Искусственный интеллект в банках: ТОП-10 эффективных кейсов по версии Smartgopro

В эпоху цифровой трансформации банки и финансовые учреждения всё больше обращаются к инновационным технологиям, чтобы повысить эффективность, обеспечить безопасность и улучшить взаимодействие с клиентами. Ключевой составляющей этой трансформации является применение искусственного интеллекта. Расширение возможностей анализа данных, автоматизация процессов и создание персонализированных сервисов — все это становится реальностью благодаря передовым разработкам в области машинного обучения и нейронных сетей.

В рамках данной статьи мы рассмотрим топ-10 кейсов использования искусственного интеллекта в банковской сфере. Данный обзор поможет понять, как искусственный интеллект меняет банковскую индустрию и какие преимущества он приносит как банкам, так и их клиентам.

Искусственный интеллект (ИИ) в финансовой аналитике открывает новые возможности для банков и финансовых учреждений. Генеративные модели ИИ могут анализировать огромные объемы финансовых данных, выявлять скрытые закономерности и предсказывать будущие тенденции. Это делает финансовую аналитику более точной и информативной. Генеративный ИИ автоматизирует составление финансовых отчетов, сокращая время и уменьшая вероятность ошибок. Благодаря использованию генеративного ИИ, банки получают оперативную и точную финансовую аналитику, что помогает им принимать информированные решения на основе актуальной информации.

Банк ВТБ внедрил искусственный интеллект для автоматизации процесса анализа финансовых и бизнес-показателей отделений. Разработанное решение с помощью алгоритмов машинного обучения анализирует, визуализирует и выявляет ключевые переменные, которые влияют на финансовые показатели точек региональной сети банка. Благодаря сервису можно определять, какие отделения приносят наибольший доход, оценивать эффективность различных стратегий и подходов к управлению отделениями, выявлять тренды и паттерны в финансовых результатах разных отделений и принимать решение о дальнейшей судьбе отделения, например закрытие, реорганизация или принятии мер по увеличению прибыли.

Искусственный интеллект открывает новые горизонты для персонализированного клиентского обслуживания в банковской сфере. С помощью алгоритмов машинного обучения и анализа данных, банки могут создавать уникальные профили клиентов, учитывая их предпочтения, историю взаимодействия и финансовые потребности. Это позволяет предлагать клиентам индивидуальные продукты, услуги и решения, адаптированные к их уникальным потребностям и жизненным ситуациям.

Сбер, используя технологии искусственного интеллекта (ИИ), успешно разработал систему рекомендаций, предлагая пользователям как собственные, так и партнерские услуги, максимально соответствующие их потребностям. Эффективность системы основана на анализе более 2000 параметров, позволяя точно определять текущую жизненную ситуацию клиента и предсказывать наилучшие предложения. Сбер использует искусственный интеллект, который анализирует не только транзакции клиентов, но и данные из внешних источников. Этот подход включает факторы, такие как погода, курс валюты и другие параметры, что позволяет банку создать полноценный портрет клиента. Система достигла точности в определении потребностей клиентов на уровне 65% и этот показатель продолжает расти. Банк может предложить клиенту один из 600 продуктов или услуг в соответствии с его текущими потребностями. Эта гибкость позволяет банку адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и предоставлять персонализированные решения в реальном времени.

Искусственный интеллект эффективно автоматизирует процесс кредитного скоринга, становясь ключевым инструментом для банков в оценке кредитоспособности заемщиков. Современные алгоритмы машинного обучения анализируют данные, включая кредитную историю, финансовое положение и другие факторы, для создания точных и объективных моделей кредитного риска. Искусственный интеллект позволяет банкам автоматизировать оценку кредитоспособности, сокращая время принятия решений. Алгоритмы учатся на больших объемах данных, выявляя сложные взаимосвязи и улучшая прогнозирование вероятности возврата кредита. Благодаря этому, банки могут точнее определить кредитоспособность заемщика, снижая риск неплатежей и повышая эффективность управления кредитным портфелем.

Филиппинский UnionBank внедрил инновационное решение на базе искусственного интеллекта для оптимизации процесса подачи заявок на кредит. Традиционный подход, основанный на жестких правилах, часто приводил к длительным срокам одобрения и отклонению многих заявок. Для решения этой проблемы банк обратился к новой модели кредитного скоринга, использующей искусственный интеллект. Эта модель учитывает разнообразные данные о клиентах, включая альтернативные источники, такие как геопространственные данные и открытые правительственные макро- и социально-экономические данные. Благодаря этому подходу, UnionBank теперь способен предоставлять кредиты более широкому кругу клиентов, включая тех, кто ранее не квалифицировался по традиционным методам оценки.

