Искусственный интеллект становится искусным поставщиком услуг

Документы

В данном вопросе особо хочется отметить достижение российских банков: так, 12.12.2019 г. виртуальный банк «Точка» запустил внедрил робота-эдвайзера, который с 80,0 %-ой точностью может предсказать вероятность блокировки счета ФНС России и заранее уведомляет клиента о таком риске; вторым примером является внедрение мегабизнесом ПАО «Сбербанк» AI-приложения для управления валютными операциями на рынке FOREX, который благодаря анализу рыночных позиций конкурентов оценивает вероятность движения курсов валют. Данные решения закреплены в договорах на банковское обслуживание клиентов и банк несет ответственность за их деятельность. Вторым прогрессивным направлением вовлечения AI-решений в сферу денежных правоотношений является налогообложение. Здесь следует привести AI-решение ФНС России, которое позволяет сканировать фотографии налоговых уведомлений и автоматически производить их оплату через привязку в банковскому счету [12].

3. Юридическая – развитие ИИ как самостоятельного субъекта отношений в социально-экономической среде означает необходимость коренного пересмотра основ гражданского права и «внесения нового субъекта правоотношений – мыслящих машин» (роботов) с определением пакета прав и обязанностей (ответственности) за свои действия [4, с.99]. В настоящее время в Российской Федерации понятие «искусственный интеллект» юридически определено и закреплено на подзаконном уровне Указом Президента РФ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» от 10 октября 2019 г. № 490 [11].

Аннотация:
Целью данной статьи является рассмотрение вопроса баланса интересов искусственного интеллекта и человеческого капитала в цифровой экономике через призму вызовов и угроз для устойчивого развития бизнеса и экономики. Предметом исследования выступают процессы взаимодействия искусственного интеллекта и человеческого капитала в цифровой экономике. Методология научного исследования базируется на использовании общенаучных и философских методов познания, а также основанных на них специальные экономические методах. Для изучения основных этапов формирования идей, концепций, теорий и методов интеграции искусственного интеллекта и интеллектуального капитала применялись проблемно-хронологический и историко-генетический методы. Полученные результаты: в статье аргументировано описаны возможные сценарии развития реализации интересов человеческого и машинного мышления и потенциальные последствия для экономической системы планеты в целом и России в частности с учетом национальных приоритетов и интересов в строительстве цифровой экономики. Применение. Полученные результаты научного исследования имеют практическую ценность для формирования карт интересов и конфликтов стейкхолдеров бизнесов, планирующих внедрение механизма искусственного интеллекта в бизнес-модель организации.

Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) в финансовом секторе приведет к появлению новых продуктов и услуг, которые более качественно учитывают индивидуальные особенности потребителей, считают опрошенные Банком России в начале 2024 г. участники рынка. Речь о перспективе 3–5 лет, но услуги нового поколения начинают появляться уже сейчас – например, ИИ-ипотека. «Ведомости. Капитал» разобрался в тренде.

«Если раньше сотрудникам вручную приходилось перебивать информацию из договора застройщика в систему, то теперь это делает ИИ-решение. Оно распознает необходимые данные и автоматически заносит их в нужные поля карточки клиента. ИИ-модель постоянно обучается и помогает распознавать даже нестандартизированные договоры застройщиков», – говорит заместитель председателя правления банка Дом.РФ Николай Козак.

Еще один тренд ИИ-развития в России – внедрение генеративных языковых моделей. Технологии с применением больших языковых моделей (LLM) пилотируются, в частности, на базе технологической песочницы АФТ, уточняет Григорьев. «Адаптация таких кейсов помогает компаниям отрасли создавать новые продукты и сервисы, а также сделать существующие удобнее и безопаснее», – добавляет он.

