Золотое рукопожатие ИИ с банковским сектором: переопределение доверия и трансформации

Искусственный интеллект больше не является прихотью в мире банковского дела; он стал VIP, меняя каждую сферу отрасли. От скромных начинаний как инструмента поддержки эффективности бэк-офиса, AI теперь занимает место за столом руководства, влияя на стратегии, переосмысливая услуги и даже переопределяя взаимодействие банков с вами и вашими деньгами.

Давайте погрузимся в эту технологическую метаморфозу — потому что AI в банковском деле — это не просто обновление; это сейсмический сдвиг.

По данным McKinsey Global Institute (MGI), генеративный AI может ежегодно приносить от 200 до 340 миллиардов долларов дополнительной стоимости.

При участии экспертов в этой области давайте углубимся в этот увлекательный — и пока еще во многом неисследованный — мир.

Проще говоря, банки должны делать всё правильно и не могут позволить себе ошибиться; ставки слишком высоки.

Генеративный AI (GenAI) предлагает мощный способ решения этих задач, анализируя огромные объемы данных, выявляя закономерности и предоставляя инсайты, которые помогают принимать тонкие, ориентированные на человека решения. Но важно отметить, что не все решения на базе AI одинаково хороши.

Кевин Грин | операционный директор Hapax

Новая эпоха банковского дела: интуитивное, персонализированное и основанное на данных

Представьте время, когда банковское обслуживание строилось на личных отношениях — рукопожатии, знакомый кассир и решения, основанные на доверии, выстроенном годами. Ностальгия? Конечно. Но эффективно ли это? Не совсем. Входит искусственный интеллект — цифровая мощь, трансформирующая наше взаимодействие с финансами. AI не просто реагирует на ваши потребности; он учится, предугадывает и проактивно предлагает решения, специально адаптированные к вашей финансовой жизни.

От общего к детальному: рост гиперперсонализации

Представьте: вместо стандартного предложения кредитной карты ваш банк предлагает продукт, основанный на ваших расходных привычках, путешествиях и целях сбережений. AI — это не просто цифровой помощник; это ваш финансовый стратег, разрабатывающий планы сбережений, соответствующие вашему стилю жизни, или напоминания о счетах, совпадающих с вашими денежными потоками.

Нам всем было удивительно, когда, например, платформа COIN от J.P. Morgan автоматизировала проверку договоров по коммерческим займам, сэкономив 360 000 часов работы ежегодно. Хотя это не совсем персонализация, это пример того, как операционная основа, основанная на AI, переопределяет эффективность.

А как насчет решений, требующих человеческого суждения — тех ситуаций, когда цифры рассказывают лишь половину истории? В то время как инструменты на базе AI отлично справляются с обработкой больших объемов данных и выявлением закономерностей, им не хватает тонкого понимания, которое приносит человеческий опыт. Опытный банкир, например, может оценить более широкий контекст финансового положения клиента, учесть внешние факторы или рассмотреть долгосрочные последствия, которые не очевидны из данных.

В моменты финансовой неопределенности — внезапная потеря работы, неожиданные медицинские расходы или сложное инвестиционное решение — человеческие консультанты предлагают больше, чем сочувствие. Они дают обоснованные рекомендации, основанные на многолетнем опыте, знании рынка и глубоком понимании целей клиента. Эта экспертиза дополняет вычислительную мощь AI, обеспечивая не только точность решений, но и их практичность и адаптивность к реальным условиям.

Как отмечают CEO Solomon Partners Марк Купер и CTO Дэвид Бузa в книге «AI at Scale: From Pilot Programs to Workflow Mastery», успешная интеграция AI — это не только технология, это расширение возможностей людей. Способность AI автоматизировать такие задачи, как исследования, документация и аналитика, позволяет специалистам сосредоточиться на высокоценностных активностях, продвигать сделки и укреплять отношения с клиентами. Внедряя AI в рабочие процессы, компании создают инструменты, расширяющие человеческий потенциал, а не заменяющие его, что позволяет командам работать более эффективно и результативно.

