Блог

Искусственный интеллект в банковских бизнес-процессах: тренды 2024 года

20 июня 2024 г.
Искусственный интеллект в банковских бизнес-процессах: тренды 2024 года

Искусственный интеллект в банковской сфере – это мощный инструмент, который оптимизирует бизнес-процессы. Он существенно улучшает уровень обслуживания клиентов, точность анализа данных и минимизирует риски. ИИ активно используется для кредитного скоринга, управления рисками, персонализированного подхода и диджитализации процессов. Рассмотрим искусственный интеллект в сфере финансов, варианты его использования, технологии в 2024 году, а также преимущества и ограничения их использования.

Развитие ИИ в банковском секторе: первые шаги и немного истории

Начало использования ИИ в банках

Первым шагом стала разработка систем для автоматизации рутинных задач: анализ информации, обработка операций. В конце 20-го века банки начали внедрять экспертные сервисы и алгоритмы для улучшения принятия решений в кредитовании и управлении рисками. Эти системы применяли базовые методы Machine learning в анализе больших объемов данных и прогнозирования на основе имеющейся информации о клиентах.

Этапы развития и интеграции ИИ в финансах

Развитие технологий помогло банкам начать активно использовать более сложные алгоритмы машинного обучения и нейросети в диджитализации бизнес-процессов. В начале 21-го века на рынок вышли решения с искусственным интеллектом, которые анализируют большие массивы информации и принимают сложные решения. Основные этапы эволюции ИИ в банковском секторе включают:

   •   2000-е годы: Выявление мошенничества и анализ транзакций с помощью алгоритмов Machine learning.
   •   2010-е годы: Разработка и применение нейронных сетей и глубокого обучения для прогнозирования кредитных рисков и автоматизации обслуживания.
   •   
2020-е годы: Искусственный интеллект в банках для персонализации услуг, автоматизации внутренних процессов и управления рисками.

По информации исследования ассоциации “ФинТех”, крупные финансовые предприятия активно внедряют ИИ, однако у 53% компаний финансового рынка нет утвержденной стратегии по развитию ИИ.

 

Как применить искусственный интеллект в финансовой сфере

Кредитование

AI-системы анализируют кредитные истории клиентов, оценивают их платежеспособность и принимают решения о выдаче кредитов с высокой точностью и скоростью. Это дает возможность банкам снижать риски невозврата кредитов и повышать уровень обслуживания клиентов.

Контроль рисков

ИИ проводит анализ данных о транзакциях и поведении клиентов, это дает возможность выявить потенциальные риски и предотвратить мошенничество. Машинное обучение в банковской сфере помогает обнаруживать подозрительные активности и автоматически блокировать транзакции, что уменьшает риски финансовых потерь для банка.

Клиентский сервис

Искусственный интеллект активно применяется для повышения качества обслуживания клиентов и диджитализации коммуникации с ними.

   •   Чат-боты

На основе ИИ они обеспечивают постоянную поддержку, отвечают на рутинные вопросы и решают простые проблемы без участия человека. Так сокращается время ожидания клиентов и повышается их удовлетворенность банковскими услугами.

   •   Персонализированное обслуживание

ИИ-системы анализируют информацию о клиентах и их поведении, для того чтобы предлагать гиперперсонализированные продукты и услуги. Благодаря чему банки лучше понимают потребности клиентов и предлагают более релевантные решения.

   •   Управление запросами

ИИ цифровизирует процесс работы с обращениями клиентов, классифицируя и направляя их к соответствующим специалистам. Это снижает время обработки запросов и делает выше эффективность сервиса поддержки.

Автоматизация внутренних процессов банка

Использование ИИ в банках полезно для цифровизации внутренних процессов, например обработку файлов, анализ данных и принятие решений. Это сокращает затраты на ручной труд, а производительность сотрудников становится выше.

Маркетинговое ведение персонализированных услуг

ИИ помогает банкам разрабатывать и реализовывать маркетинговые кампании, ориентированные на конкретные сегменты клиентов. Анализ больших данных позволяет создавать маркетинговые стратегии, которые повысят вероятность привлечения и удержания клиентов.

Какие технологии ИИ задействует в 2024 году

В 2024 году банки активно используют различные технологии и инструменты для автоматизации процессов и улучшения качества обслуживания клиентов:

   •   Машинное обучение в финансах: Используются для анализа больших данных и прогнозирования различных событий.
   •   Нейросети в экономике: Применяются для распознавания образов, распознавания текста и других задач, требующих высокой точности.
   •   
Обработка естественного языка (NLP): Используется для создания чат-ботов и автоматизации обработки текстовой информации.
   •   
Роботизированная автоматизация процессов (RPA): Применяется для минимизации рутинных процессов и повышения эффективности работы сотрудников.
   •   
Аналитика больших данных: Помогает анализировать большие объемы информации и принимать решения на основе изученного.

