Как банки используют нейросети

Искусственный интеллект в финтехе не просто так выстрелил. Дело тут не только в глобальных трендах и внутренней политике России в рамках нацпроекта «Цифровая экономика».

Бизнес ориентируется на формулу «челюстей» (jaws ratio): хочет, чтоб доходы росли, а расходы сокращались. И в этот момент искусственный интеллект вступает в игру. Он не только расходы оптимизирует, но и прибыль наращивает — до 80%, если верить исследованиям Enterprise Strategy Group и Oracle. Так что бизнес, особенно прогрессивный финтех, тепло относится к AI-решениям.

Компании в финансовом секторе уже поняли, как выжать из нейросетей пользу в самых разных областях.

Управление рисками

Бизнес сталкивается 20 типами рисков: юридическими, финансовыми, технологическими. Поскольку искусственный интеллект быстрее человека анализирует данные, с его помощью получается оперативнее выявить факторы риска и, как следствие, отреагировать на угрозы. Это дает больше времени на выход из сложных ситуаций.

Крупнейшие банки, ВТБ, Сбер, Хоум-кредит, например, анализируют данные, чтобы выявлять необычное поведение клиентов, для борьбы с мошенничеством в транзакциях.

Скоринг

Алгоритмы искусственного интеллекта не только проверяют текущую платежеспособность клиента, но и предсказывают его поведение, основываясь на данных о других пользователях. Кредитный скоринг точен на 95%, так что зачастую подключать человека не требуется. При этом выдача займов ускоряется в разы, поскольку заявки силами искусственного интеллекта обрабатываются считанные минуты, а не часы, как раньше. 

Автоматизация

Сбер использует ИИ для составления графиков сотрудников и проверки документов. В Газпромбанке десятки роботов оформляют справки.  

В Росбанке искусственный интеллект самостоятельно обрабатывает документы и данные клиентов. Технология за секунды проверяет 70 параметров сканов и делает 15 автопроверок, освобождая сотрудников от рутины.

ИИ также можно связать с биометрической системой. Когда клиент звонит в кол-центр, например, спрашивает про свой счет, робот моментально видит в системе нужную информацию и отвечает на поставленный вопрос. 

Сервис

Чат-боты и голосовые ассистенты помогают банкам оптимизировать работу колл-центров и служб поддержки. В Тинькофф чат-боты обрабатывают до 40% запросов, а голосовой помощник «Олег» ускоряет консультации в кол-центре на 40 секунд. Таким образом интеллектуальные боты экономят банку до 200 миллионов рублей. 

Голосовые боты также помогают защищать клиентов от приемов социальной инженерии. Сбер запатентовал голосового бота с ИИ, который при общении по телефону распознает мошенников и оповещает о неудавшейся попытке атаки. Технология к тому же может «слушать» разговоры клиента, выявлять сигналы потенциальных угроз и вмешиваться в случае выявления опасных паттернов для предотвращения мошенничества. 

Маркетинг

Нейросети «Альфа-банка» и «Открытия» учатся понимать эмоции людей. Это очень полезно для оценки сервиса и впечатлений от продуктов. На базе такой информации можно максимально персонализировать предложение и добиться повышения прибыли. 

Нейросеть анализирует транзакции и действия пользователя в приложении. Например, клиент начал больше тратить по кредитке и запросил увеличение лимита. Финансовая организация предложит ему еще и кредит наличными. Пользователь активно интересуется сториз банка про инвестиции в приложении — банк оповестит об опциях для выгодных инвестиций. 

В телемаркетинге интеллектуальные алгоритмы повышают конверсию продаж: определяют ключевые фразы диалога и варианты улучшить сценарий и анализируют, насколько точно оператор следует скриптам.