусственный интеллект (ИИ) в ближайшем будущем может стать одним из ключевых факторов, движущих экономикой нашей страны и мира в целом. Эффективная реализация этого решения – большая проблема как для компаний, так и для государства. У России есть потенциал, который может позволить ей стать международным лидером в области искусственного интеллекта, но использование этого потенциала зависит от всех участников рынка и от координации деятельности субъектов, участвующих в экономических процессах. Непрерывный процесс цифровой трансформации экономики и общества с по]мощью цифровых алгоритмов является большой задачей развития XXI века [.

Стоит отметить, что основой экономики стало получение, сбор данных, их обработка и правильное использование с применением искусственного интеллекта. Чтобы стать более конкурентоспособными, банки не должны забывать использовать возможности и преимущества, возникающие в результате внедрения и развития искусственного интеллекта. Глобальные тенденции и угрозы (например, пандемия вируса COVID19) ускорили цифровизацию жизнедеятельности. Общества, решившие внедрить решения ИИ, получат более высокий уровень развития. Прогнозируется, что в ближайшем будущем применение ИИ-решений увеличится практически во всех сферах экономики и жизни. Все чаще обращается внимание на то, что искусственный интеллект может способствовать экономическому росту и может рассматриваться как новый фактор производства. По данным аналитических исследований, ИИ может удвоить рост ВВП в развитых странах к 2035 году и повысить производительность труда на 40% [1, 7].

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. ИИ — это форма технологии, которая связывает программное обеспечение с оборудованием, позволяя компьютерам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Эти задачи включают обучение, анализ, планирование и понимание естественного языка.

На рынке появилось новое программное обеспечение, помогающее банкам создавать контент для цифровых банковских услуг. Развитие искусственного интеллекта позволило добавить технологии к существующим процессам, а не заменить их полностью. Это позволяет банкам инвестировать в передовые технологии, предлагая своим клиентам самые лучшие продукты и услуги, не снижая, а повышая скорость или эффективность. По мере развития технологий в течение следующего десятилетия финансовые услуги кардинально изменятся. Некоторые из этих изменений включают [3, 5]:

- сокращение числа рабочих мест, доступных для отдельных лиц, и увеличение зависимости от автоматизации;

- развитие финтех-компаний и их влияние на поставщиков традиционных финансовых услуг;

- переход к более автоматизированной и удаленной рабочей силе.

Будущее банкинга неопределенно, но можно согласиться с тем, что оно будет сильно отличаться от того, что мы знаем сегодня [4]. Индустрия финансовых услуг быстро растет, по мере цифровизации экономики финансовые услуги становятся более прозрачными и доступными. Новое поколение потребителей все больше убеждается в способности принимать правильные решения, что способствует росту этой отрасли. Будущее финансовой индустрии будет во многом зависеть от того, как банки адаптируются к этим изменениям и как они соответствующим образом адаптируют свои бизнес-модели.

При анализе технологий ИИ в банкинге важно ответить на вопрос, является ли ИИ технически более эффективным, чем традиционная бизнес-модель, использующая труд сотрудников. ИИ — это технология нового поколения, которая может устранить повторяющиеся задачи и сделать многие бизнес-процессы проще и эффективнее. Практически все банки уже начали применять искусственный интеллект в своей деятельности, при этом варианты использования варьируются от обслуживания клиентов до маркетинга, от улучшения управления личным капиталом до снижения рисков. Внедрение технологии ИИ принесло много изменений в банковскую отрасль, в том числе усиление автоматизации процессов и усиление прозрачности между клиентами и банками.

За последние несколько десятилетий производительность увеличилась, поскольку компьютеры помогали оказывать услуги быстрее. Эта тенденция в настоящее время достигла своего пика, поскольку автоматизация берет на себя ключевые функции почти во всех отраслях. Компьютеры берут на себя многие аспекты банковских процессов, однако есть еще много направлений деятельности, которые машины пока не могут делать. Для восполнения таких пробелов используются технологии ИИ [6].

Искусственный интеллект уже оказал огромное влияние на индустрию финансовых услуг: он меняет способ предоставления финансовых услуг и способы их использования банками. Будущее банковской сферы будет другим из-за искусственного интеллекта. Вариантов использования слишком много, но ниже приведены некоторые из основных примеров того, как ИИ можно использовать в банкинге [2, 7]:

- создание аналитических данных, чтобы помочь банкам сократить расходы, улучшить свои возможности принятия решений и оптимизировать рабочий процесс;

- делать прогнозы на основе исторических закономерностей данных;

- принятие решений о кредитных бизнес-моделях;

- использования входных, машинных или человеческих данных для восприятия реальной или виртуальной среды, суммирования таких восприятий в модели вручную или автоматически, использования интерпретации моделей для формулирования выходных вариантов;

- обнаружение мошенничества и других киберпреступлений до их совершения.

