Штучний інтелект у банківських процесах

Використання технологій штучного інтелекту у банківських процесах

Як відомо, технології штучного інтелекту разом з відкритим банкінгом, криптовалютою та необанками є одним із найбільш перспективних напрямків розвитку фінтех-індустрії на 2023-2024 рік. Вважається, що розвиток штучного інтелекту та його інтеграція у повсякденні процеси життєдіяльності може мати такий суттєвий вплив на людство як, наприклад, винахід інтернету чи електрики, адже штучний інтелект здатен не лише імітувати людську поведінку, але й навчатися у процесі використання, вдосконалюватись та пристосовуватись до ситуацій.

Наскільки глибоко штучний інтелект може проникнути у банківські процеси та відобразитися на обслуговуванні клієнтів?

Найбільш затребуваними напрямками використання штучного інтелекту у банках є системи кредитного скорингу, оцінка ризиків та чат-боти підтримки клієнтів. Крім цього, останнім часом популярності набуває напрямок персоналізованого обслуговування,  так як для того аби побудувати якісні взаємовідносини з клієнтом потрібно не лише задовольняти його поточні запити, а й передбачати потреби на кожному етапі клієнтського шляху. Як показує практика, конверсія персоналізованих продажів є набагато вищою ніж продаж доступної лінійки продуктів усім підряд і саме у цьому напрямку штучний інтелект може знайти своє застосування.

Системи штучного інтелекту здатні аналізувати патерни поведінки клієнта виходячи з його транзакцій та вподобань практично у режимі реального часу. Аналізуючи дану інформацію в динаміці можна залишатись у контексті життєвих обставин клієнта та пропонувати потрібний йому продукт у відповідних ситуаціях. Так, при динаміці збільшення витрат та запитах свого рейтингу у кредитному бюро – клієнта, з високою вірогідністю зацікавить кредит, а  якщо він вподобав публікації про ОВГЗ у соціальних мережах, то, швидше за все цікавиться питанням інвестицій. Штучний інтелект (машинне навчання) здатний миттєво обробляти значні масиви інформації та видавати результат у потрібному банку форматі.

Штучний інтелект спроможний виявляти та аналізувати закономірності у даних. Завдяки цьому він може виконувати роль повноцінного та обєктивного фінансового консультанта, а саме, вивчаючи поведінку клієнта, розробляти для нього плани бюджетування, давати поради щодо досягнення фінансових цілей, оптимізації витрат чи вигідного інвестування. Також він може нагадувати про необхідність здійснити платіж чи покупку яку клієнт здійснює в певні дні місяця та в цілому покращувати його клієнтський досвід і підвищувати лояльність до продукту.

Якщо розглядати використання штучного інтелекту у внутрішніх процедурах банку то спеціально розроблені системи машинного навчання можуть виявляти помилки у процесах, проводити аудит, тестувати нові сервіси, виявляти вразливі місця які потребують посиленої уваги чи доопрацювань, вказувати на дії які дублюються та оптимізувати процеси в цілому.

Незважаючи на теорію про те, що штучний інтелект може вийти з під контролю, маніпулювати людьми,  порушувати етичні норми чи вести себе не передбачувано – такі випадки майже виключені якщо використовувати його за призначенням. Однак питання безпеки використання технологій штучного інтелекту залишаються актуальними та все ще досліджується у багатьох країнах, особливо це стосується використання вже готових рішень, а не тих, що розроблені спеціально під замовника.

Так, ЗМІ повідомляють, що найбільші фінансові організації світу нещодавно заборонили своїм співробітникам використовувати нейромережу ChatGPT від OpenAI для будь-яких завдань пов’язаних з роботою.

Це вже офіційно зробили такі компанії як Bank of America, Citigroup, Deutsche Bank, Goldman Sachs Group, Wells Fargo та JPMorgan Chase.  Причиною став той факт, що подібні системи часто видають неактуальну або помилкову інформацію і це може стати критичним для фінансового ринку.

Таким чином, використання технологій штучного інтелекту має значний потенціал для банківської сфери, однак для максимально ефективного застосування цей напрямок потребує додаткових досліджень та значних витрат на імплементацію.