Перспективы развития AI в банковской сфере и ряд рисков, которые необходимо учитывать

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) в последние годы стало одним из ключевых факторов, способствовавших его активному внедрению, в том числе и в банковский сектор.

Причиной этому послужил прогресс в машинном обучении и обработке больших данных. Алгоритмы ИИ (или Artificial intelligence (AI) стали гораздо более продвинутыми в анализе огромных массивов финансовой информации и выявлении сложных закономерностей. Поэтому в банковской сфере активно используют AI, которое банки стремятся внедрять для повышения эффективности, персонализации услуг и получения конкурентных преимуществ.

Фото: internationalwealth.info

Развитие аппаратного обеспечения и облачных технологий предоставило банкам необходимые ресурсы для запуска ресурсоемких AI-приложений.  Цифровизация банковских операций привела к накоплению больших объемов структурированных данных, идеальных для машинного обучения.

Эксперты называют некоторые основные области, где банки используют технологии искусственного интеллекта:

1. Обнаружение мошенничества – ИИ помогает выявлять подозрительные транзакции и финансовые операции, которые могут быть связаны с мошенническими действиями. Это позволяет банкам быстрее реагировать и принимать меры по защите.
2. Обслуживание клиентов – чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ используются для взаимодействия с клиентами, отвечая на их вопросы и запросы в режиме 24/7.
3. Кредитный скоринг и управление рисками – алгоритмы ИИ анализируют финансовые данные и определяют кредитоспособность заемщиков, а также помогают банкам лучше управлять рисками.
4. Персонализированный маркетинг – ИИ позволяет банкам анализировать поведение клиентов и предлагать персонализированные продукты и услуги.
5. Автоматизация процессов – внедрение ИИ помогает автоматизировать многие рутинные задачи, например, обработку документов, что повышает эффективность и сокращает операционные издержки.

История внедрения

Активное внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в банковской сфере началось примерно в последнее десятилетие, с 2010-х годов. Однако сами концепции и разработки в области ИИ для финансового сектора ведутся уже достаточно давно.

1990-е – 2000-е годы. В этот период банки начали экспериментировать с технологиями на основе правил и статистических моделей для обнаружения мошенничества, систем поддержки принятия решений и управления рисками.

Конец 2000-х. Произошел значительный прогресс в области машинного обучения и обработки естественного языка. Это позволило развивать более продвинутые чат-боты и виртуальных помощников для обслуживания клиентов.

2010-е годы. В этот период технологии ИИ, такие как глубокое обучение, начали активно внедряться в финансовом секторе. Крупные банки инвестировали значительные средства в разработку решений на базе ИИ.

2020-е годы. Применение ИИ в банках продолжает расширяться. Особое внимание уделяется регулированию, этическим аспектам и обеспечению безопасности при использовании ИИ в финансовой сфере.

Последнее десятилетие стало периодом бурного роста и массового внедрения ИИ-технологий в банковском секторе после многолетних исследований и пилотных проектов.

Перспективы развития AI в банковской сфере

Перспективы применения искусственного интеллекта в банковской сфере в ближайшем будущем весьма многообещающие. Ключевыми направлениями развития, по мнению специалистов будут:

• Усовершенствованная аналитика и прогнозирование. ИИ будет все лучше анализировать большие массивы данных и выявлять скрытые закономерности. Это позволит банкам точнее прогнозировать тренды, оценивать риски и принимать более обоснованные решения.
• Персонализация услуг. За счет применения ИИ для анализа поведения клиентов, банки смогут предлагать гораздо более персонализированные продукты и услуги, максимально учитывающие индивидуальные потребности.
• Оптимизация процессов. Внедрение решений на базе ИИ поможет дальнейшей автоматизации и оптимизации внутренних процессов в банках, повышая эффективность операций.
• Улучшенное обнаружение мошенничества. Благодаря более совершенным алгоритмам машинного обучения, ИИ сможет лучше выявлять сложные схемы финансового мошенничества.
• Конверсационные интерфейсы. Чат-боты и голосовые ассистенты на базе ИИ с возможностями естественного общения станут ключевым каналом взаимодействия банков с клиентами.
• Этические и регуляторные аспекты. По мере развития ИИ, особое внимание будет уделяться соблюдению норм этики, конфиденциальности данных и требований регулирующих органов.

Искусственный интеллект играет все более важную роль, позволяя банкам совершенствовать качество услуг, повышать эффективность и укреплять конкурентные позиции.

Конечно при внедрении искусственного интеллекта в банковский сектор существует ряд потенциальных рисков, которые необходимо учитывать. Специалисты по кибербезопасности отмечают, что AI-системы   могут быть уязвимы для кибератак, взлома и несанкционированного доступа к данным. Это может привести к утечкам конфиденциальной информации клиентов, финансовым потерям и репутационному ущербу для банков.

Некоторые алгоритмы ИИ являются “черными ящиками”, и бывает сложно объяснить, как они приходят к определенным решениям. Это может создавать проблемы с точки зрения подотчетности и регулирования. Использование ИИ поднимает этические вопросы, связанные с защитой частной жизни, автономностью человека и справедливым распределением ресурсов,  автоматизация многих процессов с помощью ИИ может привести к сокращению рабочих мест в банковском секторе.

Хотя внедрение ИИ действительно несет некоторые риски, потенциальные выгоды в виде оптимизации процессов, улучшенного обслуживания и новых возможностей оказались слишком привлекательными для банков в условиях стремительного технологического прогресса.