Искусственный интеллект (ИИ) становится ключевым инструментом в автоматизации процессов управления человеческими ресурсами (HR) в банковской сфере. Одним из примеров применения ИИ в HR является использование алгоритмов машинного обучения для анализа резюме и отбора кандидатов на вакантные позиции. Это позволяет автоматизировать процесс просмотра и сортировки больших объемов резюме, идентифицировать наиболее подходящих кандидатов и сокращает время, затрачиваемое на найм новых сотрудников.

В Сбере ИИ успешно осуществляет распознавание более 80% личных документов сотрудников, включая рукописные документы и нечеткие сканы, и переносит полученные данные в кадровую систему. Это позволяет сэкономить более 12 000 часов рабочего времени ежегодно. Кроме того, ИИ используется для ранжирования резюме, применяя сложные алгоритмы, способные анализировать не только текст, но и смысловую нагрузку документов, что позволяет создавать подборки резюме с релевантными навыками, опытом и компетенциями кандидатов. Это является ярким примером успешного применения искусственного интеллекта в оптимизации работы HR-процессов, освобождая время и энергию специалистов для решения более сложных и стратегически важных задач.

Искусственный интеллект преображает процессы работы сотрудников в банковской сфере, предлагая инновационные решения для оптимизации операций и повышения производительности. Одним из важных направлений применения ИИ является оптимизация работы сотрудников через автоматизацию рутинных задач. Алгоритмы машинного обучения могут быть использованы для распознавания текста и анализа документов, что позволяет автоматизировать процессы ввода данных, архивирования и классификации документации, сокращая время, затрачиваемое на эти операции, и снижая вероятность ошибок.

Банк "Открытие", успешно внедрил технологию автоматического распознавания паспорта при выездном обслуживании клиентов. Этот инновационный подход позволяет ускорить процесс идентификации и сделать выдачу банковских карт более удобной для клиентов. Теперь представителю банка достаточно лишь сфотографировать основной разворот паспорта, после чего изображение отправляется на сервер банка, где автоматически происходит распознавание необходимой информации и проверка корректности данных. Время обработки изображения составляет менее 1 секунды. Ожидается, что данное решение позволит ускорить процесс выдачи карт на 15-20% при выездном обслуживании. Важно отметить, что система распознавания документов интегрирована во внутренний информационный контур банка, обеспечивая конфиденциальность и защиту персональных данных клиентов.

Искусственный интеллект играет ключевую роль в создании голосовых помощников для банковской сферы. Голосовые помощники, основанные на ИИ, предоставляют клиентам возможность взаимодействовать с банком через голосовые команды, упрощая процесс получения информации о балансе счета, проведения транзакций, а также получения советов по управлению финансами. Благодаря функциональности распознавания речи и алгоритмам машинного обучения, голосовые помощники могут адаптироваться к индивидуальным потребностям клиентов и предоставлять персонализированную поддержку, что значительно улучшает пользовательский опыт и повышает удовлетворенность клиентов. Создание голосовых помощников на базе ИИ также способствует сокращению нагрузки на контактные центры и повышению эффективности обслуживания, обеспечивая банкам конкурентное преимущество на рынке финансовых услуг.

В ответ на вызовы современного бизнеса, связанные с необходимостью предоставления высококачественного клиентского обслуживания, банк ВТБ принял решение разработать инновационного голосового помощника, который по качеству обслуживания войдет в топ-10 сотрудников контактного центра. Этот голосовой ассистент основан на передовых технологиях искусственного интеллекта и способен взаимодействовать с клиентами на естественном языке, предоставляя оперативную информацию и решения широкого спектра вопросов. Голосовой помощник автоматически адаптируется к клиенту, предсказывает его потребности и сокращает время прохождения сценариев обслуживания в среднем на 1,5 раза, повышая общую удовлетворенность клиентов на 24%.

Искусственный интеллект играет важную роль в обнаружении мошенничества в банковской сфере, помогая финансовым учреждениям выявлять аномальные и подозрительные транзакции. Современные алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных и выявляют необычные паттерны поведения клиентов, которые могут свидетельствовать о мошеннической активности. Искусственный интеллект позволяет банкам создавать модели мошенничества, основанные на анализе динамических и изменяющихся паттернов, что позволяет выявлять новые виды мошенничества и оперативно реагировать на потенциальные угрозы, предотвращая финансовые потери для себя и своих клиентов.