Генеративные технологии AI — это круто и захватывающе, но успешная реализация зависит от вовлечения людей в процесс изменений, а не только от технологий.

Дэвид Бузa | CTO Solomon Partners

Проблема данных: конфиденциальность и персонализация

В основе возможностей AI лежит его жадность к данным. Каждый персонализированный опыт строится на сложной сети транзакционной истории, привычек расходов и даже предиктивной аналитики, предугадывающей вашу следующую крупную покупку. Но возникает важный вопрос: сколько данных мы готовы делиться ради этих преимуществ?

Например, AI может определить, что вы склонны к перерасходу в выходные, и предложить автоматические инструменты сбережений, чтобы помочь вам оставаться в рамках бюджета. Хотя это кажется полезным, для этого требуется доступ к вашим ежедневным финансовым операциям — уровень прозрачности, с которым не все готовы мириться. Найти правильный баланс между персонализацией и конфиденциальностью — ключ к будущим отношениям банков и их клиентов.

Что дальше для персонализации?

Мы только начинаем раскрывать потенциал. Следующая граница — создание систем реального времени, которые бесшовно интегрируют ваши цели, привычки расходов и ценности. Представьте, что ваш инвестиционный портфель автоматически перераспределяется в поддержку проектов устойчивой энергетики, как только вы проявляете интерес к ESG (экологическим, социальным и управленческим) инициативам. Или что AI использует блокчейн-технологии для обеспечения скорости и безопасности каждой транзакции — от вашей зарплаты до покупки акций.

Финансовые компании, обладающие всесторонним пониманием транзакционных данных потребителей и торговцев, имеют уникальную возможность использовать агентный AI для достижения трансформационной операционной эффективности и создания новых продуктов. Мы наблюдаем значительные инвестиции в эти направления для достижения «гиперперсонализации» в цифровых опытах и бизнес-аналитике.

Это включает использование передовых AI-инструментов и технологий для более точного создания пользовательских профилей, что революционизирует их разработку, тестирование и внедрение. Более того, эти усилия по гиперперсонализации стимулируют создание новых платформ, продуктов и услуг.

Алекс Сион | руководитель отдела финансовых услуг в Blend

Как AI меняет отношения банка и клиента

На протяжении десятилетий отношения между банками и их клиентами строились на осторожности и доверии. Годы стабильного сервиса, деликатное обращение с конфиденциальной информацией и редкие личные встречи создавали лояльность.

Но сегодня искусственный интеллект переписывает правила игры. Доверие формируется через гиперперсонализацию и бесшовные цифровые взаимодействия, создавая новую эпоху, где важнее удобство и актуальность, чем традиционные жесты.

Чатботы: цифровые консьержи банковского обслуживания

Забудьте о долгом ожидании на линии, бесконечных меню и необходимости посещать отделение. AI-чатботы революционизируют обслуживание клиентов в банках. Они не только отвечают на часто задаваемые вопросы; они решают проблемы с аккаунтами, рекомендуют продукты и помогают с сложными транзакциями — всё в реальном времени.

Например, чатбот Bank of America, Эрика, стал ярким примером. Эрика не только помогает проверять балансы или просматривать транзакции, но и proactively уведомляет о необычных расходах, предлагает стратегии бюджета и даже предсказывает будущие расходы на основе прошлых данных. Эта комбинация отзывчивости и предвидения делает чатботов незаменимыми в современном банкинге, предоставляя поддержку всего в несколько касаний — 24/7.

За кулисами: технологии, движущие революцию AI в банковском деле

Искусственный интеллект может казаться магией, когда он предугадывает ваши финансовые потребности или обнаруживает мошенническую активность раньше, чем вы заметите. Но за сценой работают сложные технологии, объединенные в единую систему, которая меняет банковский опыт. Давайте приоткроем завесу и рассмотрим ключевых игроков, переопределяющих индустрию.

Машинное обучение (ML): мозг AI

В основе — машинное обучение как аналитический движок AI. Оно обрабатывает огромные объемы данных, выявляет закономерности и применяет эти знания для прогнозирования результатов и оптимизации решений. В банках ML революционизировало все: от кредитных рейтингов до обнаружения мошенничества. Например, оно может более комплексно оценивать кредитоспособность заемщика, анализируя нестандартные источники данных, такие как привычки платежей или тренды денежного потока, вместе с традиционными кредитными историями.