Большинство участников финансового рынка (79%) учитывают или планируют в ближайшей перспективе учесть вопросы, связанные с использованием ИИ, в своих стратегических документах, показал опрос ЦБ в начале 2024 г. Подавляющее число респондентов (91%) отметили: внедрение ИИ положительно скажется на стоимости финансовых продуктов и услуг, так как ИИ, по их мнению, снижает операционные затраты, усиливает аналитику, позволяет эффективнее управлять рисками и повышать эффективность продаж. В результате на горизонте 3–5 лет технология приведет к появлению новых продуктов и услуг, ускорению процессов, улучшению качества поддержки клиентов, делали предположения опрошенные представители организаций. Согласно исследованию ВТБ, совершенствование персональных цифровых советников должно стать основным трендом развития финтеха на ближайшие несколько лет.

Для РФ развитие практик использования ИИ является директивным и закреплено в Концепции регулирования технологий Искусственного интеллекта и робототехники до 2024 г. (Распоряжение Правительства РФ от 19 августа 2020 г. № 2129-р) [14], на базе которой начата реализация федерального проекта «Искусственный интеллект» [15]. Несмотря на описанные выше опасения менеджмент российского бизнеса достаточно оптимистично оценивает механизм ИИ как стратегического решение множества хронических проблем операционного управления бизнес-моделью, что находит подтверждение в сравнительном анализе опросе PWC «Прогнозы развития технологии искусственного интеллекта» в 2019 и 2020 гг. [16] (рисунок 1).

Финтех смотрит в будущее

Как мы видим, российские ученые определяют ИИ с достаточно мягкими границами, давая возможность определенному завышению ожиданий стейкхолдеров, в то время как иностранные эксперты стараются максимально очертить границы функционального потенциала ИИ. Переходя к непосредственно к вопросу анализа баланса интересов ИИ и человеческого капитала, следует начать с изучения основных подходов к анализу сопряжения таких интересов (таблица 2).

Построенные на нейросетях решения продолжают совершенствоваться в таких сферах, как клиентский маркетинг и антифрод, добавил исполнительный директор по технологической стратегии IT-кластера «МТС банка» Павел Сварник. Он также отметил, что ИИ со смежными технологиями в скором времени позволит максимально снизить усилия клиентов для получения любых финансовых сервисов.

Как и в мировой практике, опрошенные представители российского бизнеса отметили наличие определенных опасений от использования технологий ИИ: риск не окупаемости ИИ-продуктов ввиду несоответствия заявленного функционала реальной продуктивности – 56,0 %, недостаточный уровень цифровых компетенций персонала и высокие затраты на их обучение – 49,0 %, низкая транспарентность системы протекции прав пользователя ИИ в случае ошибок или некорректной работы – 46,0 %, прямое или косвенное сопротивление персонала внедрению ИИ-решений ввиду страха потерять работу – 42,0 %, недоверие руководства бизнеса к решениям, принятым с использованием ИИ – 39,0 %, неспособность архитектуры бизнес-модели к интеграции с ИИ-механизмом– 31,0 % [17].

Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера

5. Этическая и кадровая – признание AI-решений самостоятельным субъектом правоотношений означает не просто сокращение численности персонала, выполняющего рутинные операции, но фундаментальное реформирование критериев оценки кадровой привлекательности кандидата, необходимость разработки нового механизма отбора кадров и методологии оценки по критериям превосходства человеческого мышления над машинным аналогом. Вопрос социальных гарантий постепенно будет «замещаться понятием интеллектуальной ценности персонала», его потенциала к генерации коммерчески ценных идей и предложений [14, p. 412].

По мнению А. Гурко, такой поворот истории не является чем-то экстраординарным, т.к. формирование и развитие технологических решений в области машинного мышления имеет давнюю историю, но именно сегодня, «благодаря многочисленным открытиям в области нейробиологии, формирования устойчиво функционирующих алгоритмов нейросетей» и развития в качестве самостоятельного направления искусственного интеллекта и совершенствование на его базе методологии машинного мышления актуальность баланса интересов человека и машины стала наиболее остро [2, c. 9].

