ИИ научился предсказывать дату смерти по банковскому счету.

Эта тема обсуждалась за закрытыми дверями Финансового конгресса Банка России.

Современные модели искусственного интеллекта могут прогнозировать продолжительность жизни на основе данных о банковских транзакциях человека, сообщил генеральный директор Института искусственного интеллекта AIRI (ранее – Институт искусственного интеллекта Сбербанка) Иван Оселедец на Финансовом конгрессе Банка России 5 июля.

Анализ больших данных с помощью моделей искусственного интеллекта предоставляет возможность предсказывать самые разные события, хотя точность таких прогнозов зависит от качества модели, отметил Алексей Хахунов, генеральный директор Dbrain и автор Telegram-канала AI Happens. «В наши дни банковские транзакции содержат информацию практически обо всем, что позволяет предсказать, когда человек разведется, с какой вероятностью поедет в отпуск и многое другое. Такие модели также применяются для прогнозирования преступности в городе, финансовых кризисов и открытия новых магазинов», – пояснил он. Банки могут использовать эти данные для оценки рисков невыплаты кредита в течение пяти лет, добавил Хахунов.

Данные о банковских транзакциях являются важной персональной информацией, так как по тому, что человек покупает, в каком количестве и когда, можно узнать многое о его жизни, согласен Андрей Комиссаров, ИИ-архитектор ГК «Самолет» и эксперт Альянса в сфере ИИ. «Например, можно определить, насколько здоровое у человека питание, сколько времени он отдыхает, посещает ли спортзал и так далее», – пояснил он.

Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта «Яндекса», также подтвердил, что транзакции отражают множество аспектов жизни человека: где он был, что ел, какие лекарства покупал, пользовался ли услугами такси или метро, как часто бывал в отпуске и какие медицинские услуги получал. Эти данные могут содержать важные закономерности, в том числе связанные со здоровьем.

Игорь Бедеров, руководитель департамента расследований T.Hunter и эксперт рынка НТИ SafeNet, привел пример использования данных о платежах за посещение врачей-онкологов, нотариуса, оформление завещания и покупку в ритуальных услугах для характеристики человека. По его словам, такая аналитика позволяет проводить лидогенерацию, оценивая финансовые транзакции и паттерны поведения для определения потенциальной покупательной способности.

Но, по словам Крайнова, таких моделей сейчас нет. Подобный функционал уже реализован в приложениях мобильных устройств, парирует Комиссаров. Например, по его словам, рассчитать продолжительность жизни также можно в приложении Samsung на основе веса, роста, возраста и привычек пользователя, в частности, количества пройденных шагов. «Но это, конечно, гораздо более грубые данные, потому что там нет данных о медикаментах или о врачах, но даже на них можно получить данные о продолжительности жизни», – считает он.

Важный вопрос – насколько банки в принципе имеют юридическое право собирать такую аналитику, подчеркивает Комиссаров. Это зависит от формулировок пользовательских соглашений и скорее всего такие данные можно анализировать в анонимизированном виде, то есть смотреть данные без привязки к конкретному человеку, добавил эксперт.

Ранее Минцифры разработало поправки к закону «О персональных данных (ПД)», согласно которым компании – операторы ПД смогут обезличивать данные своих клиентов самостоятельно или же передавать их Минцифры в оригинальном виде. В феврале на «Инфофоруме-2024» замминистра цифрового развития Александр Шойтов сообщил, что законопроект об обезличивании ПД может быть принят Госдумой уже в весеннюю сессию.

В октябре 2019 г. президент Владимир Путин утвердил Национальную стратегию развития ИИ на период до 2030 г., в рамках которой был утвержден федеральный проект «Искусственный интеллект» сроком реализации до конца 2024 г. Куратором федпроекта назначен вице-премьер Дмитрий Чернышенко. Он предусматривает бюджетное финансирование в размере 27,4 млрд руб. и внебюджетное в размере 4,1 млрд.

По мнению экспертов, любые крупные банки, такие как «Сбер», Альфа-банк и Т-банк, могут заняться разработкой таких технологий. Игорь Бедеров считает, что электронный финтех и ритейл безусловно будут развивать подобные технологии. «Сбербанк и другие крупные банки будут заинтересованы в анализе финансовых транзакций для предсказания покупательной способности на различные категории товаров и даже на примерные цены на них», – утверждает он. Для конечного клиента такая информация может быть продана через технологии типа «Яндекс.Директа» для точного определения целевой аудитории.

Бедеров также отметил, что сервисы Сбербанка уже несколько лет предлагают оценку помещений для покупки или аренды с точки зрения покупательной способности, среднего чека и приобретаемых категорий товаров.

Понравилась статья? Подпишитесь на мой блог на vc.ru.