Обнаружение мошенничества — еще одна сфера, где ML показывает отличные результаты. Системы на базе ML мгновенно выявляют необычные паттерны в транзакциях, например, внезапную крупную покупку за границей, и помечают их для дальнейшего анализа. По мере усложнения методов мошенничества ML постоянно развивается, оставаясь на шаг впереди, обучаясь на новых данных.

Обработка естественного языка (NLP): голос AI

Если ML — это мозг, то NLP — это голос. NLP позволяет системам AI понимать и общаться на простом, человеческом языке. Забудьте о сложных банковских терминах — AI-чатботы и виртуальные помощники теперь отвечают ясно и точно.

Возьмем Capital One’s Eno — чатбот, который выходит за рамки базового обслуживания. Eno не только помогает проверять балансы или просматривать транзакции, но и proactively мониторит счета на предмет дублирующих списаний или необычно высоких счетов. NLP обеспечивает естественность взаимодействия, делая банковские услуги более доступными для всех, независимо от технической подготовки.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA): неутомимый работник

Каждый банк сталкивается с рутинными, повторяющимися задачами — ввод данных, проверки соответствия, обновление клиентских данных. RPA — это исполнитель AI, выполняющий эти монотонные процессы с непревзойденной эффективностью и точностью. Автоматизация таких задач освобождает сотрудников для более ценных активностей, таких как персонализированное обслуживание или стратегическое планирование.

Предиктивная аналитика: хрустальный шар банковского дела

Когда вы замечаете, что ваш банк знает о вашем крупном приобретении или о возможном перерасходе? Это работа предиктивной аналитики. Анализируя исторические данные и поведенческие модели, эти системы могут с высокой точностью предсказывать ваши будущие действия.

Банки используют предиктивную аналитику для персонализированного маркетинга, например, рекомендуя карту с бонусами за путешествия, когда вы планируете отпуск. Но потенциал выходит за рамки маркетинга. Эти инструменты помогают прогнозировать экономические тренды, оптимизировать кредитные портфели и готовиться к рыночным изменениям.

Например, JPMorgan Chase использует предиктивные модели для оценки влияния макроэкономических событий, что позволяет банку корректировать стратегии и сохранять стабильность в периоды волатильности.

Основы AI в банковском деле

Эти технологии не работают изолированно — они объединяются в мощную, взаимосвязанную систему. Например, чатбот на базе NLP может собирать данные из взаимодействий с клиентами, которые затем анализируются ML для получения инсайтов. RPA обрабатывает необходимые бэкенд-обновления, а предиктивная аналитика помогает банку подготовиться к следующему крупному финансовому событию клиента.

В совокупности эти инструменты формируют более умную, эффективную банковскую индустрию. Они не только ускоряют процессы, но и переопределяют возможное, трансформируя работу банков и опыт клиентов.

AI как цифровой страж банка: борьба с мошенничеством

Обнаружение мошенничества стало игрой на высоких ставках, и искусственный интеллект выступает в роли главного охранника, неустанно сканируя, анализируя и защищая ваши транзакции.

Системы обнаружения мошенничества на базе AI изменили подход банков к выявлению и реагированию на подозрительную активность. Эти системы не только отмечают крупные необычные транзакции; они мониторят паттерны в реальном времени, выявляя тонкие несоответствия, которые могут ускользнуть от человека. Будь то внезапная покупка за границей или серия неудачных попыток входа, AI обеспечивает безопасность ваших средств — даже когда вы не следите.

Мошенничество с платежами — растущая проблема для нео-банков и платежных стартапов, с глобальными потерями, достигшими 38 миллиардов долларов в 2023 году. Цифровые учреждения, благодаря упрощенной процедуре onboarding, стали мишенями для мошенников. Хотя это создает серьезные препятствия, особенно для мелких финтех-компаний, отрасль продолжает расти.