Датский банк Danske Bank обнаружил, что их сервис по обнаружению мошенничества выявляет лишь 40% случаев мошенничества и ежедневно выдает 1200 ложноположительных результатов, что приводило к тому, что 99,5% расследований, проводимых банком, не имели отношения к мошенническим действиям. Для улучшения ситуации было решено внедрить искусственный интеллект. Система, основанная на технологии глубокого обучения, позволила сократить количество ложноположительных срабатываний на 60%, что существенно снизило нагрузку на сотрудников. При этом выявление реальных случаев мошенничества увеличилось на 50%.

Искусственный интеллект играет ключевую роль в современном управлении рисками и портфелем в банковской сфере. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных для предсказания рыночных трендов, оценки кредитного риска и определения оптимального распределения активов в портфеле. ИИ позволяет банкам быстро реагировать на изменяющиеся условия рынка, выявлять потенциальные риски и принимать информированные решения для оптимизации портфеля, обеспечивая таким образом более эффективное управление рисками и максимизацию доходности.

Росбанк внедрил инновационный онлайн-инструмент для управления капиталом клиентов сегмента Premium и Private Banking, предоставляя возможность отслеживать изменения в их портфелях. Одной из ключевых задач сервиса является оценка тональности финансово-экономических новостей с помощью машинного обучения для классификации текстов по позитивной, нейтральной и негативной тональности, с последующей генерацией кратких анонсов на русском языке. С момента запуска платформы были проведены более 10 000 инвестиционных сессий, а средняя конверсия в сделки выросла с 15% до 31,5%. Более 300 менеджеров используют платформу, обеспечивая высокую конверсию и качественное управление инвестиционными портфелями. Использование собственных моделей нейронных сетей и обширного датасета финансовых новостей на английском и русском языках позволило автоматизировать оценку тональности и генерацию анонсов, что значительно улучшило эффективность и точность принимаемых инвестиционных решений.

Искусственный интеллект играет ключевую роль в предотвращении кибератак в банковской сфере, обеспечивая защиту от различных угроз и атак со стороны злоумышленников. Современные системы безопасности, основанные на искусственном интеллекте, способны анализировать огромные объемы данных, обнаруживать аномальное поведение и идентифицировать потенциальные угрозы еще до их активации.

Искусственный интеллект используется для создания алгоритмов машинного обучения, способных выявлять паттерны и признаки кибератак на основе анализа сетевого трафика, активности пользователей и других данных. Это позволяет банкам реагировать на потенциальные угрозы в реальном времени, блокировать подозрительные действия и минимизировать возможные последствия кибератак.

В Сбере внедрили инновационное решение - интеллектуальную систему управления киберугрозами. Эта система автоматически собирает, анализирует и актуализирует информацию о потенциальных киберугрозах. Интеграция с внешними и внутренними системами мониторинга и безопасности позволяет обогатить данные и проецировать сценарии киберугроз на ИТ-инфраструктуру банка. Благодаря аналитическим модулям и технологиям машинного обучения система определяет приоритеты в обработке информации и выявляет скрытые связи между атрибутами киберугроз. Эффективное использование средств автоматизации позволяет ускорить сбор и анализ данных, создавать сценарии обнаружения и минимизации киберугроз в режиме реального времени. Круглосуточный мониторинг DarkNet обеспечивает проактивное выявление и контроль злоумышленников.

Искусственный интеллект преображает клиентское обслуживание банков через чат-ботов, предоставляя клиентам быстрые и точные ответы на вопросы, а также решения различных задач без участия живых операторов. Это обеспечивает удобство и доступность обслуживания в любое время суток, снижает нагрузку на контактные центры и оптимизирует затраты на обслуживание. Использование ИИ в чат-ботах также создает персонализированный опыт обслуживания, анализируя предпочтения клиентов и предлагая персонализированные решения и услуги, что повышает удовлетворенность клиентов, улучшает их отношения с банком и увеличивает лояльность.

ВТБ успешно внедрил чат-бот в свои онлайн-сервисы, создав универсальное решение, позволяющее клиентам общаться с банком через различные каналы связи. Чат-бот Банка ВТБ обладает впечатляющей базой знаний, включающей 1600 тематик, среди которых 70 интеграционных сценариев, в которых чат-бот обращается к системам банка для предоставления клиенту персонализированного ответа или сервиса. Столкнувшись с ограничениями коробочного решения от вендора, ВТБ принял вызов и внедрил гибкие методы разработки, позволившие создать с нуля новый механизм генерации ответов чат-бота. Новая система контроля версий и релизный процесс увеличили скорость разработки, качество функционала и снизили количество ошибок при внедрении сценариев.

Хотите узнать больше о применении ИИ в компаниях финансовой отрасли? Регистрируйтесь на онлайн-конференцию Smartgopro FINTECH & BANKING по ссылке: https://link.smartgopro.com/7uwqmscr