Как искусственный интеллект меняет рынок финансовых услуг

10 трендов ИИ-2024

Демократизация генеративного ИИ.
Он становится доступнее для широкого круга пользователей благодаря развитию Low-code и No-code сервисов (почти не требующих или совсем не требующих навыков программирования для создания нового продукта. – «Ведомости&»), облачных вычислений и открытых решений.

Появление новых бизнес-моделей и сервисов.
Компании используют ИИ для глубокой трансформации и запуска инновационных продуктов.

Банки все чаще будут выделять работу с ИИ в отдельные центры компетенций и центры экспертизы ИИ. «McKinsey в своем докладе «Будущее ИИ в банковской сфере» отмечает тренд на централизацию функций, связанных с экспертизой в ИИ и разработкой ИИ-решений, в рамках единого подразделения, так как подобная организационная структура позволяет финансовым организациям быстрее реализовывать и внедрять ИИ-сценарии», – отмечает старший преподаватель Центра прикладного искусственного интеллекта «Сколтеха» Алексей Зайцев.

Росбанк уже активно внедряет технологии ИИ для оценки кредитоспособности клиентов, что позволяет расширить доступ к кредитам и улучшить точность анализа рисков, рассказывает директор департамента централизованного управления данными Росбанка Максим Травин.

Искусственный интеллект как услуга (Artificial Intelligence as a Service, AIaaS) — быстро развивающаяся область. Портал IT Business Edge рассказывает о плюсах, минусах и будущем этого сервиса. ПО как услуга, или SaaS — это концепция, которая многим знакома. Давние пользователи Photoshop помнят, как Adobe перестала продавать свой продукт и перешла на модель подписки. Netflix и Disney+ — это, по сути, «фильмы как услуга», что особенно актуально во времена, когда владение физическими носителями информации уступает место потоковому вещанию. AIaaS в последние годы получает все большее распространение на рынке, но у непосвященных может возникнуть вопрос: что же это такое?

Генеративный ИИ позволяет создавать более точные модели анализа рисков путем обработки больших объемов данных и выявления скрытых закономерностей. «Это способствует более обоснованным и оперативным решениям, что особенно важно в условиях высокой волатильности рынка. Такие технологии позволяют банкам более эффективно управлять кредитными рисками и улучшать прогнозирование дефолтов», – отметили в Россельхозбанке.

Необходимо создавать специализированную инфраструктуру по разработке решений ИИ, считает директор дивизиона искусственного интеллекта Yadro Кирилл Корняков. «Подобно тому как практически все финансовые организации ранее создали собственные подразделения по разработке ПО, теперь стоит задача создания аналогичных подразделений, но уже в отношении ИИ. Это то, что называется MLOps – Machine Learning Operations, программно-аппаратные инфраструктуры, позволяющие построить полный цикл создания ИИ-решений, от сбора и разметки данных до развертывания и мониторинга исполняемых моделей ИИ», – поясняет он.

Личный финансовый советник

Одним из основных направлений развития ИИ в ВТБ видят создание финансовых советников, основанных на технологиях ИИ. Они могут анализировать огромные массивы данных и предлагать пользователю оптимальные решения не только исходя из рыночной ситуации, но и с учетом анализа его возможностей и потребностей, отметил представитель банка.

Риски кибербезопасности и утечки данных – еще одна проблема. «В банковской сфере более широкое развитие ИИ осложняется высокими требованиями по информационной безопасности, которые финансовые организации обязаны соблюдать по закону. Например, некоторые данные, которые необходимы для обучения моделей ИИ, относятся к категории банковской тайны», – говорит управляющий директор Дом.РФ Николай Козак.

«Россия с точки зрения развития IТ – одна из передовых мировых держав. Чтобы ускорить темпы цифровизации как в финансовой сфере, так и в других, нужно больше квалифицированных кадров и вычислительных мощностей, особенно специализированных на ИИ, таких как GPU (графические видеоускорители, применяемые также для обучения моделей ИИ. – «Ведомости&»)», – подытожили в Россельхозбанке. &

«ИИ-инструменты будут становиться автономнее благодаря развитию методов и алгоритмов, позволяющих ИИ обучаться и адаптироваться к изменениям без вмешательства человека. Также будут разрабатываться алгоритмы, повышающие безопасность, конфиденциальность, надежность и этичность инструментов на базе ИИ», – прогнозирует Илья Левчук, директор департамента индустриальных ПАКов компании Fplus.

Развитие мультимодального ИИ.
Мультимодальный ИИ работает с разными типами данных: текст, изображения, видео, речь и др. Например, «Сбер» представил мультимодальную модель GigaChat, поддерживающую диалог с пользователем и генерацию текстов и изображений.

Наконец, генеративный ИИ иногда способен выдавать правдоподобные, но фактически ошибочные ответы, что тоже может создавать риски в финансовой сфере. Поэтому, по мнению Вакулиной из «Точки», «при внедрении ИИ-моделей необходимы решения для проверки качества информации и фактчекинга».