В эпоху цифровой трансформации банки и финансовые учреждения всё больше обращаются к инновационным технологиям, чтобы повысить эффективность, обеспечить безопасность и улучшить взаимодействие с клиентами. Ключевой составляющей этой трансформации является применение искусственного интеллекта. Расширение возможностей анализа данных, автоматизация процессов и создание персонализированных сервисов — все это становится реальностью благодаря передовым разработкам в области машинного обучения и нейронных сетей.

В рамках данной статьи мы рассмотрим топ-10 кейсов использования искусственного интеллекта в банковской сфере. Данный обзор поможет понять, как искусственный интеллект меняет банковскую индустрию и какие преимущества он приносит как банкам, так и их клиентам.

1. Финансовая аналитика

Искусственный интеллект (ИИ) в финансовой аналитике открывает новые возможности для банков и финансовых учреждений. Генеративные модели ИИ могут анализировать огромные объемы финансовых данных, выявлять скрытые закономерности и предсказывать будущие тенденции. Это делает финансовую аналитику более точной и информативной. Генеративный ИИ автоматизирует составление финансовых отчетов, сокращая время и уменьшая вероятность ошибок. Благодаря использованию генеративного ИИ, банки получают оперативную и точную финансовую аналитику, что помогает им принимать информированные решения на основе актуальной информации.

Банк ВТБ внедрил искусственный интеллект для автоматизации процесса анализа финансовых и бизнес-показателей отделений. Разработанное решение с помощью алгоритмов машинного обучения анализирует, визуализирует и выявляет ключевые переменные, которые влияют на финансовые показатели точек региональной сети банка. Благодаря сервису можно определять, какие отделения приносят наибольший доход, оценивать эффективность различных стратегий и подходов к управлению отделениями, выявлять тренды и паттерны в финансовых результатах разных отделений и принимать решение о дальнейшей судьбе отделения, например закрытие, реорганизация или принятии мер по увеличению прибыли.

2. Персонализированное клиентское обслуживание

Искусственный интеллект открывает новые горизонты для персонализированного клиентского обслуживания в банковской сфере. С помощью алгоритмов машинного обучения и анализа данных, банки могут создавать уникальные профили клиентов, учитывая их предпочтения, историю взаимодействия и финансовые потребности. Это позволяет предлагать клиентам индивидуальные продукты, услуги и решения, адаптированные к их уникальным потребностям и жизненным ситуациям.

Сбер, используя технологии искусственного интеллекта (ИИ), успешно разработал систему рекомендаций, предлагая пользователям как собственные, так и партнерские услуги, максимально соответствующие их потребностям. Эффективность системы основана на анализе более 2000 параметров, позволяя точно определять текущую жизненную ситуацию клиента и предсказывать наилучшие предложения. Сбер использует искусственный интеллект, который анализирует не только транзакции клиентов, но и данные из внешних источников. Этот подход включает факторы, такие как погода, курс валюты и другие параметры, что позволяет банку создать полноценный портрет клиента. Система достигла точности в определении потребностей клиентов на уровне 65% и этот показатель продолжает расти. Банк может предложить клиенту один из 600 продуктов или услуг в соответствии с его текущими потребностями. Эта гибкость позволяет банку адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и предоставлять персонализированные решения в реальном времени.

3. Автоматизация процесса кредитного скоринга

Искусственный интеллект эффективно автоматизирует процесс кредитного скоринга, становясь ключевым инструментом для банков в оценке кредитоспособности заемщиков. Современные алгоритмы машинного обучения анализируют данные, включая кредитную историю, финансовое положение и другие факторы, для создания точных и объективных моделей кредитного риска. Искусственный интеллект позволяет банкам автоматизировать оценку кредитоспособности, сокращая время принятия решений. Алгоритмы учатся на больших объемах данных, выявляя сложные взаимосвязи и улучшая прогнозирование вероятности возврата кредита. Благодаря этому, банки могут точнее определить кредитоспособность заемщика, снижая риск неплатежей и повышая эффективность управления кредитным портфелем.

Филиппинский UnionBank внедрил инновационное решение на базе искусственного интеллекта для оптимизации процесса подачи заявок на кредит. Традиционный подход, основанный на жестких правилах, часто приводил к длительным срокам одобрения и отклонению многих заявок. Для решения этой проблемы банк обратился к новой модели кредитного скоринга, использующей искусственный интеллект. Эта модель учитывает разнообразные данные о клиентах, включая альтернативные источники, такие как геопространственные данные и открытые правительственные макро- и социально-экономические данные. Благодаря этому подходу, UnionBank теперь способен предоставлять кредиты более широкому кругу клиентов, включая тех, кто ранее не квалифицировался по традиционным методам оценки.

