СЛЕДОВАТЬ
Улучшите коммерческие действия, сведите к минимуму банковское мошенничество и укрепите политику управления рисками. Есть много основных возможностей, предоставляемых банковским делом с искусственным интеллектом и большими данными, с технологическими достижениями, которые испанские финансовые учреждения внедряют в алгоритмы менее десяти лет с целью улучшения своих услуг. «Искусственный интеллект важнее для банковского дела, чем для других секторов, потому что информация является его сырьем. И именно в этом секторе информации о клиентах больше, чем в других», — говорит Альберто Каллес, партнер, отвечающий за финансовое регулирование в PwC.
Использование данных и искусственного интеллекта помогло BBVA предоставить своим клиентам ряд инструментов, которые позволяют им улучшить свое финансовое положение. «Благодаря системам искусственного интеллекта и машинного обучения банк способен выявлять ситуации, выходящие за рамки обычного стандарта, в финансах этих клиентов.
В таких ситуациях мы информируем клиентов с помощью средств, чтобы дать им возможность подготовиться к непредвиденным событиям и устранить возможные ошибки», — сказал Франсиско Матурана, генеральный директор AI Factory, центра расширенного анализа BBVA. Эта организация начала делать ставки на разработку продуктов на основе искусственного интеллекта в 2014 году.
64% банков имеют решения на основе ИИ
Искусственный интеллект также позволяет автоматически реализовывать стратегии обучения, анализируя прошлые случаи, чтобы учиться на собственном опыте и находить закономерности, помогающие предсказывать поведение в будущем. В Openbank, онлайн-банке Santander Group, машинное обучение позволяет создавать прогностические модели для прогнозирования поведения клиентов и, таким образом, действовать заранее. «Благодаря нашим алгоритмам склонности в нашей карте продуктов мы можем разработать соответствующий план коммуникации для наших клиентов, сводя к минимуму или увеличивая рекламные кампании для продуктов, которые, как они знают, представляют для них интерес», — говорит Даниэль Вильяторо, главный специалист по данным Openbank.
«Области с наибольшим потенциальным влиянием использования искусственного интеллекта — это, с одной стороны, услуги, предлагаемые непосредственно клиентам. Кроме того, это также может значительно повысить эффективность обнаружения мошенничества, оптимизировать внутренние процессы и операции, а также обеспечить корректность нормативных требований», — говорит Матурана из BBVA. «Эти алгоритмы связаны с рекомендацией клиенту их дополнительного продукта для заключения контракта или определения того, является ли какое-либо движение в его учетной записи ненормальным, среди прочего, и все это всегда анонимно и гарантирует конфиденциальность наших клиентов», — прокомментировал Вильяторо.
Нерешенный вызов
По словам Калле, партнера PwC, серьезной проблемой для банков при запуске инициатив в области искусственного интеллекта является убедить регулирующий орган в том, что использование этой технологии соответствует действующим правилам. Проекты искусственного интеллекта позволяют получать огромное количество информации от клиентов, поэтому отдача заключается, например, в объяснении регулятору, что эти процессы онлайн с требованиями сбора данных для оценки выдачи кредита.
«С одной стороны, в Европе, благодаря общему положению о защите данных, мы заняли трезвую протекционистскую позицию в отношении частной жизни людей. С другой стороны, в странах с большими инвестициями в исследования этого типа техники (таких как США или Китай) управление данными клиентов гораздо более либерально, и поэтому компании используют это преимущество для создания новых персонализированных услуг. », — говорит Вильяторо из Openbank.
Эта дихотомия порождает риск в развитии искусственного интеллекта, известный как «две скорости», то есть есть те, у кого более протекционистское регулирование, и те, у кого оно более слабое. «Необходимо работать вместе с пониманием и самостоятельным пониманием моделей искусственного интеллекта и избегать чрезмерно тщательного видения, которое ограничивает их использование», — говорится в заявлении Испанской банковской ассоциации для ABC.
Улучшить навыки
Еще одна проблема заключается в улучшении операционных возможностей финансовых учреждений, чтобы они могли интегрировать последние достижения в области искусственного интеллекта в дополнение к услугам. «Эволюция процесса естественного языка с достижениями в моделях понимания языка и генерации, таких как GPT-3, открывает целый мир возможностей, помогающих в классификации и быстроте реагирования на запросы клиентов. Поэтому перед нами стоит задача адекватно интегрировать эти новые возможности», — говорит Матурана из BBVA AI Factory.
По данным Европейского банковского управления, в 64 году 2019% финансовых учреждений имеют проекты, основанные на данных и передовых аналитических инструментах. Этот процент показывает быстрое развитие проектов, основанных на этой технологии, среди банков континента. «Разработка и применение моделей, основанных на управлении данными и искусственном интеллекте, в настоящее время уже являются фундаментальными элементами для улучшения финансовых услуг», — говорит Испанская банковская ассоциация о важности этой технологии для будущего банковского дела.
Калле из PwC считает, что по сравнению с европейскими организациями испанский банкинг выделяется как один из самых передовых в использовании технологий искусственного интеллекта. «Впереди еще долгий путь, но банковское дело в Испании довольно продвинуто в этой области», — говорит Калле, который также подчеркивает роль испанских банков как одной из организаций с наибольшей цифровизацией своих банковских услуг.
Как робот оценивает кредитоспособность
Наиболее распространенное использование искусственного интеллекта в банковском деле — это процессы оценки кредитоспособности клиентов, известные как «кредитный скоринг» на английском языке. Финансовые организации имеют информацию о своих клиентах, которой нет в других секторах, поскольку они находятся на своих счетах, где они получают свою заработную плату и направляют свои платежи. Использование искусственного интеллекта позволяет банкам проводить быстрый анализ для определения кредитоспособности клиентов. Это приводит к разработке инновационных кредитных систем, которые работают более эффективно для организаций и клиентов.
