Четверо из пяти топ-менеджеров находят инвестиции в данные, аналитику и искусственный интеллект (ИИ) необходимым условием для роста бизнеса, показало исследование Forrester Consulting по заказу Experian. Как помечают аналитики, в этом году эти области станут приоритетным объектом инвестиций для более быстрого и информированного принятия решений.

А сообразно исследованию Thomson Reuters и Greenwich Associates, 56 процентов инвестиционных фондов планируют больше интегрировать ненастоящий интеллект в инвестиционные процессы, 40 процентов ожидают роста бюджета на ИИ. При этом пока только 17 процентов компаний используют в инвестиционном процессе ИИ, так, машинное обучение и обработку естественного языка, для анализа данных, новостей и контента.

Российские банки пока пуще всего используют решения на основе искусственного интеллекта при оценке кредитного риска и в смежных сферах, отмечается в прошлогоднем изысканье рейтингового агентства «Эксперт РА» и RAEX (РАЭКС-Аналитика). Наибольшего финансового эффекта от технологий искусственного интеллекта банки ожидают в таких сферах, как выявление мошеннических транзакций, взыскание задолженности и кредитный скоринг.

Менее перспективны, по мнению опрошенных, автоматизация колл-центров за счет чат-ботов, применение ИИ в маркетинге и алгоритмической торговле. Негуще всего российские банки рассчитывают на значимый результат от использования ИИ в управлении персоналом, отслеживании информационного фона в касательстве банка, удаленной идентификации клиентов. Аналитики связывают такую оценку не столько с неприменимостью ИИ в этих областях, сколько с трудностями дефиниции соответствующего финансового эффекта.

Исследование SAS Россия/СНГ в партнерстве с Глобальной Ассоциацией специалистов по управлению рисками (GARP) также показало, что в первую очередность ИИ в банках востребован для автоматизации процессов (52 процента специалистов по рискам выделили этот фактор), для кредитного скоринга (45 процентов), для подготовки этих (43 процента). Кроме того, эксперты отмечают эффект от применения ИИ в таких процессах, как валидация, калибровка и подбор моделей оценки риска.

В то же пора о полноценном внедрении ИИ пока еще говорить не приходится даже в самых передовых отраслях, — отметил директор дирекции аналитических и индустриальных решений, SAS Россия/СНГ Александр Ефимов.

— Пока применяются его отдельные элементы и не выстроена целая экосистема на основе искусственного интеллекта, — пояснил эксперт. — Полноценное внедрение ИИ требует создания когнитивных и аналитических функций на степени машины. Иными словами, сначала нужна индустриализация аналитики. Острым моментом остается нехватка квалифицированных кадров. Частично это связано с тем, что в IT-вузах силен теоретический уклон и не хватает реальной практики. Поэтому ведущие компании, в том числе и наша, усердствуют привлекать студентов младших курсов и даже старшеклассников, чтобы дать им этот опыт, показать, чем они будут заниматься, предоставить возможность поработать над реальными проектами.

На проблему кадров показал и директор Strategy& (подразделение сети фирм PwC) Вадим Калабин. Типовой банковский IT-специалист, по его словам, обладает бездонным знанием в какой-либо из автоматизированных банковских систем, разработанных еще в 2000-х, если не в 1990-х.

Пока что большинство банков применяют отдельные элементы ненастоящего интеллекта

— Ограниченное понимание и доверие к техникам итеративной разработки, поверхностное отношение к нуждам конечных клиентов, невосприимчивость к скорым изменениям — все это снижает эффективность таких сотрудников и в конечном итоге замедляет проникновение цифровых инноваций в банковскую сферу, — отметил Калабин. — Тем не немного за последние несколько лет крупнейшие банки России достигли определенных успехов в развитии корпоративной цифровой культуры. Они обучают своих IT-сотрудников практикам гибкой разработки, дизайн-мышления, организуют конкурсы и хакатоны, стимулируют предпринимательский дух и инициативу среди своих сотрудников, предоставляя им возможность поучаствовать в качестве фаундеров внутренних технологических стартапов.

Эти усилия воплотились в конкретных итогах. Как рассказал Вадим Калабин, в последние несколько лет появилось множество новых интересных кейсов применения ИИ банками, какие символизируют улучшение клиентского опыта банковских сервисов до уровня ведущих цифровых компаний, а также переход от реактивного к проактивному и даже предиктивному управлению банковскими рисками. «Неглупые» подсказки и виртуальные персональные ассистенты для лучшего управления личными финансами, торговли на бирже и личных инвестиций; персонализированные скрипты на основе информации из соцсетей и иных источников для коммуникации с просроченными должниками; замена ручного труда банковских работников на роботизированные алгоритмы; удаленная видеоидентификация клиентов — все это образцы трендов в сфере ИИ, набирающие популярность в мировой банковской практике.

В российских банках ИИ также помогает в поддержке клиентов.

— Технологии уже позволяют с рослой уверенностью понимать и классифицировать даже сложные вопросы, и благодаря нашему боту Эм каждый третий клиент получает ответ моментально. Она демонстрирует отличные результаты в чате, и скоро у нее появится голос, чтобы помогать клиентам и на «горячей линии», — рассказал правящий директор службы заботы о клиентах Модульбанка Нур Ибрагимов. — Пока основным препятствием для прорыва является проблема самостоятельного обучения и синтеза ответа. Наша Эм отвечает клиентам на базе заблаговременно подготовленных ответов, иногда подставляя актуальные данные, если нужно. Следующим скачком станет момент, когда она сама начнет обучать себя новым знаниям и формировать ответы на основе всех знаний и накопленного опыта ее коллег — живых сотрудников поддержки.

Но пока преподаватель нужен боту, и в банке такая вакансия есть — учитель искусственного интеллекта.

— Мы подошли к вопросу обучения бота как в случае с живым сотрудником, какой только пришел в банк, чтобы помогать клиентам, — отметил Нур Ибрагимов. — Эм проходит тот же путь развития ассистента и скоро научится тем же навыкам, какими владеет живой сотрудник. Лучшим тестированием являются настоящие диалоги с клиентами. Если Эм ошибется, она передаст проблема своим коллегам, которые дадут верный ответ. А учитель по этим ошибкам проводит повторное обучение мозгов Эм.

Для банков технологии ненастоящего интеллекта уже превращаются в обязательное требование, полагает Александр Ефимов. Эти технологии повышают рентабельность процессов и, что очень значительно, помогают совершенствовать контур защиты.

— По нашим данным, благодаря аналитическим инструментам и технологиям ИИ за последние четыре года сделалось пресекаться в четыре раза больше мошеннических попыток получить кредит, — добавил эксперт.

Банкиры полагают, что в ближайшем будущем искусственный интеллект не заменит полностью людей, но станет серьезным помощником и повысит эффективность.

— Не все клиенты свыклись общаться с роботом, и тем не менее следует ожидать, что в следующем десятилетии общение с живым человеком по «горячей линии» или в чате сделается премиальной услугой, потому что роботы научаться отвечать и решать любые вопросы, — считает Нур Ибрагимов.

Повсеместное проникновение ИИ в процессы банков неминуемо, как оно неизбежно и в других отраслях. При этом банковский сектор, как представитель сервисной отрасли, всегда был флагманом технологических нововведений.

— Технологическая волна искусственного интеллекта, будучи обузданной банками, принесет им весомые дивиденды — кардинально новый степень ориентированности на клиента, более эффективное управление рисками, удешевление стоимости процессов (как внутренних, так и клиентских), новые продовольствие и бизнес-модели, — заключил Вадим Калабин.