Искусственный интеллект в финансировании: как он помогает банкам и заемщикам

• Обслуживание
• Скоринг клиентов
• От банковского приложения к экосистеме
• Безопасность
• Автоматизация рутинных задач
• Помощь в расширении
• Риски внедрения ИИ
• Что нас ждет

Обслуживание

Чат-боты и голосовые помощники плотно вошли в нашу жизнь. Но задумывались ли вы, как именно эти технологии работают? Они эффективно решают вопросы клиентов благодаря ИИ.

Голосовой помощник сокращает время обслуживания. На линии могут находиться десятки клиентов с разными вопросами, и теперь им не нужно ждать, пока освободится оператор. Это важно, когда речь идет, скажем, о краже карты. ИИ быстро идентифицирует клиента и заблокирует пластик в считаные секунды.

Чат-боты сильно облегчили жизнь тем, кто не любит общаться по телефону. Не нужно в приложении бродить из раздела в раздел в поисках информации: достаточно написать в окошко чата. Бот быстро найдет нужное и решит большинство вопросов. А если просьба клиента будет вне компетенции ИИ, он сам свяжет с менеджером.

Искусственный интеллект в банковской сфере — способ оптимизировать работу сотрудников и перенаправить освободившееся время на вопросы, которые без человека решить нельзя.

К слову, алгоритмы не только эффективно «общаются» с клиентами, но и контролируют работу операторов: оценивают, насколько вежлив и точен сотрудник. Именно так банки прорабатывают слабые места — в частности, в обслуживании.

Скоринг клиентов

Скоринг-моделью называют оценку кредитоспособности потенциальных заемщиков. Формируется она за счет информации, которая стекается в Бюро кредитных историй. Скоринг учитывает не только то, насколько ответственно вы подходили к выплатам по предыдущим займам, но и все долги, включая счета за ЖКУ, штрафы, алименты.

На скоринговый балл влияет и ваша платежеспособность: ежемесячный доход и текущие финансовые обязательства. 

Раньше все это высчитывали люди, теперь же этим занимается ИИ. Алгоритмы не только проверяют соискателя по всем параметрам, но и строят прогноз его дальнейшего поведения. Для этого ИИ берет за основу опыт других заемщиков в похожей ситуации и даже учитывает текущую экономическую обстановку в стране/регионе.

В итоге банк получает:

• прогноз того, насколько добросовестно соискатель будет исполнять обязательства;
• объективную оценку, исключающую человеческий фактор;
• результат за считаные секунды.

Клиенту не нужно ждать несколько дней, одобрение (или отказ) приходит в течение суток, обычно уже через пару часов.

Такой подход исключает предвзятое отношение к конкретным людям, а также дискриминацию по гендерному, расовому, возрастному и другим признакам.

От банковского приложения к экосистеме

С тех пор как платежи перешли в онлайн, банки знают все не только о доходах и расходах своих клиентов, но и об их повседневных привычках: какую еду они любят, где чаще всего обедают, где и как отдыхают.

Но что делать с таким огромным объемом информации? Как ее использовать?

Ответ дал искусственный интеллект. Он может за секунду обрабатывать колоссальные массивы данных и формировать рекомендации для конкретного человека. 

К примеру, если вы несколько раз оплачивали авиабилеты в другие страны, банк предложит персональную скидку на страховку в путешествиях. Или если ИИ видит, что ваши траты превышают расходы, он посоветует финансовые инструменты, которые помогут выправить ситуацию.

Как итог: клиент получает то, что ему нужно, на выгодных условиях, а банк — его лояльность и дополнительные транзакции по карте.

Безусловно, вся информация обезличена: она не утекает в третьи руки и не используется во вред пользователям.

С помощью искусственного интеллекта банк может предлагать не только свои услуги, но и партнеров. Анализируя покупки клиента, банковское приложение подбирает то, что может его заинтересовать.

К примеру, вы покупаете автомобиль. Приложение тут же выдает подборку полезных аксессуаров — их можно купить по акции в магазинах-партнерах. Или ИИ видит, что вы частый гость книжных магазинов. Вуаля, в приложении вас уже ждет рейтинг акционных книг с описаниями, основанный на ваших предпочтениях. 

