Встатье рассмотрены методы и технологии применения искусственного интеллекта в банковской сфере. Проанализирована классификация банков в России, по степени применения искусственного интеллекта. Рассмотрены современные банковские платформы, которые обеспечивает искусственный интеллект.
Ключевые слова: искусственный интеллект, банковские карты, оптимизация банковских карт, развитие банковских карт, искусственный интеллект в банковской сфере.
Искусственный интеллект можно применять для повышения эффективности и развития в различных аспектах бизнеса и во всем многообразии его проявлений. На момент исследования уже большое количество компаний используют технологии ИИ для своей работы, однако существуют проблемы, не позволяющие провести анализ эффективности на практике: Современность технологии.
Несколько лет назад технология начала активно проникать в различные сферы деятельности, и несмотря на то, что уже множество компаний начали ее использовать, этот процесс продолжается ее в бизнесе является новым и мало исследованным направлением, обнаружить информацию о практическом опыте его использования достаточно сложно. В связи с этим, найти публикации, которые описывают опыт внедрения и использования искусственного интеллекта в бизнесе, представляется проблематичным. дает компании имеют множество возможностей для роста, однако они редко делают публичные отчеты о своем опыте использования новых технологий и их влиянии на показатели эффективности. Недостаток официальной информации о данной теме вызывает затруднения в изучении этого вопроса.
Правило, занимаются сбором, обработкой и анализом данных о социально-экономическом развитии страны. «В настоящее время Российская служба государственной статистики не осуществляет сбор информации о применении искусственного интеллекта компаниями в России». [2]В данном исследовании будет изучено внедрение и использование искусственного интеллекта в банковской сфере. Банки все чаще прибегают к применению этой технологии и становятся все более зависимыми от актуальности ее применения именно в их отрасли.
В России все финансовые учреждения применяют искусственный интеллект для принятия решений по выдаче кредитов, обеспечению безопасности и другим вопросам колл-центров и так далее. «Однако скорость внедрения новшеств в банковской сфере различается. причем большие финансовые учреждения обладают значительными ресурсами для внедрения и использования искусственного интеллекта в своей деятельности, учитывая сложность и стоимость этой технологии, особенно в условиях нехватки квалифицированных специалистов». [5].
Таблица 1 показывает разделение банков России на группы в зависимости от уровня использования искусственного интеллекта.
Таблица 1
Разделение банков в России на категории в зависимости от уровня применения искусственного интеллекта.
|
Класс (краткое название) |
Класс (полное название) |
Банки, включенные в класс |
|
Значительно выше среднего |
Заявленный банком уровень использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения значительно выше среднего уровня, характерного для крупных российских банков. |
Тинькофф Банк, Банк ГПБ, МТС Банк, Сбербанк |
|
Выше среднего |
Заявленный банком уровень использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения выше среднего уровня, характерного для крупных российских банков, при наличии значимого потенциала в этой сфере. |
Московский кредитный банк, Банк «Русский Стандарт», Промсвязьбанк, Банк «Ренессанс Кредит» |
|
Близок к среднему |
Заявленный банком уровень использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения близок к среднему уровню, характерному для крупных российских банков. |
УБРиР, БКС Банк, Банк «ДельтаКредит», Банк «Открытие» |
Классификация банков РФ по «уровень применения технологий искусственного интеллекта». [2]. «Для большинства крупных российских банков, таких как Тинькофф Банк, Банк ГПБ и МТС Банк».. Указанные банки имеют значительный потенциал в области использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, что делает их одними из лидеров на рынке «ДельтаКредит», Банк «Открытие».
Согласно представленной таблице 1, банки активно внедряют технологии искусственного интеллекта в различные сферы своей работы. Однако некоторые из крупнейших банков, включая Сбербанк, ВТБ и Альфа-банк, отказались от участия в опросе, предпочитая не раскрывать информацию о своей практической деятельности. «Они считают, что в настоящее время являются лидерами рынка по количеству внедренных технологий. В 2020 году... «Сбербанк и РФПИ объединились для представления дорожной карты в пресс-релизе, которая позволит банку заработать дополнительные 448 миллиардов рублей в ближайшем будущем. счет применение искусственного интеллекта в бизнесе может существенно повысить доходность компании». Например, «в 2020 году Сбербанк сообщил о чистой прибыли в размере 781,7 миллиарда рублей, благодаря использованию ИИ в своей деятельности.)» [9]В текущем году компания также объявила о запуске первого института искусственного интеллекта в России, что подчеркивает значимость этой области для организации.
Сбербанк оценивает доходность инвестиций в технологии искусственного интеллекта на уровне 667 %, что означает, что за каждые 15 рублей, вложенные в эту сферу, компания получает 100 рублей выручки. Давайте рассмотрим более подробно, как Сбербанк применяет эти инвестиции. в целях оптимизации и улучшения процессов компания Сбербанк активно внедряет технологии искусственного интеллекта. Одним из приоритетных направлений является перевод всей системы выдачи кредитов населению на автоматизированный режим. На сегодняшний день, к 2019 году, искусственный интеллект уже принимал решения о выдаче 100 % банковских карт, более 90 % потребительских кредитов и около половины решений по ипотеке.
