Искусственный интеллект в банках: проблемы и решения

Есть проблемы

• Найти специалистов, которые разбираются в ML, Big Data, AI, анализе данных и других смежных областях, — довольно трудная задача. Популярность подобных решений увеличивается в геометрической прогрессии, однако рост количества экспертов в этих сферах не поспевает за данной тенденцией. В обучение собственного персонала придется инвестировать немало средств, чтобы специалисты овладели необходимой экспертизой для построения качественных моделей.
• Текущая инфраструктура должна быть достаточно технологичной, чтобы создавать и обучать искусственный интеллект в банке. Подобная инфраструктура стоит дорого за счет взлетевшей стоимости видеокарт на фоне криптовалютной истерии. Чем больше данных, тем выше требования к системе ИИ банка и ее безопасности. 
• Финансовый сектор урегулирован, поэтому развитие технологии внутри компании может стать настоящим испытанием: обучение модели  должно проходить строго с учетом всех букв закона о защите данных.
• Даже если удалось интегрировать ИИ с крупной системой банка, следует понимать: инновация — долговременная инвестиция, которая окупится не сразу, при этом на каждом этапе, даже самом раннем, существует угроза упущенной прибыли. Небольшая ошибка в алгоритме может обойтись бизнесу в миллиарды рублей. 

Как внедрять ИИ в банк с выгодой: пути преодоления трудностей 

Принцип 1: Если цель компании — проверить на практике возможности разнообразных технологий, выбирайте готовое программное обеспечение с встроенным искусственным интеллектом. Разработка своих решений обойдется дорого: силы бизнеса будут переброшены на эту задачу — на эксперименты не останется ресурсов.

Принцип 2: Экспериментальный подход к внедрению ИИ в банк экономит ресурсы. Для проверки жизнеспособности идеи можно разработать MVP или запустить сразу несколько «пилотов» на начальном этапе и посмотреть, какой из них «выстрелит».

Принцип 3: Контролирующий управленец не подходит на роль руководителя процессом внедрения искусственного интеллекта в сфере финансов. С этой задачей лучше справятся главные лица отдела финансовой аналитики, поскольку знают, как работать с данными и внедрять технологии в бизнес-среде. 

Принцип 4: Интегрировать технологию удастся только силами первоклассных специалистов в области искусственного интеллекта. Можно дополнительно расширить штат, повысить квалификацию сотрудников компании или привлечь сторонних IT-экспертов. Внешние IT-специалисты разбираются в тонкостях банковских ИИ-приложений и быстрее справляются с возникающими трудностями. 

Заключение

Нейросети банков потенциально способны удовлетворить потребности бизнеса в улучшении клиентского опыта, наращивании прибыли, сокращении издержек. Однако применение технологии с выгодой невозможно без учета сопутствующих рисков и препятствий. Если их преодолеть, достигнутый эффект будет стоить затраченных усилий.