Возможность получения кредита оценит нейросеть

По прогнозам экспертов, в 2030 году благодаря нейросетям финансовым организациям удастся дополнительно заработать 300 миллиардов долларов, что в 7,2 раза больше, чем в 2018 году.

Сегодня в финансовом секторе существует множество направлений, в которых используются системы искусственного интеллекта. Например, работают чат-боты и персональные помощники в банковском секторе. Роботы представлены и в виде голосовых помощников. "Технологии синтеза речи позволяют роботам говорить уникальными голосами, выразительно и с эмоциями. С помощью ИИ роботы ведут осмысленный диалог, выделяют и сохраняют ключевую информацию из беседы, легко находят ответы на вопросы", - рассказал директор по работе с финансовым сектором Yandex cloud Александр Долбнев.

ИИ используется и для проверки личности клиента. Применяется eKYC-метод, который помимо идентификации определяет сферу деятельности человека, происхождение его средств и риски. Другой пример - Robotic process automation (RPA). Это технология автоматизации бизнес-процессов, снижающая уровень ошибок сотрудников.

ИИ используется для проверки личности клиента. Он определяет сферу деятельности человека, происхождение его средств и риски

ИИ также применяется в кредитном скоринге. Во-первых, сокращает время на операции. Во-вторых, система непредвзята. "Заявку на открытие счета или выдачу кредита может полностью принять ИИ: понять текстовый или голосовой запрос, проверить документы, отправить данные на согласование", - сказал Александр Долбнев.

Роботы активно применяются и в сфере страхования. Например, здесь используется андеррайтинг на основе ИИ, анализирующий бизнес эмитента для последующей подготовки ценных бумаг клиента к выходу на рынок. Также специалисты обращаются к автоматической обработке страховых случаев: бот "выслушивает" характер претензии и организовывает процесс ее подачи.

"Помимо специализированных приложений, в финансах, как и во всех секторах, которые имеют дело с большой клиентской аудиторией, применяются рекомендательные системы, которые анализируют поведение клиента и формируют для него персонализированные рекомендации по продуктам и услугам", - добавил профессор департамента бизнес-информатики Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ Юрий Зеленков.

Основатель сервиса личного финансового планирования whiteswan.finance Антон Дорогов рассказал, что ИИ помогает в управлении инвестиционным портфелем, обеспечивает кибербезопасность.

Вместе с тем ИИ полезен не только для клиентов, но и для самих финансовых организаций, прогнозируя число клиентов. Для пользователей, которые планируют отказаться от услуг, машина формирует скидки и особые условия.

При этом не все технологии имеют высокий уровень качества. "Получаю от разных банков предложения взять кредит или воспользоваться кредитными картами. Причем вижу, что предложения построены на неверных сведениях о моем финансовом положении и интересах", - сказал Юрий Зеленков.

Искусственный интеллект применяют для обработки данных по страховым случаям

Что касается прогноза по распространению ИИ в финтехе, то одним из главных трендов станут генеративные модели. Еще одно направление - контрфактуальные объяснения и алгоритмические рекомендации, способные, к примеру, объяснять клиенту, почему ему не дали кредит, и подсказывать, какие параметры для его получения лучше поменять. Также финансовые организации для составления более точного профиля клиента будут активнее обогащать свои данные информаций из внешних источников - например, от операторов мобильной связи. ИИ - это не дань моде, а действительно рабочий инструментарий для конкурентной работы на финансовых рынках с учетом этических ограничений.