Ипотечные кредитные решения являются сложными для автоматизации, что затрудняет работу даже для искусственного интеллекта. Однако в случае ошибок, возможно обратиться к сотруднику для помощи и разрешения проблемы. Для клиентов VIP, оформляющих кредиты свыше 50 миллионов рублей, компания не использует данную технологию, а предпочитает поручить выполнение этой работы сотрудникам компании.
В общем, «можно утверждать, что использование искусственного интеллекта помогло компании улучшить все показатели эффективности в областях, где используется данная технология, снизить издержки, окупить все вложения и выпустить на рынок новые продукты» [1]. Это позволяет сказать, что в настоящее время искусственный интеллект является главным двигателем развития Сбербанка.
Банковская платформа нового поколения, помощь искусственного интеллекта в обслуживании банковских карт.
Современные чат-боты умеют информировать об особенностях продуктов и сервисов, предоставлять контактные данные, платежные операции, финансировать рекомендации клиенту, показывать курсы и обменивают валюту, осуществлять учет личных финансов, осуществлять перевод с карты на карту, отправлять заявки на торговый и интернет эквайринг и проверять контрагента по ИНН/ОГРН (ИП), отвечать на вопросы пользователя.
Получив популярность онлайн сервис, который предлагает консультации по финансовым вопросам, банковским операциям и совершению покупок без участия финансовых экспертов. Робоэдвайзеры выполнение операций онлайн-трейдинга приносит множество преимуществ. Особенно ценными являются возможность размещения заявок одним нажатием, моментальное открытие счета, доступ к актуальной информации и быстрая обработка данных. Использование автоматизации позволяет предоставлять информацию круглосуточно.
Искусственный интеллект не ограничивается одной технологией, а представляет собой совокупность связанных между собой технологий и процессов, постоянно совершенствующихся и улучшающихся. естественная обработка языка) является быстро развивающейся областью, которая занимается анализом, пониманием и генерацией текста на «естественных языках машинное обучение (ML -machine learning) экспертные системы, виртуальные агенты, аналитическая обработка данных и системы рекомендаций, способствуют обучению роботов воспринимать, обрабатывать информацию и принимать решения, имитируя человеческое мышление. «способствует улучшению пользовательского опыта и повышению эффективности бизнеса» [4].
Робоэдвайзинг в России
Набор онлайн инструментов, предоставляющих советы по финансовым вопросам, планированию покупок и проведению денежных операций без участия финансовых консультантов. Это суть заключается в том, что клиенту оказывается финансовое консультирование с использованием автоматизированных технологий. Робоэдвайзеры можно использовать настольный компьютер или на мобильном устройстве. приложения обладают функционалом, который анализирует риски и помогает оптимизировать инвестиционные стратегии, схожие с обязанностями портфельного менеджера. Очень выгодные тарифы на проведение операций.
Таким образом , через десять лет, использование искусственного интеллекта будет широко распространено во всех сферах: начиная с установления контакта с клиентом и открытия первого счета, и заканчивая получением ипотечного кредита. пенсии. Основная работа по обслуживанию клиентов может быть автоматизирована с помощью искусственного интеллекта. ИИ систематизирует проверку безопасного контакта самостоятельно, это позволяет быстро принимать решения о предоставлении банковских услуг, таких как выдача средств, открытие и закрытие счетов, выпуск карт и т. д.
Литература:
- Бердышев А. В. Искусственный интеллект как технологическая основа развития банков // Вестник университета. — М., 2018. — № 5. — С. 91–94.
- Бочкова Ю. П. Современные тенденции на рынке банковских услуг России // Вестник БГУ. — 2017.
- Бутенко Е. Д. Искусственный интеллект в банках сегодня: опыт и перспективы // Финансы и кредит. — 2018. — Т. 24. — № 3.
- Искусственный интеллект в банковском секторе // Эксперт РА. — 2018. — 15.11. — URL: https://www.raexpert.ru/researches/banks/bank_ai2018/ (дата обращения 15.04.2024).
- Искусственный интеллект и бизнес: есть контакт? // ВЦИОМ. — 2019. — 12.12. — URL: https://wciom.ru/analyticalreviews/analiticheskii-obzor/iskusstvennyjintellekt-i-biznes-est-kontakt (дата обращения 15.04.2024).
- Покидышева Е. В., Покидышева Л. И., Янкина И. А. Метод корреляционной адаптометрии в оценке сопряженности денежно-кредитной и банковской политик в период кризиса // Интеграл. -2010. -No 6. –С. 64–69.
- Тонкошкуров И. В., Черкасова Ю. И., Янкина И. А. Причины, сдерживающие развитие рынка корпоративных облигаций в России: региональный аспект // Экономика и предпринимательство. — 2018. — № 9 (98). — С. 412–416.