Использование этих технологий дает банкам возможность значительно улучшить свои бизнес-процессы и уровень работы с клиентами, минимизировать риски.

Преимущества и ограничения искусственного интеллекта в банковской сфере

Эффективность и ускорение процессов: Как ИИ способствует повышению производительности

Внедрение ИИ позволяет банкам значительно увеличить производительность за счет автоматизации рутинных задач и ускорения обработки данных. Это уменьшает время выполнения операций и освобождает сотрудников для решения более сложных и стратегически важных задач.

Представители банковского сектора понимают перспективность направления ИИ. Лидеры рынка вкладывают в развитие решений на основе ИИ примерно 80 млрд руб. (около $1 млрд) в год по состоянию на июль 2023 года. При этом рентабельность инвестиций – до 240 млрд руб. (около $3 млрд) в год.

Риски и вызовы: Технологические, этические, экономические риски

Внедрение ИИ в банковской сфере сопряжено с рядом рисков и вызовов:

   •   Технологические риски: Возможность сбоев в работе ИИ-систем и сложности их интеграции с существующими ИТ-инфраструктурами.   
   •   Этические вопросы: Проблемы конфиденциальности и безопасности данных.
   •   Экономические риски: Высокие затраты на разработку и внедрение ИИ-технологий, а также необходимость постоянного обновления и поддержки систем.

Искусственный интеллект в банках: контроль и развитие

Регуляторная политика: Как государство регулирует использование ИИ

Государственные организации регулируют использование ИИ в банковской сфере, устанавливая стандарты и нормативы для гарантии безопасности и прозрачности. Это включает требования к защите данных, прозрачности алгоритмов и ответственности за принимаемые решения.

Перспективы развития: Направления развития ИИ и предполагаемые инновации

В ближайшие годы развитие ИИ в банках будет направлено на:

   •   Углубление персонализации услуг: Создание более точных и релевантных предложений для клиентов.
   •   Расширение возможностей аналитики данных: Применение передовых методов анализа для улучшения качества прогнозов и принятия решений.
   •   
Усиление кибербезопасности: Разработка и внедрение систем для защиты данных и предотвращения кибератак.
   •   
Автоматизация сложных процессов: Автоматизация более сложных и критически важных бизнес-процессов.

Искусственный интеллект в решениях компании Dynamika 

Компания Dynamika активно внедряет искусственный интеллект в свои решения для банковского сектора, улучшая автоматизацию и эффективность бизнес-процессов. 

Кредитный конвейер

В рамках кредитного конвейера компания Dynamika использует ИИ для создания скоринговых карт и моделей оценки рисков. Эти инструменты помогают банкам принимать обоснованные решения по выдаче кредитов, минимизируя риски невозвратов. ИИ анализирует информацию о клиентах и предлагает продукты, что способствует улучшению качества обслуживания и повышению клиентской лояльности.

Debt Collection

В сфере управления задолженностями решения на базе ИИ позволяют предсказать поведение должников и оптимизировать стратегии взыскания долгов. Предиктивная аналитика отслеживает активности должников и выбирает наиболее эффективные схемы работы, что повышает процент возвратов и снижает операционные издержки.

CRM

В системе управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) искусственный интеллект помогает в гиперперсонализации предложений и выявлении поведенческих триггеров. Анализируя данные о клиентах, система помогает формировать индивидуальные предложения, что помогает увеличить продажи и улучшить клиентский опыт. ИИ выявляет закономерности в действиях клиентов, позволяя банкам предлагать наиболее релевантные услуги.

AML

Для предотвращения мошеннических действий, компания Dynamika разработала модуль, который использует ИИ для поиска подозрительных операций. Этот модуль анализирует различные факторы риска, помогает банку следовать нормативным требованиям, повышая безопасность финансовых операций.

 

Заключение

Компания Dynamika, используя передовые технологии ИИ, помогает банкам улучшить свои бизнес-процессы, повысить точность принятия решений и обеспечить высокий уровень безопасности. Благодаря этим инновационным решениям, банки могут эффективно адаптироваться к быстро меняющимся условиям рынка и предоставлять своим клиентам более качественные и персонализированные услуги.

Автор статьи:
Павел Бушуев, product-owner компании Dynamika