Технологии искусственного интеллекта – ИИ – как радиация незаметно, но повсеместно и беспрепятственно проникают в нашу жизнь, кардинально меняя ее. Отечественные банки и страховые компании уже занялись разработкой собственного программного обеспечения, в том числе систем искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект в последние десять лет стал ключевым игроком в различных сферах человеческой деятельности.
Возможности
Одной из областей, где ИИ оказал наибольшее влияние, является финансовый сектор. Согласно прогнозу GitHub ИИ обладает потенциалом увеличить доходы от финансовых услуг на 34% и экономический рост на 26%. Активное внедрение ИИ-технологий в финансовом секторе является ключевым фактором быстрого развития этой отрасли, позволяя анализировать большие объемы информации, выявлять закономерности и эффективно принимать решения на основе данных.
Применение искусственного интеллекта в финтехе уже привело к созданию передовых продуктов, включая финансовых роботов-консультантов, алгоритмические торговые системы, инструменты обнаружения мошенничества и индивидуализированные сервисы для клиентов. Эти инновации обогатили ландшафт финансовых услуг и улучшили доступность современных финансовых инструментов.
С учетом непрерывного развития искусственного интеллекта, его интеграция с финтехом представляет перспективу изменения финансового сектора в будущем. Эта интеграция обещает предоставить клиентам более персонализированный подход и усовершенствованные финансовые решения, что будет способствовать дальнейшему росту и развитию отрасли.
Нацбанк
В Национальном банке практика применения методов искусственного интеллекта только набирает обороты. Так, методы машинного обучения применяются для целей прогнозирования уровня проблемных займов в банковском секторе при реализации макроэкономических шоков.
В рамках разработки методологии макростресс-тестирования Нацбанком используются Bayesian Model Averaging (BMA) и Bayesian Additive Regression Trees (BART). Данные методы показывают наибольшую эффективность при неопределенности в выборе лучших переменных для построения модели, при работе со сложными и нелинейными отношениями по сравнению с традиционными методами регрессии.
В области информационной безопасности применяются системы с подключенными модулями машинного обучения Next Generation Firewall – Check point и Endpoint Detection and Response – Trend Micro. Основным принципом работы модулей машинного обучения в системах информационной безопасности является эмпирическое изучение модели поведения пользователей для принятия решений на основе имеющихся исторических данных и выводов.
В случае отклонения действий пользователей от «нормального» поведения, система информационной безопасности выполняет, к примеру, автоматическую блокировку запросов или сообщает оператору о возможной кибератаке. При этом по-прежнему требуется вмешательство оператора безопасности для внесения необходимых исправлений и корректировок по результатам машинного обучения.
Кроме того, для выявления нетипичного поведения учетной записи администратора применяется Privilege access management. На данный момент производится наполнение базы данных искусственного интеллекта для указанных целей информационной безопасности.
«В настоящее время планируется применение методов машинного обучения для реализации механизмов сбора, хранения и обработки всех оперируемых данных, будут имплементированы аналитические сервисы для поддержки принятия решений на основе транзакционных данных для участников финансового рынка. В рамках технической реализации инструментов аналитики планируется использование методов машинного обучения для выявления глубинных взаимосвязей в транзакционной активности» Сообщили в Нацбанке
Частный сектор
В то же время в Национальном банке признают, что «на сегодняшний день на казахстанском рынке отсутствуют разработчики программных продуктов, способные конкурировать с иностранными поставщиками».
Однако финансовый сектор страны всегда был первым в вопросах цифровизации, поэтому большая часть банков и страховых компаний тестируют иностранные технологии ИИ, некоторые из них создают собственные проекты. Но на запрос ДК практически все финансовые организации страны отказались отвечать.
«Мы только на начальном этапе и пока заявлять не о чем. Второе, многие вещи могут перепутать наши клиенты. Для всего нужно время, поэтому технологии ИИ мы пока не готовы обсуждать публично» Обычно говорят в личной беседе финансисты
Ведущие банки и финансовые учреждения сегодня активно внедряют ИИ для автоматизации процессов, улучшения клиентского обслуживания и повышения безопасности операций. Анализ больших данных становится неотъемлемой частью стратегий принятия решений. Это позволяет выявлять тенденции, прогнозировать риски и оптимизировать бизнес-процессы.
«Применение искусственного интеллекта применяется банком во всех продуктах и услугах, где проводится работа с большим объемом информации. Например, в работе контакт-центра в получении и обработке сообщений, в части автоматизированных продуктов по линии кредитного скоринга, оценки недвижимости, рассмотрения заявки, расчета и предложения альтернативных решений клиенту, выдачи и дальнейшее обслуживания кредита» Рассказали в пресс-службе Freedom Bank
Компания по страхованию жизни «Коммеск-Өмір» тестирует и частично использует разработки на основе инструментов искусственного интеллекта в части автоматизации и систематизации данных в корпоративной информационной системе, распознавании документов, контент-маркетинге, дизайне, а также для обработки клиентских запросов чат-ботом в телеграм-канале.
«Также мы планируем в ближайшее время использовать ИИ в реализации задачи по внедрению в компании Master Data Management (MDM) – процесса управления основными данными организации, такими как информация о продуктах, клиентах, поставщиках и других важных объектах. Цель MDM состоит в том, чтобы создать единую, надежную и точную версию данных, которая будет использоваться в различных системах и бизнес-процессах компании. Благодаря MDM, компания может улучшить качество данных, избежать дублирования информации, обеспечить ее согласованность и обеспечить единый достоверный источник для принятия стратегических решений и оперативных действий» Председатель правления КСЖ Коммеск-Өмір Олег Ханин
В целом перспективными направлениями применения искусственного интеллекта в КСЖ могут стать такие как:
- андеррайтинг, анализ рисков и селекция портфелей в части оценки вероятности возникновения страхового случая и определения стоимости страховых продуктов;
- персонализация, подразумевающая подбор оптимальных страховых продуктов с учетом индивидуальных особенностей клиента плюс динамическое ценообразование, основанное на данных о риске;
- автоматизация процессов заключения и расторжения договоров, оценка ущерба;
- обслуживание и сервисная поддержка клиентов;
- маркетинг в части сегментации целевой аудитории и анализа эффективности рекламных кампаний, лидогенерации, копирайтинга, SMM.
- управление персоналом в части автоматизации onboarding-процесса, онлайн-обучения сотрудников.
«Важно отметить, что внедрение ИИ в страхование жизни имеет ряд этических и правовых аспектов, которые необходимо учитывать. В том числе это касается конфиденциальности, поскольку данные клиентов должны быть защищены» Олег Ханин
Ирина ЛЕДОВСКИХ
