Искусственный интеллект и машинное обучение в Fintech: передовые технологии улучшают финансовые услуги

Почему растет популярность нейросетей?

Компьютер не способен заменить человека, однако в некоторых процессах нейросети уже смогут занимать вполне эффективные рабочие места. Автоматизация  происходит на протяжении всей истории человечества: фонари давно не зажигают вручную, на конвейерах работают промышленные манипуляторы, а вычислительные задачи выполняют компьютерные системы, избавляя человека от рутины.

"После интеграции с действующими системами на одном из наших проектов удалось сократить несколько сотрудников, что сэкономило около 500 тысяч рублей ежемесячно. При этом снизилось количество ошибок – это очевидный положительный экономический эффект", –  комментирует Денис Едемский.

Повышение доступности данных и точности алгоритмов предоставляют новые возможности для применения искусственного интеллекта и машинного обучения. Конечно, на первом этапе внедрение ИИ требует крупных инвестиций, однако уже в краткосрочной перспективе снижает затраты на управление.

Автоматизация процессов рискового анализа

С ростом объема сведений и использования сложных комбинаций, стандартные методы анализа становятся неэффективными, требуя нового подхода. Применение алгоритмов машинного обучения позволяет автоматизировать процесс обработки информации, свести к минимуму человеческий фактор, сделав процесс оценки более объективным и надежным.

Нейронные сети анализируют большие объемы информации быстрее и точнее, чем человек, учитывая не только стандартные показатели, но и неявные факторы -  платежеспособность клиентов, поведенческие шаблоны. Кроме того, ИИ может анализировать различные сценарии на основании прошлых данных и скрытых взаимосвязей. Алгоритмы предсказывают изменения кредитного рынка и просчитывают кредитные риски, например, анализ с помощью ИИ активно используется при скоринге клиентов.

"До внедрения искусственного интеллекта заявку на кредит от юридического лица сотрудники банка рассматривали почти месяц, процесс затягивался из-за длительных расчётов и очередей обращений. Нейросети справляются с аналогичными задачами за несколько минут, в результате банки практически не сталкиваются с просрочками", – приводит пример финтех-эксперт Денис Едемский.

Обработка документов

ИИ способен классифицировать и распознавать различные документы: паспорта, договоры, счета и т.д. Используя современные алгоритмы обработки естественного языка (NLP), нейросети автоматически извлекают и структурируют данные о клиентах из анкет, анализируют финансовые отчёты, идентифицируют подписи на документах. Например, нейросети хватает всего 3 секунды, чтобы распознать сотню реквизитов со сканов и фотографий документов.

Антифрод и финансовый мониторинг

ИИ способен выявить и предотвратить потенциальные случаи мошенничества в режиме реального времени. Основной принцип заключается в анализе данных о шаблонном поведении клиентов, то есть нейросеть идентифицирует привычные действия и делает выводы о нетипичных.

Например, нейросеть ориентируется на количество транзакций, суммы перевода, лимиты, число пользователей одной карты и число самих карт, которыми пользуется человек за конкретный промежуток времени. На основе этих выводов система предупреждает оператора о нехарактерных операциях или действиях клиента, что позволяет принять оперативные меры для предотвращения мошенничества.

ИИ может автоматически заблокировать счета при совершении подозрительных переводов и даже анализировать различия в поведении молодых и пожилых пользователей.

"При снятии наличных через отделение банка антифрод-система может зафиксировать поведение пожилого человека как подозрительное, если это происходит до даты начисления  процентов, так как следуя статистике такое поведение нехарактерно для людей старшего возраста. В такой ситуации нейросеть порекомендует сотрудникам задать клиенту уточняющие вопросы", – объясняет алгоритм работы системы основатель проекта Tapwill.

Обслуживание клиентов

Использование ИИ позволяет не только автоматизировать рутинные процессы, но и выйти на новый уровень сервиса. Так, голосовые помощники и чат-боты отвечают на вопросы клиентов, информируют о банковских продуктах. Нейросети помогают управлять финансами в мессенджерах или личных кабинетах, что делает банковское обслуживание еще удобнее.

Банки предлагают и услуги по автоматическому управлению инвестиционными портфелями. ИИ умеет анализировать данные рынка и оптимизировать распределение активов в портфеле клиента для получения максимального дохода при заданном уровне риска, а также дает персонализированные рекомендации. Опираясь на информацию о доходах, расходах, привычках и целях клиента, он предлагает оптимальные кредитные продукты или пути инвестирования.

Ещё одно направление использования ИИ в банковской сфере – прогнозирование загрузки банкоматов для удобства клиентов. Алгоритмы анализируют данные об операциях в разных точках и в разное время суток для оптимального распределения денег по банкоматам, чтобы избежать дефицита или избытка наличности в машинах.

Таким образом, развитие технологий  открывает новые возможности для дальнейшего улучшения качества услуг, особо повышая клиентоориентированность и безопасность финансового сектора.