Как ИИ изменит финансовые сервисы Статьи редакции
По версии команды разработчиков Django Stars.
В кредитной сфере
Искусственный интеллект сможет проводить оценку потенциального заёмщика шире, быстрее, точнее, объективнее и за меньшие деньги. Кроме того, кредитный скоринг станет значительно сложнее и будет учитывать гораздо больше факторов, собирая данные из всех доступных источников, считают в Django Stars.
Разработками в этой области уже занимаются стартапы LenddoEFL, основанный бывшими сотрудниками Google проект Upstart, underwrite.ai, GiniMachine, Scienaptic Systems, Tala и другие.
Например, LenddoEFL предлагает потенциальным заёмщикам установить на свой смартфон приложение, которое будет анализировать поведение пользователя в социальных сетях: оценивать их ответственность и готовность к риску. Затем формирует свою оценку и отправляет её в банки.
А Upstart учитывает образование клиента, научную область, которой он занимался в университете, и карьерный путь.
Для управления рисками
«Алгоритмы ИИ обрабатывают огромные объёмы данных за короткое время, и могут работать как со структурированными, так и с неструктурированными данными, — так что переоценить их влияние на сферу управления рисками сложно». Как замечают авторы, ИИ особенно полезен для анализа событий в режиме реального времени.
Для борьбы с мошенниками
Один из распространённых сценариев, с которым могут бороться алгоритмы ИИ, — кража данных карт. Обученные модели анализируют поведение клиента и его финансовые привычки и сообщают о подозрительных транзакциях.
Проект Feedzai разработал систему борьбы с финансовым фродом, основанную на алгоритмах искусственного интеллекта. Её могут использовать не только банки, но и продавцы, и «любые игроки рынка коммерции». В компанию инвестировал Citibank.
В этой же сфере работают команды Fraugster, Fortia и компания Socure, которая предотвращает мошенничество с личностями клиентов.
В инвестиционной сфере
Ещё одна сфера, в которой можно применить алгоритмы искусственного интеллекта, — инвестиции и трейдинг. Быстрый анализ неструктурированных данных поможет быстрее принимать важные решения, что критично для этого направления. Также системы на основе ИИ могут рекомендовать интересные сделки, подобранные в зависимости от целей инвестора, или и вовсе управлять всем его портфелем.
Персонализированные предложения от банков
«Чат-боты помогают банкам снизить нагрузку на колл-центры, а виртуальные ассистенты могут помочь клиенту отслеживать баланс, вовремя вносить платежи и так далее. Многие финансовые приложения предлагают выгодные инвестиции. Искусственный интеллект также может анализировать активность клиента и делать ему индивидуальные предложения», — пишет команда Django Stars.
Автоматизация процессов
Ещё в 2016 году банк Ing объявил о сокращении 5800 работников из-за автоматизации процессов. Технологии ИИ позволяют компании централизованно управлять HR-политикой, рисками и финансовым состоянием организации.
ИИ может взять на себя рутинную работу, замечают авторы: проверку документов и данных, извлечение из них нужной информации и так далее.