И снова — вы получаете то, что нужно вам, а банк замыкает на своем приложении большую часть ваших интересов.

Это то, к чему сегодня стремится большинство крупных банков, — создать не просто приложение, а экосистему. Так узконаправленный изначально сервис превращается в помощника, который знает, что и когда вам нужно.

Безопасность

Безопасность — еще одна сфера, в которой искусственный интеллект преуспел. Благодаря машинному обучению ИИ быстро обнаруживает и блокирует подозрительные финансовые транзакции.

Алгоритмы хорошо изучили ваше привычное поведение и реагируют, если замечают что-то необычное. Например, если кто-то открыл доступ к вашему счету на устройстве, с которого вы никогда прежде не заходили.

Клиенты могут спать спокойно, зная, что их деньги под надежной защитой, доверие к банкам растет.

А если вы хотите, чтобы банк не только сохранил ваши деньги, но и приумножил их, откройте онлайн-копилку. В отличие от вкладов или инвестиций, вы можете пополнять и снимать деньги в любой момент без лишних затрат — и все равно получать проценты.

Автоматизация рутинных задач

ИИ берет на себя скучные, но важные задачи и выполняет их в разы быстрее, чем человек. 

В банках искусственному интеллекту доверяют обработку документов: заполнять поля в бланках и вносить данные клиентов. За пару секунд ИИ распознает и сверяет, например, десятки реквизитов со сканов.

Некоторые воспринимают подобные «прорывы» как угрозу: вдруг ИИ заберет на себя всю работу, и что же тогда останется людям? На деле же он высвобождает человеческий потенциал, чтобы сотрудники могли сосредоточиться на стратегическом развитии и креативных задачах.

Для банка это означает рост, для клиентов — новые возможности. 

Помощь в расширении

Уже сегодня некоторые банки используют ИИ для анализа нагрузки отделений. Параллельно алгоритмы учитывают численность населения в районе, трафик на близлежащих улицах и другие статистические данные.

На основе собранных сведений формируется «тепловая» карта с оценкой работы каждого офиса. Но главное — ИИ предлагает варианты для открытия новых точек, которые, по его прогнозам, нужны и будут востребованы именно в этих локациях.

Конечно, сотрудники банка проверяют информацию прежде, чем открывать новое отделение. Но ИИ значительно упрощает эту работу.

Риски внедрения ИИ

Преимущества ИИ мы подробно описали выше. Вкратце вот они:

• улучшение клиентского сервиса;
• персонализация услуг;
• автоматизация рутинных процессов;
• борьба с мошенничеством;
• снижение рисков кредитования.

Но все же до сих пор остаются некоторые проблемы, которые не дают в полной мере раскрыться потенциалу ИИ.

1. Регуляторные ограничения

Банковская отрасль серьезно зарегулирована. Развитие технологий в современном мире идет быстрее, чем законодатели меняют и обновляют нормативную базу. ИИ улавливает общую концепцию, но все еще может не учитывать некоторые нюансы в законодательстве. Поэтому многие решения ИИ «перепроверяет» человек.

2. Нехватка специалистов

Речь о дата-сайентистах — именно они обучают нейросети выискивать в большом объеме данных закономерности и решать задачи бизнеса.

3. Зависимость от технологий

Помимо удобства и выгоды у автоматизации есть и оборотная сторона — уязвимость банков к сбоям в работе ИИ-систем. Пока еще нельзя сказать, что эта проблема решена.

Кроме того, иногда сложно определить, почему ИИ принял то, а не иное решение (например, если речь об одобрении кредита). Нести ответственность ИИ не может, а потому в спорных ситуациях объясняться с клиентом приходится менеджеру.

Что нас ждет

ИИ продолжают активно развивать и внедрять в банковскую отрасль. Можно предположить, что с течением времени банки будут выдавать клиентам все более персонализированные предложения.

В обозримом будущем все рутинные задачи автоматизируют, а сотрудники будут заниматься в основном креативной работой, которая влияет на развитие банка в целом.

ИИ невероятно быстро учится: пробелов в системе безопасности становится все меньше, а значит, факты мошенничества будут случаться все реже.