Генеративный ИИ (Gen AI) стремительно завоевывает позиции в сфере финансовых услуг, предлагая инновационные решения для автоматизации процессов, персонализации клиентского опыта и повышения операционной эффективности. Эта технология, способная создавать оригинальный контент, идеи и решения, уже применяется в таких направлениях, как обслуживание клиентов с помощью чат-ботов, оценка рисков, обнаружение мошенничества и автоматизация финансового планирования.

Рынок Gen AI в финансовом секторе демонстрирует впечатляющий рост. По данным Market.Us, его объем может увеличиться с $847,5 млн в 2023 году до $10,4 млрд к 2033 году при среднем ежегодном темпе роста 28,2%. Это подчеркивает ключевую роль технологии в трансформации финансовых учреждений, которые стремятся не только оптимизировать текущие процессы, но и создавать новые продукты и услуги, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Внедрение Gen AI помогает финансовым учреждениям быстрее адаптироваться к изменениям на рынке и удовлетворять потребности клиентов. По оценкам экспертов, около 70% финансовых организаций закончили внедрение технологии Gen AI к концу 2024 года, что свидетельствует о растущем признании их стратегической ценности.

Позитивные аспекты применения технологии Gen AI

Gen AI стремительно трансформирует финтех-сферу, предлагая инновационные подходы к решению сложных задач. Одним из ключевых преимуществ его использования является улучшение клиентского опыта. Gen AI открывает возможности для создания персонализированных решений, таких как генерация рекомендаций, основанных на анализе поведения пользователя и его финансовых целей. Он автоматизирует общение с клиентами через интеллектуальные чат-боты, которые понимают естественный язык, мгновенно предоставляют информацию и помогают решать сложные запросы. Согласно исследованию Naumen, уровень проникновения чат-ботов в банках достиг 29%, а голосовых помощников – 27%. Кроме того, ИИ активно используется для создания обучающих материалов, что упрощает клиентам понимание сложных финансовых продуктов.

К примеру, ING Bank использует генеративный ИИ для улучшения клиентского опыта через чат-боты, основанных на Vertex AI Search and Conversation. Эти боты ускоряют обработку запросов, повышают удовлетворенность клиентов и помогают банку выходить на новые рынки, преодолевая языковые барьеры. Проект нацелен на достижение точности взаимодействия 90% и снижение расходов на 30% к 2025 году, уделяя особое внимание управлению рисками и корректности рекомендаций. ИИ позволяет персонализировать обслуживание и упрощает управление финансами, укрепляя позиции ING на рынке.

Также в Сбербанке почти 70% обращений клиентов обрабатываются чат-ботом. При этом чат-бот настолько удобен пользователям, что при проведении пилотного проекта по отключению ботов у клиентов пенсионного возраста в банк стали поступать жалобы с просьбой вернуть бота.

Использование Gen AI в коммерческом кредитовании так или иначе трансформирует отрасль. К примеру, в компании Crediture внедряются модели ИИ, способные создавать динамичные финансовые сценарии, учитывать экономические и политические изменения, а также персонализировать кредитные продукты с помощью вариационных автоматических кодировщиков. Это позволяет предлагать клиентам индивидуальные решения, снижать риски и повышать устойчивость партнерств. В будущем компания планирует развивать подходы с учетом геополитических факторов и внедрять обучение с подкреплением, чтобы создавать адаптивные кредитные предложения в реальном времени.

Еще одной важной областью применения Gen AI является повышение операционной эффективности. Технология позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи, снижая затраты и минимизируя вероятность ошибок. Например, Альфа-Банк – один из крупнейших банков в России, из-за чего ежемесячно открывается около 2 000 вакансий, на которые претендует более 100 000 кандидатов. Чтобы облегчить работу HR-отдела в банке внедрили ИИ, который анализирует резюме кандидатов и сравнивает их с резюме успешных сотрудников, ранее принятых на работу. ИИ помогает нанимать около 700 сотрудников в квартал, что каждый месяц экономит банку от 1,5 до 5 млн рублей. Более 90% рекомендованных ИИ кандидатов – это точное попадание в цель, и менее 10% рекрутеры могут отклонять.

Также Stripe - ведущая платформа финансовой инфраструктуры, объявила о партнерстве с OpenAI для поддержки платежей в продуктах, таких как ChatGPT и DALL-E. Кроме того, Stripe интегрирует GPT-4 в свои решения, чтобы автоматизировать финансовые операции, включая выставление счетов, обработку заказов и соблюдение налогового законодательства. Это улучшает внутренние процессы, управление мошенничеством и повышает конверсии клиентов, уже обеспечивая более качественный сервис.

Gen AI стал мощным инструментом в борьбе с финансовым мошенничеством, благодаря способности анализировать огромные массивы данных и выявлять аномалии, которые могут сигнализировать о подозрительных действиях. Системы на основе ИИ эффективно отслеживают необычные шаблоны поведения в транзакциях, оценивают операции в реальном времени и автоматически уведомляют сотрудников банка о необходимости проверки. Это минимизирует человеческий фактор и ускоряет реакцию на потенциальные угрозы.