4. Автоматизация HR

Искусственный интеллект (ИИ) становится ключевым инструментом в автоматизации процессов управления человеческими ресурсами (HR) в банковской сфере. Одним из примеров применения ИИ в HR является использование алгоритмов машинного обучения для анализа резюме и отбора кандидатов на вакантные позиции. Это позволяет автоматизировать процесс просмотра и сортировки больших объемов резюме, идентифицировать наиболее подходящих кандидатов и сокращает время, затрачиваемое на найм новых сотрудников.

В Сбере ИИ успешно осуществляет распознавание более 80% личных документов сотрудников, включая рукописные документы и нечеткие сканы, и переносит полученные данные в кадровую систему. Это позволяет сэкономить более 12 000 часов рабочего времени ежегодно. Кроме того, ИИ используется для ранжирования резюме, применяя сложные алгоритмы, способные анализировать не только текст, но и смысловую нагрузку документов, что позволяет создавать подборки резюме с релевантными навыками, опытом и компетенциями кандидатов. Это является ярким примером успешного применения искусственного интеллекта в оптимизации работы HR-процессов, освобождая время и энергию специалистов для решения более сложных и стратегически важных задач.

5. Оптимизация работы сотрудников

Искусственный интеллект преображает процессы работы сотрудников в банковской сфере, предлагая инновационные решения для оптимизации операций и повышения производительности. Одним из важных направлений применения ИИ является оптимизация работы сотрудников через автоматизацию рутинных задач. Алгоритмы машинного обучения могут быть использованы для распознавания текста и анализа документов, что позволяет автоматизировать процессы ввода данных, архивирования и классификации документации, сокращая время, затрачиваемое на эти операции, и снижая вероятность ошибок.

Банк "Открытие", успешно внедрил технологию автоматического распознавания паспорта при выездном обслуживании клиентов. Этот инновационный подход позволяет ускорить процесс идентификации и сделать выдачу банковских карт более удобной для клиентов. Теперь представителю банка достаточно лишь сфотографировать основной разворот паспорта, после чего изображение отправляется на сервер банка, где автоматически происходит распознавание необходимой информации и проверка корректности данных. Время обработки изображения составляет менее 1 секунды. Ожидается, что данное решение позволит ускорить процесс выдачи карт на 15-20% при выездном обслуживании. Важно отметить, что система распознавания документов интегрирована во внутренний информационный контур банка, обеспечивая конфиденциальность и защиту персональных данных клиентов.

6. Голосовой помощник

Искусственный интеллект играет ключевую роль в создании голосовых помощников для банковской сферы. Голосовые помощники, основанные на ИИ, предоставляют клиентам возможность взаимодействовать с банком через голосовые команды, упрощая процесс получения информации о балансе счета, проведения транзакций, а также получения советов по управлению финансами. Благодаря функциональности распознавания речи и алгоритмам машинного обучения, голосовые помощники могут адаптироваться к индивидуальным потребностям клиентов и предоставлять персонализированную поддержку, что значительно улучшает пользовательский опыт и повышает удовлетворенность клиентов. Создание голосовых помощников на базе ИИ также способствует сокращению нагрузки на контактные центры и повышению эффективности обслуживания, обеспечивая банкам конкурентное преимущество на рынке финансовых услуг.

В ответ на вызовы современного бизнеса, связанные с необходимостью предоставления высококачественного клиентского обслуживания, банк ВТБ принял решение разработать инновационного голосового помощника, который по качеству обслуживания войдет в топ-10 сотрудников контактного центра. Этот голосовой ассистент основан на передовых технологиях искусственного интеллекта и способен взаимодействовать с клиентами на естественном языке, предоставляя оперативную информацию и решения широкого спектра вопросов. Голосовой помощник автоматически адаптируется к клиенту, предсказывает его потребности и сокращает время прохождения сценариев обслуживания в среднем на 1,5 раза, повышая общую удовлетворенность клиентов на 24%.

7. Обнаружение мошенничества

Искусственный интеллект играет важную роль в обнаружении мошенничества в банковской сфере, помогая финансовым учреждениям выявлять аномальные и подозрительные транзакции. Современные алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных и выявляют необычные паттерны поведения клиентов, которые могут свидетельствовать о мошеннической активности. Искусственный интеллект позволяет банкам создавать модели мошенничества, основанные на анализе динамических и изменяющихся паттернов, что позволяет выявлять новые виды мошенничества и оперативно реагировать на потенциальные угрозы, предотвращая финансовые потери для себя и своих клиентов.

