Нейросети помогают банкам общаться с клиентами

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Татьяна Геннадьевна Старостина, Екатерина Владимировна Романенко

Цифровизация стремительно изменяет банковскую сферу, делая ее удобнее, эффективнее и безопаснее. Внедрение новых технологий позволяет сделать финансовые продукты доступнее для граждан, улучшает сервис, повышает лояльность клиентов и помогает банкам сократить издержки.

Сложность систем, использующих искусственный интеллект, может вызвать недоверие к ним со стороны клиентов. Алгоритмы, лежащие в основе принятия решения, могут быть подвержены предвзятости и непредсказуемы. В случае выхода системы из-под контроля она может принимать ошибочные решения. Примером может служить отказ в выдаче кредита клиенту, удовлетворяющему всем требованиям банка как заёмщика.

В своей работе банки используют различные источники информации. От качества поступающей информации зависит результат работы моделей искусственного интеллекта. В связи с чем ещё одним риском применения систем искусственного интеллекта является намеренное искажение исходных данных из внешних источников. Для минимизации данного вида риска вопросам требования к системам информационной безопасности банки уделяют особое внимание.

Подводя итог, можно сделать вывод, что технологии искусственного интеллекта нашли широкое применение в банковской деятельности. В настоящий момент данные технологии применяются в области кредитного скоринга, взаимоотношений с клиентами, маркетинге, риск-менеджменте, биометрии клиентов, выявлении мошеннических транзакций и т. д. Дальнейшее применение технологии искусственного интеллекта в банковской отрасли видится в таких направлениях, как персонализация банковских продуктов, развитие эмоциональной нейросети, совершенствование бизнес-процессов, взыскание задолженности и иные области.

Персонализация банковских продуктов на основе технологий машинного обучения позволит банкам более качественно удовлетворять потребности клиентов. Это обусловлено тем, что персонализация будет основана на опыте клиента в использовании банковских продуктов, уровне его трат, сбережений и предпочтений, активности в приложении и на сайте банка. Такой подход позволит банкам увеличить объём продаж своих продуктов. Например, резко возросшие траты клиента могут являться паттерном того, что клиенту недостаточно собственных средств и его, возможно, заинтересует предложение по кредиту. Или клиенту, у которого при начислении заработной платы за текущий месяц имеется достаточный остаток средств от предыдущей заработной платы, могут быть интересны инвестиционные продукты.

Несмотря на то что технологии искусственного интеллекта постоянно совершенствуются, полностью заменить человека они не смогут. Вряд ли в обозримом будущем можно будет увидеть банковские отделения, функционирующие только лишь за счет умных технологий. «Полностью заменить банковских работников ИИ-роботы не смогут, — уверена гендиректор компании MightyCall Юлия Черноуцян. — Одновременно с ростом автоматизации стандартных запросов растет потребность в квалифицированных консультациях опытных сотрудников банка, которые могут помочь в нестандартных ситуациях». Еще одна инновация, которая сегодня активно применяется в банковском секторе, — автоматическое распознавание речи (ASR). Например, когда клиент звонит в банк, система понимает и анализирует просьбу или вопрос человека и может направить его к нужному специалисту. Также ASR автоматически преобразует речь в текст. Применение такой технологии существенно облегчает обработку большого объема звонков и повышает качество обслуживания. «Внедрение алгоритмов искусственного интеллекта помогает банкам с высокой точностью оценить вероятность расторжения клиентом договора, — поясняет Юлия Черноуцян. — Система делает выводы, опираясь на особенности общения клиента с оператором. Например, выявит оператора, который говорит с клиентом слишком быстро или, наоборот, слишком медленно, и тех, кто провоцирует у клиентов негативные эмоции».

Artificial intelligence in banking

Развитие технологий искусственного интеллекта, их повсеместное применение требуют соответствующих квалифицированных специалистов в этой области. К ним относятся специалисты по обработке больших данных для решения поставленных задач, по машинному обучению, разработке программного обеспечения и т.д.

ли переход банковских услуг в дистанционный формат, что открыло новые возможности для развития искусственного интеллекта в банках. Совсем недавно основными направлениями применения искусственного интеллекта в банках являлись кредитный скоринг, оценка рисков и боты поддержки клиентов. На сегодняшний момент банки активно принимают участие в разработке программных продуктов, нацеленных на персонализацию и эмоциональную оценку клиента при его обслуживании в отделении банка (развитие эмоциональной нейросети).

Несмотря на широкое распространение технологий искусственного интеллекта, их применение на данный момент сталкивается со следующими барьерами. Одним из основных барьеров для развития применения технологий искусственного интеллекта является возможность сбора, обработки, обмена и хранения данных клиента. С одной стороны, банковская деятельность подлежит регулированию, что обеспечивает сохранность персональных данных. С другой стороны, рынок баз данных, в том числе и от банков, пополняется постоянно, что свидетельствует об утечке данных и недостаточному механизму их защиты.

4. Искусственный интеллект в финансах: как банки используют нейросети // РБК Тренды -кроссплатформенный проект о тенденциях в экономике, бизнесе, технологиях и обществе, которые меняют нашу жизнь. 2022. Режим доступа: https://trends.rbc.ru/trends/social/ 61f162f09a 79471cfba0de6c(дата обращения: 17.05.2022).

Для построения качественных моделей необходима глубокая экспертиза команды как в области понимания алгоритмов, инструментов, так и банковских процессов. Это барьер преодолим за счёт инвестиций в развитие сотрудников и программы подготовки начинающих специалистов на стороне компаний [3].

Рассмотрены сферы применения искусственного интеллекта в банковской сфере. Приведены перспективные области применения технологий искусственного интеллекта в банковской деятельности. Раскрыты барьеры , препятствующие развитию искусственного интеллекта в банках. Рассмотрены риски применения искусственного интеллекта в банковской сфере.

данных, что очень важно для финансового сектора. Использование машин для принятия управленческих и других решений, для оптимизации работы с клиентами, расчёта эффективности инвестиций без воздействия человеческого фактора или его минимизации, означает принятие решений на основе только информации без личностного подхода, который зачастую накладывает негативный оттенок, нивелируется коррупционная подоплека принятия решения [2, с. 524].

Внедрение технологии искусственного интеллекта потребовало от банков значительных финансовых затрат. Внедрение данной технологии позволило ускорить доступ к банковским продуктам, автоматизировать большинство процессов, тем самым увеличив скорость клиентского обслуживания. Использование технологии искусственного интеллекта также привело к трансформации доходов и расходов банка [4].