Многие компании используют передовые технологии, такие как машинное обучение, для борьбы с мошенничеством в реальном времени, однако растущая стоимость защиты создает барьеры для входа, что способствует концентрации рынка и слияниям.

Сагар Бансал | директор Stax Consulting

Борьба с новыми угрозами: рост мошенничества с помощью дипфейков

Но по мере развития AI растут и угрозы. Технология дипфейков — способ создавать гиперреалистичные видео или имитировать голоса — добавила зловещий аспект в финансовое мошенничество. Представьте, что вы получаете видеозвонок от доверенного руководителя компании с просьбой срочно перевести деньги, или слышите голос вашего менеджера, приказывающего крупную выплату.

Это звучит как научная фантастика, но уже давно реальность — в 2019 году мошенники использовали AI-генерированный голос для имитации CEO, убедив сотрудника перевести 243 000 долларов на мошеннический счет.

Хорошая новость? AI не только помогает создавать эти схемы — он же и борется с ними. Банки используют продвинутые алгоритмы для выявления тонких несоответствий в аудио, видео и транзакционных данных, которые указывают на дипфейк. Эти инструменты могут обнаружить признаки, такие как неритмичные движения губ в видео или несоответствия в ритме голоса, предотвращая мошенничество до нанесения ущерба.

По мере развития возможностей Gen-AI злоумышленники будут продолжать использовать эти достижения для разработки более сложных и масштабных схем мошенничества.

Банкам необходимо оценивать риски во всех сферах своей деятельности, чтобы быть готовыми к этим вызовам. Особенно важно для принимающих банки — минимизировать риски в своих цифровых платежных системах, которые могут быть особенно уязвимы из-за сложности и глобальной доступности.

Для противодействия этим угрозам AI — ключевой инструмент.

Ассаф Зохар | CTO EverC

Проактивный подход к предотвращению мошенничества

Предиктивная аналитика, краеугольный камень AI в банках, позволяет выявлять уязвимости и укреплять защиту заранее. Например, банк может использовать предиктивные модели для обнаружения аккаунтов, находящихся под угрозой захвата, или изоляции устройств, связанных с киберпреступниками.

Усиление доверия через безопасность

В основе этой технологической бдительности — клиентский опыт. Инструменты обнаружения мошенничества предназначены не только для защиты финансов, но и для этого делать максимально бесшовно. Когда AI защищает вас от взлома, не мешая вашему дню, это укрепляет доверие — важнейший компонент отношений банка и клиента. Конечная цель — создать безопасную, легкую среду, где клиенты могут управлять финансами без страха.

Этические вызовы AI в банковском деле: предвзятость, конфиденциальность и ответственность

Искусственный интеллект в банковском деле сопряжен с серьезными этическими проблемами. Это не гипотетические опасения — они имеют реальные последствия для справедливости, доверия и ответственности. От алгоритмической предвзятости до вопросов конфиденциальности данных — решение этих проблем важно для ответственного и эффективного использования AI.

Алгоритмическая предвзятость: риск несправедливых решений

Когда исторические предубеждения или системные неравенства заложены в данные, алгоритмы могут непреднамеренно усиливать дискриминацию. В 2019 году MIT Technology Review сообщила о случае, когда Apple Card, выдаваемая Goldman Sachs, предлагала женщинам меньшие кредитные лимиты, чем мужчинам с похожими финансовыми профилями. Хотя Goldman Sachs заявила, что гендер не учитывался явно, этот скандал поднял вопросы о том, как AI-системы могут случайно полагаться на прокси-переменные, связанные с полом. Такие ситуации — не только технические ошибки, но и реальные последствия для финансовой инклюзии и справедливости.

Для решения этих проблем многие банки проводят аудиты справедливости, тщательно тестируя алгоритмы на наличие предвзятости перед запуском. Также набирает популярность использование синтетических данных — искусственно созданных наборов данных, избегающих реальных предубеждений, что помогает строить более справедливые модели. Эти меры показывают, что предвзятость в AI — сложная, но преодолимая проблема.

