Где ИИ применяется в финансовом секторе сейчас и где будет применяться в будущем

Представление о том, что такое искусственный интеллект, появилось у многих из нас относительно недавно. Между тем первые пионерские работы в этой сфере появились в США еще в 1956 году, а в нашей стране в 1960-м - в МГУ им. Ломоносова и Академии наук СССР. А в финансовом секторе он впервые был применен 42 года назад - в 1982 году. С тех пор возможности машинного "ума" стали все шире внедряться везде, где требуется анализ огромных объемов данных в режиме реального времени.

О том, где искусственный интеллект (ИИ) применяется в финансовом секторе сейчас и где будет применяться в будущем, "РГ" рассказал профессор департамента бизнес-информатики Высшей школы бизнеса НИУ "Высшая школа экономики" Михаил Комаров.

Михаил Михайлович, для каких целей ИИ применяется в финансах и в чем его преимущества по сравнению с традиционными технологиями?

Михаил Комаров: Сегодня генеративный ИИ (вид ИИ, который может создавать новый контент и идеи. - Прим. ред.) меняет подходы к анализу рисков и принятию решений в финансовом секторе. Он помогает осуществлять быструю выдачу кредитов, банковских гарантий и сокращение сроков принятия решений по другим финансовым продуктам. При этом скоринговые модели в финансовом секторе существуют не один десяток лет, но почему-то последнее время их начинают называть системами ИИ. Исходя из этого анализ рисков ведется с учетом имеющейся статистики и принятие решений может проходить на основе анализа предложений от "ИИ-помощника".

Кроме того, ИИ помогает и в борьбе с финансовым мошенничеством и отмыванием денег. Системы анализа транзакций позволяют как минимум предупредить и уточнить информацию, если человек, который несколько лет не снимал сумму больше - условно - 10 тысяч рублей, а в один из дней решил снять 500 тысяч и несколько раз. Помощник может в автоматическом режиме такую операцию принять за подозрительную и попросить дополнительного подтверждения от владельца счета и т.д.

Автоматизация контроля транзакций, безусловно, играет серьезную роль. Антифрод-системы, направленные на обнаружение и предотвращение мошеннических атак, являются одним из важнейших компонентов в банковских информационных системах. По данным Банка России, за 2023 год объем предотвращенных операций без согласия клиентов составил 5798,35 миллиарда рублей. Благодаря эффективной работе антифрод-процедур кредитных организаций злоумышленникам не удалось совершить 34,77 миллиона мошеннических операций.

А какие возможности предоставляет ИИ клиентам банка?

Михаил Комаров: Например, улучшение персонализации финансовых продуктов и услуг. Знание клиента на основе различных источников информации позволяет предлагать синергетические продукты.

Например, специальную карту для туристических поездок или кредит на приобретение определенных товаров и услуг совместно с поставщиками товаров и услуг, а также предлагать более узкоспециализированные предложения по финансовым продуктам (понимание лимитов для кредитных карт, специальные ставки для вкладов и др.).

ИИ ускоряет выдачу кредитов, банковских гарантий и сроки принятия многих решений

Для каждого человека характерно индивидуальное поведение, в том числе во взаимодействии с деньгами и финансовыми продуктами. Например, кто-то после получения заработной платы сразу откладывает определенную ее часть. Зная такую привычку, можно предложить специальный вклад и автоматизацию таких решений. Можно отдельно помогать с точки зрения инвестиционных предложений и др.

Антифрод-системы направлены на обнаружение и предотвращение мошеннических атак

Что требуется от финансовых организаций для внедрения ИИ в практику?

Михаил Комаров: Одним из главных элементов для эффективной работы с ИИ, особенно в финансовом секторе, остаются кадры. На мой взгляд, в этой сфере должно быть не менее трех типов специалистов: эксперты в области работы с наборами данных и машинным обучением; эксперты в области бизнес-анализа (определяют этапы изменения бизнеса); эксперты в области электронного бизнеса (определяют добавленную стоимость от внедрения отдельных решений ИИ, приоритеты развития бизнеса и изменения в бизнес-процессах ввиду внедрения ИИ). В Высшей школе бизнеса мы готовим бизнес-аналитиков, консультантов электронного бизнеса как на основных образовательных программах (обе ступени образования), так и на программах дополнительного профессионального образования.

Каковы, на ваш взгляд, дальнейшие перспективы развития ИИ в интересах финансового сектора?

Михаил Комаров: Развитие ИИ открывает возможности по реализации новых финансовых продуктов и услуг. Например, сбор данных о клиентах и понимание потребительских привычек позволяют многим поставщикам товаров и услуг предлагать варианты отсроченной оплаты за товары или услуги. ИИ-помощник может анализировать семейный бюджет и советовать, как правильнее расходовать средства. Синергия с различными базами, возможность анализа чеков, например, позволит давать рекомендации в том числе по покупкам тех или иных товаров с учетом определенной экономии. Или как минимум позволит оценить, как изменение привычек покупать те или иные товары может отразиться на бюджете семьи. Автоматическое заполнение данных для финансовых продуктов (ипотеки и др.) и множество других интересных сервисов появились благодаря внедрению решений на основе машинного обучения.

ИИ-помощник может анализировать семейный бюджет и советовать, как правильнее расходовать средства

При использовании ИИ открываются также обширные перспективы для прогнозирования рыночных тенденций и управления активами. Например, если говорить про работу с акциями, то все мы знаем, что достаточно давно существуют различные торговые роботы и специальные алгоритмы. Так что, на мой взгляд, должны произойти существенные изменения для того, чтобы мы не оказались на рынке, где торговля ведется исключительно между "роботами" и "алгоритмами". Как это будет происходить - тут поле деятельности для экспертов в области ИИ.

В тему

Объем российского финтеха в первом полугодии 2024 составил 115,5 миллиарда рублей, по сравнению с тем же периодом 2023 года он вырос на 14,6 процента.

Рост рынка финансовых технологий, по данным аналитического агентства Smart Ranking, происходит за счет создания российских ИТ-решений в рамках импортозамещения и активного внедрения искусственного интеллекта почти во все процессы компаний сектора.