Возрастающая популярность искусственного интеллекта связана как с технологическими возможностями, так и с потребностью рынка, что заставляет банки использовать решения искусственного интеллекта для достижения бизнес-целей, которые дадут им конкурентное преимущество. Подводя итог, преимущества внедрения ИИ в финансовом секторе можно разделить на четыре категории:

1. эффективность — выполнение рутинных задач благодаря соответствующему определению процедур, правил и критериев;

2 знание – процесс принятия решений будет поддерживаться за счет расширенных аналитических возможностей;

3. эффективность – деятельность, осуществляемая личным помощником, повысит способности человека;

4. инновации – выявление альтернативных возможностей и, таким образом, повысится креативность.

Стоит отметить, что использование искусственного интеллекта может иметь как положительные, так и отрицательные последствия. Чем более комплексными будут решения ИИ, тем сильнее будет их влияние на окружающую среду. Ученые отмечают, что влияние искусственного интеллекта на экономику, право, общество и другие ключевые сферы необходимо постоянно изучать на этапе проектирования, ведь это позволит предотвратить негативные реакции раньше, чем эти реакции произойдут.

Несомненно, потенциал искусственного интеллекта огромен и делает банковские бизнес-процессы намного проще и безопаснее. В настоящее время банковский сектор максимально использует возможности искусственного интеллекта, благодаря чему он имеет возможность предлагать потребителям все более и более подходящие продукты и услуги. Наиболее популярными инструментами ИИ, которые используются в банковской сфере, являются чат-боты, биометрические технологии и роботы-советники. Чат-боты — это компьютерные программы, которые ведут беседы с пользователями. Их настройка не требует больших затрат и даже времени. Биометрические технологии поддерживают банки в борьбе с киберпреступностью. В основном они используются из-за простоты использования и высокой устойчивости к подделке. В этом случае очень популярно решение, которое используют большинство банков, — верификация пользователя по отпечатку пальца.

Другие возможные верификации пользователя выполняются с помощью биометрии рукописной подписи, голосовой биометрии или биометрии кровеносных сосудов. С другой стороны, робо-советники — это системы поддержки инвесторов, их услуги также доступны людям с небольшими капитальными ресурсами. Популярность этого нововведения среди общества все еще растет, главные преимущества заключаются в их доступности и эффективности. Банки, желающие приспособиться к текущим потребностям своих клиентов, меняют свою операционную стратегию [4].

Пандемия привела к тому, что большая часть клиентов начала пользоваться цифровыми каналами, что заставило банки еще больше осознать необходимость внедрения технологий искусственного интеллекта. Ограничения изменили ситуацию и поведение потребителей, усложнили функционирование банков, пересмотрев перспективы их развития. Существующие алгоритмы, основанные на исторических данных, утратили свою предсказательную силу, поэтому решения, принятые на их основе, обременены гораздо большим риском. Искусственный интеллект и связанные с ним технологии приносят банкам множество преимуществ. Рост выручки может быть связан с внедрением массовой кастомизации банковских услуг. Анализ показывает, что многие клиенты банков убеждены в ключевой важности персонализации финансовых услуг, но предлагают ее только треть банков. Искусственный интеллект, основанный на реальных данных о поведении клиентов, текущих и потенциальных, позволяет проводить микросегментацию, то есть понимать ситуацию и потребности конкретного клиента, а также адаптировать для них предложение и делать его доступным по нескольким каналам. В свою очередь, экономия достигается за счет более высокого уровня автоматизации, снижения количества ошибок во многих операциях, более эффективного использования ресурсов и открытия множества ранее не идентифицированных возможностей продаж благодаря доступу к огромному количеству данных и анализу взаимосвязей между ними. Еще одним важным фактором является значительное ускорение циклов внедрения инноваций в финансовых организациях.

Особой областью, в которой ИИ может обеспечить большую экономию, является проверка кредитоспособности клиента и процесс взыскания долгов. Речь идет о более точных кредитных решениях, снижении процента ложных срабатываний (клиенты ошибочно считаются подозреваемыми), автоматическом сканировании документов и получении из них данных, которые могут поступать из разных источников, в том числе из социальных сетей.

Искусственный интеллект также помогает лучше выявлять сигналы раннего предупреждения о проблемных кредитах и заранее определять стратегию работы с клиентами, снижая уровень дефолтов. С точки зрения регулирования технологии искусственного интеллекта также могут многое предложить. Банки, желающие быть конкурентоспособными, должны быстро масштабировать приложения ИИ, а не только отдельные и иногда хаотичные инициативы. Однако для этого требуется интегрировать технологию ИИ в организацию и культуру компании. Это может быть одним из самых больших препятствий, которые необходимо преодолеть, поскольку это требует от банков создания прототипов решений и их быстрого тестирования, в том числе в регулятивных песочницах.