Датский банк Danske Bank обнаружил, что их сервис по обнаружению мошенничества выявляет лишь 40% случаев мошенничества и ежедневно выдает 1200 ложноположительных результатов, что приводило к тому, что 99,5% расследований, проводимых банком, не имели отношения к мошенническим действиям. Для улучшения ситуации было решено внедрить искусственный интеллект. Система, основанная на технологии глубокого обучения, позволила сократить количество ложноположительных срабатываний на 60%, что существенно снизило нагрузку на сотрудников. При этом выявление реальных случаев мошенничества увеличилось на 50%.

8. Управление рисками и портфелем

Искусственный интеллект играет ключевую роль в современном управлении рисками и портфелем в банковской сфере. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных для предсказания рыночных трендов, оценки кредитного риска и определения оптимального распределения активов в портфеле. ИИ позволяет банкам быстро реагировать на изменяющиеся условия рынка, выявлять потенциальные риски и принимать информированные решения для оптимизации портфеля, обеспечивая таким образом более эффективное управление рисками и максимизацию доходности.

Росбанк внедрил инновационный онлайн-инструмент для управления капиталом клиентов сегмента Premium и Private Banking, предоставляя возможность отслеживать изменения в их портфелях. Одной из ключевых задач сервиса является оценка тональности финансово-экономических новостей с помощью машинного обучения для классификации текстов по позитивной, нейтральной и негативной тональности, с последующей генерацией кратких анонсов на русском языке. С момента запуска платформы были проведены более 10 000 инвестиционных сессий, а средняя конверсия в сделки выросла с 15% до 31,5%. Более 300 менеджеров используют платформу, обеспечивая высокую конверсию и качественное управление инвестиционными портфелями. Использование собственных моделей нейронных сетей и обширного датасета финансовых новостей на английском и русском языках позволило автоматизировать оценку тональности и генерацию анонсов, что значительно улучшило эффективность и точность принимаемых инвестиционных решений.

9. Предотвращение кибератак

Искусственный интеллект играет ключевую роль в предотвращении кибератак в банковской сфере, обеспечивая защиту от различных угроз и атак со стороны злоумышленников. Современные системы безопасности, основанные на искусственном интеллекте, способны анализировать огромные объемы данных, обнаруживать аномальное поведение и идентифицировать потенциальные угрозы еще до их активации.

Искусственный интеллект используется для создания алгоритмов машинного обучения, способных выявлять паттерны и признаки кибератак на основе анализа сетевого трафика, активности пользователей и других данных. Это позволяет банкам реагировать на потенциальные угрозы в реальном времени, блокировать подозрительные действия и минимизировать возможные последствия кибератак.

В Сбере внедрили инновационное решение - интеллектуальную систему управления киберугрозами. Эта система автоматически собирает, анализирует и актуализирует информацию о потенциальных киберугрозах. Интеграция с внешними и внутренними системами мониторинга и безопасности позволяет обогатить данные и проецировать сценарии киберугроз на ИТ-инфраструктуру банка. Благодаря аналитическим модулям и технологиям машинного обучения система определяет приоритеты в обработке информации и выявляет скрытые связи между атрибутами киберугроз. Эффективное использование средств автоматизации позволяет ускорить сбор и анализ данных, создавать сценарии обнаружения и минимизации киберугроз в режиме реального времени. Круглосуточный мониторинг DarkNet обеспечивает проактивное выявление и контроль злоумышленников.

10. Автоматизация клиентского обслуживания через чат-ботов

Искусственный интеллект преображает клиентское обслуживание банков через чат-ботов, предоставляя клиентам быстрые и точные ответы на вопросы, а также решения различных задач без участия живых операторов. Это обеспечивает удобство и доступность обслуживания в любое время суток, снижает нагрузку на контактные центры и оптимизирует затраты на обслуживание. Использование ИИ в чат-ботах также создает персонализированный опыт обслуживания, анализируя предпочтения клиентов и предлагая персонализированные решения и услуги, что повышает удовлетворенность клиентов, улучшает их отношения с банком и увеличивает лояльность.

ВТБ успешно внедрил чат-бот в свои онлайн-сервисы, создав универсальное решение, позволяющее клиентам общаться с банком через различные каналы связи. Чат-бот Банка ВТБ обладает впечатляющей базой знаний, включающей 1600 тематик, среди которых 70 интеграционных сценариев, в которых чат-бот обращается к системам банка для предоставления клиенту персонализированного ответа или сервиса. Столкнувшись с ограничениями коробочного решения от вендора, ВТБ принял вызов и внедрил гибкие методы разработки, позволившие создать с нуля новый механизм генерации ответов чат-бота. Новая система контроля версий и релизный процесс увеличили скорость разработки, качество функционала и снизили количество ошибок при внедрении сценариев.

Хотите узнать больше о применении ИИ в компаниях финансовой отрасли? Регистрируйтесь на онлайн-конференцию Smartgopro FINTECH & BANKING