Реальные примеры подтверждают эффективность этих технологий:

• Компания Virgin Media O2 разработала ИИ Daisy для борьбы с растущей угрозой телефонного мошенничества, угрожающего финансовой безопасности клиентов. Daisy, создавая иллюзию разговора, удерживает мошенников на линии до 40 минут, отвлекая их от реальных жертв. В рамках кампании «Swerve the Scammers» O2 также предоставляет рекомендации клиентам, как избегать обмана. Результаты: миллионы заблокированных звонков и сообщений, повышение осведомленности клиентов и демонстрация значимости инноваций для защиты пользователей.
• American Express внедрила технологии NVIDIA AI для борьбы с мошенничеством в реальном времени при обработке транзакций. Использование моделей глубокого обучения LSTM на платформе NVIDIA GPU повысило скорость и точность анализа аномалий, увеличив пропускную способность системы в 50 раз и улучшив точность обнаружения на 6% в отдельных сегментах. Решение обеспечивает задержку в 2 миллисекунды, эффективно защищая клиентов и продавцов, что укрепило лидерство компании в борьбе с финансовым мошенничеством.
• Form3, облачная платформа для переводов, привлекла инвестиции от Visa для совместного развития платежной инфраструктуры с поддержкой транзакций в реальном времени. Компании интегрируют технологии Form3 по предотвращению финансовых преступлений с инструментами анализа рисков и ИИ Visa, что позволит выявлять подозрительные операции и рекомендовать банкам меры по управлению рисками. Это улучшит безопасность, прозрачность платежей и пользовательский опыт, сохраняя скорость мгновенных переводов.

Нейросети также демонстрируют высокую точность в распознавании типичных схем мошенничества, включая фишинг, манипуляции с картами и поддельные аккаунты. Gen AI анализирует поведенческие паттерны, создавая модели для прогнозирования риска. Такие системы могут сравнивать поведение пользователей с нормой, оценивать уровень риска на основе исторических данных и выявлять малозаметные корреляции, которые трудно обнаружить традиционными методами.

Отрицательная сторона применения технологии Gen AI: развитие нейросетевого мошенничества

Хотя Gen AI приносит значительную пользу в финансовом секторе, он также открывает новые возможности для злоумышленников. Нейросети, изначально разработанные для автоматизации процессов и повышения безопасности, становятся инструментом в руках мошенников, которые адаптируют эти технологии для создания более сложных и масштабных атак.

Одной из ключевых проблем внедрения Gen AI является эскалация сложности атак, вызванная «гонкой вооружений» между финтех-компаниями и мошенниками. Последние используют Gen AI для создания атак, имитирующих законное поведение пользователей, что затрудняет их выявление даже для самых продвинутых систем мониторинга.

Современные методы защиты от финансового мошенничества становятся все менее эффективными в борьбе с угрозами, которые создают генеративные нейросети. Технологии ИИ, ранее использовавшиеся для повышения безопасности, теперь помогают мошенникам развивать сложные схемы атак, что ставит перед финтех-организациями новые задачи.

Почему традиционные методы защиты становятся недостаточными?

Классические системы обнаружения мошенничества основаны на статических правилах и заранее заданных алгоритмах. Однако нейросетевые атаки обладают высокой адаптивностью и способностью обходить заранее установленные фильтры. Например, такие системы часто настроены на выявление нетипичного поведения пользователя, но Gen AI может симулировать действия, которые выглядят полностью правдоподобно. В результате такие атаки могут оставаться незамеченными.

Кроме того, Gen AI позволяет злоумышленникам использовать методы социальной инженерии, которые персонализированы и основаны на анализе данных жертвы. Например, вместо массовых, плохо продуманных фишинговых атак, с использованием ИИ создаются точечные атаки с максимальным попаданием в контекст, что существенно усложняет их выявление. Традиционные системы, ориентированные на массовые угрозы, не способны эффективно противостоять таким точечным манипуляциям.

Как компаниям разрешить эту проблему?

Для противодействия нейросетевому мошенничеству финтех-компаниям нужно внедрять адаптивные методы защиты, которые сами используют возможности ИИ для предсказания и обнаружения новых угроз. Это включает:

• Создание систем, которые обучаются на данных в режиме реального времени и могут адаптироваться к новым типам атак.
• Разработку международных норм и стандартов по использованию Gen AI.
• Укрепление взаимодействия между финтех-компаниями, правительствами и независимыми экспертами для обмена данными о новых угрозах.

Кроме того, необходимо повышать осведомленность как среди разработчиков, так и среди пользователей, чтобы минимизировать возможность злоупотребления технологиями. Это долгий процесс, но без него риск потерь и уязвимостей будет только увеличиваться.

Технологии Gen AI открывают финтеху новые возможности — от автоматизации до персонализации, но одновременно создают риски, включая рост киберпреступности. омпании должны не только внедрять инновации, но и обеспечивать их безопасное применение, инвестируя в киберзащиту и этичные решения. В ближайшие годы Gen AI глубже интегрируется в финансы, меняя кредитование, страхование и платежи. И преимущество будет за теми, кто адаптируется, сочетая технологическое развитие с ответственным подходом к защите данных и клиентов.

Хотите узнать больше о цифровых трендах в финансах? Присоединяйтесь к нашему мероприятию Go Digital 10–11 апреля в Москве.