Для оценки потенциальных вызовов и угроз ИИ на устойчивое развитие бизнеса и цифровой экономики нами были применены отдельные инструменты Форсайта (экспертные суждения, рассуждение о будущем, социологический опрос), позволившие сформировать целостное представление о долгосрочных угрозах развития машинного мышления (таблица 3).

Идея партнерства человека и машины восходит к началу становления древних цивилизации, но именно в XXI веке у человечества появился реальная возможность освободить человеческое мышление от рутинных забот и занять его решением творческих и уникальных задач по созданию новых продуктов или удовлетворению нематериальных потребностей.

От ИИ-скоринга к ИИ-ипотеке

Среди более смелых идей использования ИИ в банкинге – цифровой наставник человека, который поможет в любой ситуации и составит индивидуальный план развития; цифровые двойники клиентов для тестирования продуктов на виртуальных фокус-группах; цифровые команды, когда разные ИИ-агенты помогают менеджерам в принятии правильных управленческих решений, добавил генеральный директор Ассоциации «Финтех» (АФТ) Максим Григорьев.

Выводы. ИИ-технологии являются по праву одним из наиболее спорных и сложно оцениваемых решений инженерной мысли XX-XXI веков. Несмотря на объективные достижения AI в области решения сложных естественнонаучных задач, возможность его применения в социально-экономических системах является действительно опасным: накопление колоссального объема данных о человеке и обществе, правилах рыночного поведения и культурных кодах разных народов приводит к экспоненциальному росту машинного IQ и предсказание возможного использования полученной информации становится все более сложным, т.к. в случае появления в ИИ мотивации и целей, оценить ее поведение будет практически невозможным.

1. Технологически-организационная – ИИ, исходя из функциональных, характеристик, предполагает максимальную автономность в своей работе (оператора участвует как наблюдатель и контролер за процессом работы), в таком случае сегодняшняя инфраструктура офисов окажется невостребованной, т.к. машинное мышление «не мотивируется за счет компонентов человеческого общения», ему нужна исключительно структурированная и размеченная информация [8, c. 96]. Такое положение дел приводит к конфликту формата работы: человеку необходимо или развивать творческое мышление у компьютера, или самому переходить на сухие метрические алгоритмы восприятия реальности [7] [10].

«Нейросеть проводит своего рода «скоринг для застройщиков»: анализирует общедоступную информацию о потенциальном получателе кредита и с точностью определяет факторы повышенного риска, на которые стоит обратить внимание при выделении финансирования», – говорит Козак. Таким образом, внедрение ИИ будет давать бизнесу преимущество на рынке, подытожил он.-

Искусственный интеллект в банках уже давно перестал быть только инструментом скоринга, как это было на начальном этапе, и стал всеобъемлющей технологией, которая коренным образом перестраивает все бизнес-процессы внутри финансовых институтов и организаций и, как следствие, повышает безопасность и комфорт сервисов, считают в Дом.РФ. Институт развития в 2023 г. создал ИИ-лабораторию, с помощью которой пилотирует и внедряет прогрессивные ИИ-решения для банковской отрасли. В приложении банка Дом.РФ работает чат-бот, который классифицирует обращения клиентов, помогает получить справки, подобрать ипотеку. Благодаря ИИ-помощнику вопросы клиентов решаются без перевода на оператора, а ответы находятся в среднем в 3–4 клика, уточняет представитель компании.

ИИ определятся следующими признаками: 1) логические цепочки – ИИ должен уметь выстраивать простейшие логически верные цепи в формате «причина – следствие», поддающиеся проверке [2]; 2) способность к самообучению – ИИ должен уметь не просто аккумулировать данные о прошлых событиях, но и использовать их для повышения скорости и качества «мыслительной деятельности» [3]; 3) активность – применение полученных знаний должно позволять ИИ влиять на окружающую среду и изменять ее; 4) адаптивность – ИИ необходимо уметь реагировать на изменяющийся набор факторов воздействия и адаптировать алгоритмы реакции с учетом динамики внешнего мира [4].