ВЫНОС МОЗГА

Искусственный интеллект сегодня можно применять в самых разных сферах деятельности человека, в том числе в финансовой. Банки.ру решил выяснить, как искусственный разум проникает в финансовые бизнесы в России и можно ли ожидать в ближайшее время массовой «роботизации» отечественных банков.

Представители IT-индустрии и некоторые высокотехнологичные финансисты считают, что использование искусственного интеллекта скоро радикально поменяет банковскую сферу. Время стандартных продуктов и сервисов прошло: клиентам необходим персональный подход и индивидуальные условия, и банки должны подстраиваться под эти требования. Если разработка и реализация десяти стандартных продуктов возможна силами людей, то миллионы индивидуальных предложений требуют иного подхода, а именно: приложения технологий. «Алгоритмы искусственного интеллекта уже сейчас способны проанализировать поведение каждого отдельного клиента, выявить его персональные потребности и возможности, а также смоделировать риски для бизнеса, — говорит основатель рекламной платформы Segmento Евгений Легкий. — Каждый прогноз основывается на тысячах факторов, от экономического положения в регионе до интересов клиента в Интернете». Понятно, что это не под силу сделать человеческому разуму. По оценкам эксперта, к 2020 году 80% решений, принимаемым бизнесом, будет доверено искусственному интеллекту.

Эксперты выделяют три направления, в которых можно применять искусственный интеллект.

Во-первых, распознавание образов, например товаров на прилавках магазинов, через камеру телефона. В будущем клиентам достаточно будет запустить мобильное приложение банка и навести телефон на товар на витрине, чтобы увидеть, какой кешбэк можно получить при оплате этой вещи кредиткой.

Во-вторых, распознавание речи. Возможно создание «умного» помощника для специалиста телефонных продаж. Проанализировав разговор сотрудника и клиента, помощник после завершения звонка укажет на ошибки сотрудника и подскажет, что нужно исправить. В качестве следующего шага можно внедрить помощника в разговор с клиентом в режиме реального времени. Возможна и гораздо более амбициозная задача — реализация полного робота-оператора кол-центра с синтезом речи.

В-третьих, частичное обучение и самообучение. При умелом подходе это позволит построить предиктивную модель для нового продукта, основываясь на данных по другому продукту, или систему скоринга заемщиков, основываясь на прошлых оценках по сходным заемщикам.

К примеру, подобная модель успешно работает в банке «Тинькофф». Там при принятии решения об одобрении кредитных продуктов используют исторические данные о клиентах, чтобы составить прогноз на будущее. Это позволяет сформировать условия кредитования под каждого клиента и, как считают в банке, сводить к минимуму собственные риски. Например, при повышенных рисках заемщику можно предложить минимальный кредитный лимит и высокую ставку.

«Перспективы применения искусственного интеллекта в финансовой сфере обширны. Например, за рубежом появляются отдельные примеры того, как с помощью технологий искусственного интеллекта оптимизируется до 80% финансовых операций, — отмечает управляющий партнер BME Group Евгений Харитонов. — Количество факторов, которые надо учитывать при принятии решений, возрастает, а человек имеет ограниченные возможности. С учетом больших массивов информации и постоянной нехватки времени на ее переработку, человеку сложно принимать правильные решения. Здесь как раз и необходимы инструменты искусственного интеллекта».

«Узкоспециализированные продукты уже есть на рынке, и они будут интенсивно развиваться в ближайшее время, поскольку у потенциальных клиентов есть интерес к инновационным решениям в этой области», — соглашается директор департамента информационных технологий Абсолют Банка Андрей Горелов. Правда, по его мнению, о вытеснении банков роботами говорить не приходится. Скорее, стоит ожидать глубокой интеграции между финтех-компаниями и банками. Банкам просто придется подтянуть свои технологические возможности до нужного уровня.

«Мы верим в роботов, но не верим, что в ближайшее десятилетие целесообразно полностью переходить на роботизированные технологии, — подытоживает эксперт. — Многие помнят одну из версий краха фондовых рынков в «черный понедельник» 1987 года, связанную с программным трейдингом. Хотя современные роботы и стали значительно умнее, оставлять их без контроля не стоит».