Перспективы повышения эффективности технологий искусственного интеллекта при работе с банковскими картами

Искусственный интеллект стал важнейшей технологией в сфере банковского и финансового обслуживания. Эта инновационная технология даёт возможность кредитным организациям и компаниям улучшить эффективность операций, снизить риски и предложить более персонализированные и инновационные финансовые продукты. Применение нейронных сетей в банковской и финтех-индустрии открывает новые перспективы для разработки более инновационных и эффективных услуг для клиентов. Однако крайне важно обеспечить строгое регулирование, особенно в контексте обработки конфиденциальных данных клиентов, таких как финансовая информация, данные о задолженностях, информация об открытых банковских счетах и прочее.

Ключевые слова: искусственный интеллект, технологии в банковской сфере, инновационные услуги, банк.

Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) играют ключевую роль в развитии банковской сферы, обеспечивая улучшение эффективности операций и повышение уровня обслуживания клиентов. Одним из важных направлений применения ИИ в банковской отрасли является работа с банковскими картами. В данной статье мы рассмотрим предложения по повышению эффективности технологий ИИ при работе с банковскими картами. «Технологии ИИ являются мощным инструментом для коренной трансформации банковского дела и вызывают изменения в структуре и регулировании финансовых рынков» [1].

Изучение практики в банковской сфере выявило ключевые области, где применение искусственного интеллекта (ИИ) имеет значительное значение. Прежде всего, стоит подчеркнуть фокус на клиентоориентированных подходах, основанных на ИИ, что подразумевает индивидуальное предоставление банковских услуг, учитывая уникальные потребности каждого клиента. Далее, важным аспектом является разработка технологической инфраструктуры, способной поддерживать все банковские и клиентские процессы, обеспечивая эффективное взаимодействие и оптимизацию операций.

На рисунке 1 приставлена динамика оптимизации расходов в банковской сфере за 2020–2023 гг., в млрд. руб.

Рис. 1. Динамика оптимизации расходов в банковской сфере за 2020–2023 гг., в млрд. руб.

Как видно из рис. 1, оптимизация расходосоставляющих статей банковского сектора с внедрением искусственных технологий уменьшает на 8,5 % расходы основного сектора. В 2023 году внедрение ИИ принесло ПАО «Сбербанк» финансовый эффект в 315 млрд. рублей, — это и заработанные, и сэкономленные деньги., ВТБ уменьшила основной сектор расходов на 14,5 %, Альфа-Банк на 11,8 % за 2023 год, Тинькофф на 12,9 % за 2023 год.

Масштабы «применения ИИ очень велики. Алгоритм искусственного интеллекта включает в себя защиту персональных данных о клиентах и данные, являющиеся коммерческой собственностью банка. Очевидно, что это новый этап в развитии системы защиты персональных данных» [4].

1. Автоматизированные системы мониторинга транзакций. Одним из способов повышения эффективности технологий ИИ при работе с банковскими картами является внедрение автоматизированных систем мониторинга транзакций. Эти системы способны анализировать большие объемы данных и выявлять потенциально мошеннические операции, что позволяет банкам быстро реагировать на угрозы безопасности и защищать интересы клиентов.
2. Персонализация предложений и услуг. Использование технологий машинного обучения и анализа данных позволяет банкам создавать персонализированные предложения и услуги для клиентов на основе их финансового поведения. Это помогает улучшить качество обслуживания, повысить лояльность клиентов и увеличить доходы банка.
3. Прогностический анализ и предсказание рисков. Использование алгоритмов машинного обучения для прогностического анализа позволяет банкам предсказывать потенциальные риски и принимать меры по их минимизации заранее. Это помогает снизить вероятность возникновения проблемных ситуаций и обеспечивает более эффективное управление рисками.

Технологии искусственного интеллекта играют все более значимую роль в развитии банковской сферы, особенно при работе с банковскими картами. Повышение эффективности этих технологий позволяет банкам улучшить качество обслуживания, обеспечить безопасность операций и оптимизировать управление рисками. Разработка и внедрение новых методов и подходов, основанных на принципах искусственного интеллекта, помогут создать современную и конкурентоспособную банковскую систему, способную эффективно реагировать на изменяющиеся потребности клиентов и требования рынка.

Увеличение воздействия операционных рисков на эффективное управление капиталом банка становится все более актуальным в свете нарастающей сложности расследования киберпреступлений, способных нанести катастрофический ущерб финансовым учреждениям. Этому способствует уникальная природа таких преступлений, а также недостаточный опыт сотрудников отделов внутренних дел, ответственных за проведение расследований.

Поэтому процесс трансформации банковской организации при работе с банковскими картами должен опираться не только на передовые технологии искусственного интеллекта, создание инновационных платформ для развития бизнеса, а также использование цифровых, нейронных и квантовых технологий, робототехники и дополненной реальности. Все эти инструменты применяются в различных областях и требуют значительных инвестиций для обеспечения безопасности и эффективности банковских операций.

Литература:

1. «Искусственный интеллект в банках» от 25.04.2019. [Электронный ресурс]. URL: https://cutt.ly/ke567xE (дата обращения: 19.05.2024).
2. Бердышев А. В. Искусственный интеллект как технологическая основа развития 209 банков // Вестник университета. М., 2018. № 5. С. 91–94.
3. Искусственный интеллект в банковском секторе // Эксперт РА. 2018. 15.11. [Электронный ресурс]. URL: https://www.raexpert.ru/researches/banks/bank_ai2018/ (дата обращения: 15.05.2024).
4. Паньшин Б. «Цифровая экономика: особенности и тенденции развития» // ИД «Белорусская наука». Наука и Инновации. 2016. № 157. С. 17–20.
5. Пинаев Д. Процессное управление: в чем сила? // Журнал Босс. 2012. № 3.
6. Нечеухина Н. С., Полозова Н. А., Буянова Т. И. «Контроллинг как механизм успешной трансформации промышленности в цифровую экономику» // «Цифровая трансформация экономики и промышленности: проблемы и перспективы», Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого». 2017. С. 256–277.
7. Бондаренко В. М. Мировоззренческий подход к формированию, развитию и реализации «цифровой экономики» // Современные информационные технологии и ИТобразование. 2008. Т. 13. № 1. С. 237–251.
8. Ведута Е., Джакубова Т. Н., Асанова Е. А. Цифровая экономика как инструмент глобализации // Менеджмент и бизнес-администрирование. 2017. № 3. С. 4–17.
9. Бюген Ж., ван Зиброк Н. Перспективы и опасности искусственного интеллекта. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologii-iskusstvennogointellekta-kak-faktor-tsifrovizatsii-ekonomiki-rossii-i-mira/viewer (дата обращения: 19.05.2024).