Интеграция технологии искусственного интеллекта в организацию и культуру компании может стать одним из самых больших препятствий. Однако такое поведение более характерно для финтех-компаний и наблюдается в другой нормативно-правовой среде, где приоритетом является стабильность. К сожалению, не всегда банки переходят от стадии прототипирования к стадии производства. Поэтому необходимы новое видение и стратегия, основанные на искусственном интеллекте. Другими факторами, препятствующими эффективному внедрению и развитию технологии ИИ, являются:

- устаревшие, негибкие ИТ-системы с ограниченными возможностями обработки данных, особенно в режиме реального времени; помимо их содержания и обслуживания требуются большие финансовые и человеческие ресурсы;

- ограниченное использование данных, которые рассредоточены, поскольку они работают в разных направлениях бизнеса и имеют разные форматы; необходимо использовать инфраструктуру облачных вычислений, позволяющую ускорить обработку данных и упростить масштабирование решений, использующих ее;

- отсутствие синергии с функционирующими операционными процессами или сложность их проектирования в соответствии с требованиями ИИ;

- отсутствие четкого определения стоимости, которую можно создать за счет использования ИИ в отдельных сферах деятельности банка;

- неэффективный поиск технологических талантов и низкая рыночная конкурентоспособность в этой области.

Использование искусственного интеллекта требует от банков отказа от подхода, основанного на стандартных продуктах, который связан с удовлетворением изменяющихся потребностей клиентов и получением новых данных о них.

Таким образом, в данном исследовании определена роль искусственного интеллекта в банковской сфере, особое внимание уделено потенциалу этого решения. Практические примеры использования ИИ уже есть почти в каждом банке. В банковский сектор постепенно внедряется все больше решений на основе искусственного интеллекта в результате все большего понимания его потенциала, используя имеющиеся возможности.

В статье подчеркнуто, что банковский сектор, благодаря своему технологическому прогрессу и возможности использования больших баз данных, может быть очень важным элементом искусственного интеллекта в банкинге. По прогнозам предполагается, что банки, внедряющие решения искусственного интеллекта, могут увеличить свои доходы, именно искусственный интеллект в ближайшем будущем окажет наибольшее влияние на банковский сектор. В статье представлены факторы, ограничивающие внедрение технологий ИИ в банкинге, понимание которых позволит банкам оперативно снизить возможные риски и использовать все преимущества современных цифровых технологий.


Библиографический список
  1. KPMG. Pulseof Fintech H2’21. URL: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/xx/pdf/2022/02/pulse-of-fintech-h2-21.pdf
  2. Боркунова С.О. Цифровые технологии в банковском секторе // Финансовые рынки и банки. 2020. №6. С.64-66.
  3. Быканова Н.И., Гордя Д.В., Евдокимов Д.В. Тенденции и закономерности процесса цифровизации банковского сектора // Научный результат. Экономические исследования. 2020. №2. С.42-51.
  4. Зорин Г.Е. Искусственный интеллект и его применение в банковской сфере // Вестник РУК. 2020. №1 (39). C.31-36.
  5. Кирилюк И. Л. Модельные риски в финансовой сфере в условиях использования искусственного интеллекта и машинного обучения // Russian Journal of Economics and Law. 2022. №1. С.40-50.
  6. Корсунова Н.Н.  Развитие дистанционных каналов банковского обслуживания и их влияние на организацию обслуживания корпоративных клиентов в условиях цифровизации финансовой системы // ЕГИ. 2021. №1 (33). С. 130-146. doi: 10.24412/2309-4788-2021-10845
  7. Обзор TAdviser: ИТ в банках 2021 // TAdviser: портал выбора технологий и поставщиков. 31.12.2019. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9E%D0%B1%D0%B7%D0%BE%D1%80_TAdviser:_%D0%98%D0%A2_%D0%B2_%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%B0%D1%85_2021
  8. Хафизова Р.Х. Основные направления развития цифрового банкинга // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2022. №5-4. C. 240-243. doi: 10.24412/2500-1000-2022-5-4-240-243
  9. Хафизова Р.Х. Основные направления развития цифрового банкинга // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2022. №5-4. С. 240-243. doi: 10.24412/2500-1000-2022-5-4-240-243


Количество просмотров публикации: Please wait

Все статьи автора «Курносова Валерия Витальевна»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться:
  • Регистрация