Какова роль искусственного интеллекта в трансформации финансовой системы

Для российской финансовой системы, функционирующей в условиях санкционных ограничений, вопрос обеспечения технологического, платежного и финансового суверенитета, становится экзистенциальным вопросом. Одним из эффективных способов реагирования на современные вызовы в финансовой сфере может выступить генеративный ИИ, который поможет в решении сложных задач — проектирование процессов и инфраструктуры, создание и модернизация финансовых продуктов / услуг и др. Это вкупе позволит российской финансовой системе значительно продвинуться в обеспечении конкурентоспособности на мировых рынках и интенсификации импортозамещения во всех отраслях экономики.

Трансформация финансовой системы за счет возможностей генеративного ИИ происходит в результате синтеза существующих компетенций в финансовой отрасли, возможностей машинного обучения, а также инвестиций субъектов финансовой системы (банки, бигтехи, финансовые компании, экспертные организации и др.) в развитие инновационных технологий.

Генеративный ИИ обладает огромной преобразующей силой, позволяющей революционизировать предлагаемые клиентам финансовые продукты и услуги, улучшая оценку и управление рисками (за счет повышения качества анализа и прогнозирования факторов риска в инвестиционной, кредитной и других сферах), оптимизируя бизнес-процессы на микроуровне и повышая эффективность деятельности компаний. ИИ становится своеобразным «маяком инноваций», предлагая беспрецедентные инструменты для различных финансовых институтов в процессе принятия ими эффективных решений. Например, генеративный ИИ демонстрирует способность обрабатывать большие массивы данных для разработки индивидуальных инвестиционных стратегий с учетом финансовых целей, моделировать различные рыночные сценарии и их потенциальное влияние на инвестиционные портфели, помогая финансовым консультантам и клиентам принимать обоснованные решения для максимизации доходности. ИИ является также катализатором расширения цифровых возможностей и трансформации банковской отрасли. Он способствует повышению операционной эффективности за счет улучшения клиентского опыт и анализа поведения и предпочтений клиентов.

Однако, на сегодняшний день системы на базе генеративного ИИ однозначно требуют широких компетенций как со стороны разработчиков, так и со стороны пользователей. Несмотря на активное использование возможностей ИИ для работы с большими структурированными числовыми данными, новая технология еще далека от совершенства, и разработчики стремятся определить и закрепить критерии «ответственного ИИ», среди которых можно выделить:

• высокую надежность в предоставлении данных — ясные механизмы сбора, обработки данных и верификации их качества;
• интерпретируемость — понимание данных, на которых обучается ИИ;
• этичность — исключение предвзятости и минимизация ИИ-галлюцинаций,
• аудируемость — возможность ревизии ИИ-моделей.

Также нельзя отрицать существующую проблему, когда ИИ может прибегать к практикам и предлагать решения, которые потенциально являются неэтичными из-за заложенной предвзятости в алгоритме и разработке генеративных технологий искусственного интеллекта. Вопросы, связанные с конфиденциальностью данных и возможной предвзятостью алгоритмов, используемых для обучения моделей ИИ, требуют тщательного рассмотрения со стороны регулирующих органов, так как утечка или несанкционированный доступ к информации, обрабатываемой ИИ, могут нанести серьезный ущерб всей финансовой системе.

Несмотря на это, искусственный интеллект имеет огромный потенциал для трансформации российской финансовой системы, предлагая новые способы взаимодействия между субъектами, оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности деятельности.