Роботы вместо банкиров. Как ИИ уже смог заменить людей?

Роботы вместо банкиров. Как ИИ уже смог заменить людей?

Сфер применения искусственного интеллекта в банковской индустрии много: точные процессы позволяют минимизировать влияние человеческого фактора, автоматизация приводит к сокращению издержек. Клиенты банка получают более качественные и персонализированные рекомендации от службы поддержки в режиме онлайн и могут грамотнее управлять персональными финансами и инвестициями.

В последнее время банки активно внедряют технологию ИИ, начиная от фронт-офиса и заканчивая бэк-офисом.

Чат-боты

Раньше в проблемной ситуации клиент банка звонил сотруднику контактного центра и разговаривал с ним. Однако сейчас многие банки начинают внедрять систему чат-ботов в режиме онлайн. Клиент так же звонит по телефону, но общение происходит с роботом, который предоставляет нужные сведения и рассказывает о сервисах. Роботу можно не только звонить, но и отправлять sms-сообщения, писать в мессенджер и в чат на сайте банка. ИИ позволяет чат-боту моментально анализировать потребности человека и предлагать ему необходимое. Некоторые финансовые чат-боты позволяют пользователям совершать покупки в интернете и даже оплачивать счета. Чат-боты упрощают взаимодействие пользователя с банком, повышают уровень сервиса и сокращают финансовые затраты на работу call-центра и услуги SMS-оповещения.

Самые популярные чат-боты в мире – это Erica, созданная Bank of America, COiN, сделанный JPMorgan Chase, ENO, разработанный Capital One, и российский Talk Bank, где 80% обращений клиентов обрабатывают боты.

Робоэдвайзинг – советники по управлению инвестициями

Роботы-советники становятся очень популярными как среди стартапов, так и среди традиционных финансовых институтов. Это эффективная альтернатива общению с финансовыми консультантами на тему формирования инвестиционного портфеля. Считается, что благодаря возможностям по сбору и анализу информации о состоянии валютных рынков, такие алгоритмы ИИ способны делать точные прогнозы биржевой конъюнктуры. Роботы способны отследить колебания цен на финансовых рынках и дать рекомендации – продать или купить те или иные ценные бумаги в зависимости от целей. Cамые популярные робоэдвайзеры – Personal Capital, Betterment и Wealthfront.

Умные кошельки

С помощью ИИ банки также могут создавать умные электронные кошельки. Они способны изучать привычки и потребности пользователя и давать рекомендации по управлению персональными финансами. Чаще всего такие приложения учат сберегать максимально аккуратно, достигая финансовых целей без существенных потерь. Cамые популярные – Apple Wallet, Clea и Neat.

Антифрод

ИИ способен стать щитом на пути внешних и инсайдерских угроз. Например, анализируя частые места покупок клиента, можно определить, кто именно покупку совершает, а также обнаружить признаки использования пластиковой карты клиента третьими лицами. Алгоритмов, выявляющих мошенничество, достаточно много и этот список постоянно расширяется. Здесь лидерами являются Easy Solutions и Decision Intelligence от MasterCard.

Кредитный скоринг

Одна из задач банка – принятие решений о выдаче кредитов. Кредитный скоринг – система оценки кредитоспособности лица, основанная на численных статистических методах. Использование ИИ в кредитном скоринге позволит банкам сократить время принятия решения о выдаче кредита и повысить эффективность оценки платежеспособности. Самыми популярные из таких инструментов сегодня – Lenddo и ZestFinance.

Управление рисками

Использование искусственного интеллекта для управления рисками особенно полезно при обработке и оценке неструктурированных данных – информации, которая не имеет четкого описания в структурированных строках и столбцах. Технология обработки естественного языка (NLP) использует передовые алгоритмы для анализа текста, чтобы получить идеи из неструктурированных данных. Cамые популярные здесь – Brach и Kreditech.

Но стоит сказать, что несмотря на постепенное внедрение ИИ в работу банков, руководство еще не до конца готово уволить сотрудников и отдать управление активами нейронным сетям. Пока контроль остаётся за людьми, но процесс роботизации происходит гораздо быстрее, чем нам кажется.