81% банковских специалистов по рискам уже оценили преимущества искусственного интеллекта (ИИ). Такие данные приводят SAS и Глобальная ассоциация специалистов по управлению рисками (GARP) по результатам исследования “Искусственный интеллект в банковской сфере и управлении рисками”. Тем не менее, на финансовом рынке наблюдается дефицит навыков для внедрения или использования технологий ИИ.

В опросе участвовали и российские компании. В стране по использованию ИИ финансовый сектор лидирует, и в первую очередь речь идет о банках, сообщает ComNews.

Сейчас в крупных российских банках кредитный скоринг почти полностью автоматизирован. Причем ИИ не только оценивает потенциального заемщика по множеству параметров, но и борется с попытками злоумышленников выяснить, что это за параметры.

Помимо скоринга, инструменты ИИ активно используются для выявления мошеннических транзакций. Кроме того, с помощью инструментов ИИ проводится удаленная идентификация клиентов, контроль за соблюдением норм и предписаний, ИИ активно задействуют в маркетинге.

В целом же SAS и GARP опросили более 2000 представителей разных сегментов мирового рынка финансовых услуг (банковское дело, инвестиционный банкинг/ценные бумаги и управление активами). Респонденты отметили положительное влияние ИИ в автоматизации процессов – 52%, в кредитном скоринге – 45%, в подготовке данных – 43%. Почти треть опрошенных сообщили об ускорении и повышении гибкости таким процессов, как валидация, калибровка и подбор моделей расчета риска.

Больше половины респондентов продемонстрировали умеренные знания о текущем и планируемом уровне использования искусственного интеллекта в компаниях. Опрос показывает, что у организаций все еще много вопросов относительно ИИ.

Из результатов опроса следует, что 84% специалистов по рискам и финансам, которые еще не использует ИИ, планируют внедрить технологии в ближайшие три года.

Почти все респонденты ожидают, что технологии ИИ приведут к повышению производительности (96%), ускорят время получения информации из данных (95%), увеличат объем информации и упростят ее обработку для быстрого принятия эффективных решений (95%).

По данным SAS и GARP, препятствиями для внедрения ИИ остаются социальное напряжение и нехватка специалистов для работы с системами ИИ. Больше половины опрошенных (52%) обеспокоены недостатком квалифицированных кадров. Тем не менее респонденты уверены, что в их организациях продолжат внедрять ИИ.

Также среди проблем, которые препятствуют внедрению ИИ, респонденты отметили низкую доступность и качество данных (59%), недостаточное понимание ИИ ключевыми заинтересованными сторонами (54%) и сложности интерпретируемости математических моделей – основы работы ИИ (47%).

По данным Abbyy, ИИ в России наиболее востребован в задачах, которые связаны с повышением качества клиентского обслуживания, как для физических, так и для юридических лиц. Внедрение решений ИИ идет быстрее, чем в Европе или в США. Возможно, предполагает она, одна из причин – высокая конкуренция в российском финансовом секторе. Банки пробуют все виды автоматизации одними из первых. Для этого они используют и технологии обработки естественного языка, и компьютерное зрение, и распознавание лиц, и многие другие интеллектуальные решения.

Основные препятствия внедрения ИИ связаны с качеством и доступностью данных, которые необходимы для обучения интеллектуальных алгоритмов. На их подготовку, как правило, требуется много времени. Кроме того, финансовые организации не могут передавать многие документы вовне, так как ограничены банковской тайной и защитой персональных данных. Это также увеличивает сроки проектов и создает дополнительные трудности при их реализации. Наконец многие руководители осознают необходимость использовать ИИ в своих задачах, но не всегда понимают технологические особенности таких проектов и объем работы.

Кроме того, во многих банках еще не развита культура сбора и каталогизации данных. Низкая осведомленность сотрудников компаний о возможностях ИИ препятствует развитию и распространению новых идей и сценариев применения.

Российские банки уже зарабатывают и экономят немалые суммы с помощью ИИ. Лучше всего решения ИИ сейчас представлены в подразделениях, которые связаны с взаимодействием с клиентами (чат-боты, ассистенты, роботизация call-центров и т.д.), с бизнес-анализом, антифродом и управлением рисками.

Например, Сбербанк внедрил в систему онлайн-мониторинга новостей интеллектуальные технологии ABBYY, чтобы автоматически анализировать содержание сообщений о банках-контрагентах на русском языке. Робот читает все сообщения, где упоминаются банки — контрагенты Сбербанка, и помогает классифицировать их по различным рисковым факторам.

Искусственный интеллект анализирует смысл текста и выявляет в новостях упоминания рисковых факторов, таких как изменения в структуре собственности, нарушение условий сделок и так далее, а затем извлекает связанные с ними объекты. В досье банка-контрагента попадают уже новости, в которых указаны источники риска. В системе сотрудник формирует заключение по результатам мониторинга.

По прогнозу исследовательской компании Autonomous Next, к 2030 году банки во всем мире смогут сократить расходы на 22% с помощью технологий искусственного интеллекта. Экономия может достигнуть $1 трлн.

В России предлагается создать совет при президенте по развитию искусственного интеллекта, следует из подходов к стратегии развития отрасли, подготовленных Минкомсвязью, Сбербанком и другими экспертами. Разработчики стратегии считают, что технологии ИИ надо стимулировать, в том числе за счет госбюджета.