Конфиденциальность данных: растущая озабоченность

Успех AI в банках зависит от анализа огромных объемов личных и транзакционных данных. Эти данные позволяют предлагать персонализированные кредиты, прогнозировать расходы и многое другое. Но такая зависимость создает риски. Клиенты все больше обеспокоены несанкционированным доступом, утечками данных и этическими границами AI-аналитики.

В 2024 году глобальный опрос показал, что более 60% потребителей некомфортно с тем, как компании используют их данные для персонализации. Это подчеркивает необходимость прозрачности и надежных мер защиты.

Банки внедряют более строгие меры, такие как передовое шифрование, анонимизация данных и соблюдение правил конфиденциальности, таких как GDPR и CCPA.

Прозрачность также становится приоритетом. Клиенты хотят знать, какие данные собираются, как они используются и зачем. Открытое информирование помогает укреплять доверие и снижать опасения.

Объяснимый AI: прозрачность решений

Традиционные системы AI часто работают как «черные ящики», принимая решения без ясных объяснений. Это создает проблему, когда решения существенно влияют на клиентов — например, при отказе в кредите или расследовании мошенничества.

Объяснимый AI стремится решить эту проблему, предоставляя четкие, понятные причины своих решений. Например, если заявку на кредит отклонили, клиент должен знать почему и что он может сделать, чтобы повысить шансы в будущем. Такой подход помогает не только клиентам, но и соответствует растущим требованиям регуляторов по ответственности в AI-системах. Внедрение объяснимого AI — важный шаг к сохранению доверия в эпоху технологий.

Построение доверия через ответственное AI

Для банков решение этических вопросов — не только соблюдение нормативов, но и укрепление доверия. Клиенты ожидают справедливости, конфиденциальности и прозрачности, и те организации, что соответствуют этим ожиданиям, получают лояльность. Устранение предвзятости, защита данных и участие человека в ключевых решениях — все это демонстрирует приверженность этическим практикам и укрепляет отношения с клиентами.

Также стоит вспомнить 2010 год, когда банки потратили огромные суммы на адаптацию к первой волне финтех-инноваций, которая не всегда складывалась удачно. Учитывая, что банки — риск-averse организации, перед ними стоят множество вызовов, таких как защита данных, которые нужно тщательно проработать, прежде чем расширять внедрение AI в 2025 году.

Лорен Деско | основатель и CEO Neo

AI и замещение рабочих мест: угроза или возможность?

Помимо вопросов справедливости и конфиденциальности, рост AI в банковском деле меняет и рабочие процессы. AI может ускорить и повысить эффективность, но вызывает важные вопросы о будущем работы в финансовой сфере. Заменит ли AI рабочие места или создаст новые возможности? Ответ зависит от того, как мы адаптируемся.

Поскольку AI берет на себя многие рутинные задачи, опасения о массовом сокращении оправданы. Согласно отчету Bloomberg Intelligence, AI может заменить около 200 000 сотрудников. Но есть и обратная сторона: появляются новые роли. Например, «AI-специалисты» — профессионалы, обучающие и управляемые AI-системами — сейчас очень востребованы. Вместо замены людей AI меняет рабочую среду, создавая возможности для тех, кто готов учиться и развиваться.

Нужен ли вам AI? Читайте нашу полную статью и подписывайтесь на наш информационный бюллетень, чтобы получать только полезную и интересную информацию!

Будущее: AI — секретное оружие банков

AI — не временная мода, а новый пульс банковской индустрии. В будущем его влияние только усилится, принося инновации, о которых мы пока даже не догадываемся. От интеграции с блокчейном до финансового коучинга в реальном времени — возможности безграничны. Но, как и любой мощный инструмент, важно использовать его ответственно.

Для банков задача — оставаться этическими хранителями AI, обеспечивая, чтобы его внедрение приносило пользу как организации, так и клиентам. Для потребителей важно принимать эти изменения, оставаясь информированными и бдительными. Взаимодействие человека и машины может привести к золотой эпохе банковского дела — эффективной, безопасной и ориентированной на клиента.

В конце концов, в великой истории финансов AI — это не просто глава