Счастливый случAI: Как искусственный интеллект «перевернул игру» в банковской сфере

Кремниевая база

Сам концепт искусственного интеллекта был сформулирован еще в 1955 году профессором Стэнфордского университета Джоном Маккарти — как подраздел науки, в котором вычислительная машина имитирует когнитивные функции человеческого мозга.

При этом первая программа, признанная искусственным интеллектом была создана еще в 1951 году в Оксфорде Кристофером Стрейчи. Начало ИИ было положено в играх — ведь разработка пионера программирования «играла» в шашки и запускались на компьютере Ferranti Mark 1.

Но «игрушки» быстро привлекли к себе внимание властей, и следующим Мощным толчком развития ИИ стал интерес Управления перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) к ИИ-проектам. В 1963 году DARPA выделила Массачусетскому технологическому институту грант в размере $2,2 млн (сумма примерно равна 20 млн «сегодняшних» долларов), часть из которых была направлена на исследования в области искусственного интеллекта. В 1965 году был сформулирован знаменитый Закон Мура, согласно которому  количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца, и, казалось бы, развитие технологии будет стабильным, и уже скоро человечество окажется в совсем другом мире.

• Грезы о весне искусственного интеллекта

  К осени 2022 года редакция Naked Science осмотрелась вокруг и решила, что настала пора запустить цикл статей об искусственном интеллекте. Мы начинаем с большой статьи, подзаголовком которой могла б...

  naked-science.ru

Но плавного развития не случилось — уже с середины 70-х началась так называемая зима искусственного интеллекта: технология подвергалась критике, и интерес к ней пропал со стороны государств, которые «обрезали» финансирование ученым. Такое положение сохранялось до начала 80х, той эпохи, когда интерес к ИИ возродился — в том числе и благодаря сильному пристальному вниманию к ИИ, возникшему в финансовом секторе.

Коммерциализация интеллекта

В 80е ИИ прочно вошел в мир финансов: стали появляться первые ИИ-системы, позволяющие предсказать поведение рынка. Такие решения помогали уменьшить влияние человеческого фактора не только в трейдинге, но и в составлении финансовых планов. На что были способны те технологии? Например, уже в 1986 году ИИ эффективно предсказывал падения ведущих индексов.

Банковское дело уже тогда прочно ассоциировалось с самыми передовыми технологиями: перед эрой ИИ финансисты уже успели перевернуть индустрию дважды, еще в 60-х представив публике банкоматы, а в 70-х — электронные банковские карты. В 80-е же таким прогрессивным решением стал ИИ: проекты на основе «искусственного разума» были у почти 70% компаний из списка Fortune 1000, самых крупных бизнесов США.

В 90-е ИИ начали применять и для отслеживания операций по отмыванию денег: система FAIS «просматривала» более 200 тыс. транзакций в неделю и была способна находить действия нарушителей. В целом к концу XX века ИИ представлял собой силу, победившую живого чемпиона мира по шахматам, научившуюся распознавать речь человека и прочно вошедшую в масс-культуру: от пресловутой «Матрицы» до Deus Ex. К концу первой четверти XXI века ИИ — применяется фактически повсеместно: от индустрии развлечений и образования до науки, сферы обеспечения безопасности и, конечно же, в банкинге. И банкинг, как и прежде с другими инновациями, стал законодателем мод в сфере искусственного интеллекта.

Банк 2.0

Современный банк — это буквально эпицентр применения искусственного интеллекта, он используется во всех сферах деятельности финансовой организации. Нейросети и Big Data позволяют эффективно распознавать пользователей и делать им персонифицированные предложения, анализируют риски и проводят скоринг клиента, защищают данные и следят за безопасностью критически важной инфраструктуры — сегодня искусственный интеллект лежит в основе финансовой индустрии.

«Искусственный интеллект открывает новые возможности для банка, как, впрочем, и для любой компании, которая работает с клиентами и большим объемом данных. Благодаря этой технологии можно построить высокоэффективные системы RTDM (Real-Time Decision Manager) для применения в различных процессах банковской деятельности — от построения результативных маркетинговых кампаний по продаже продуктов клиенту до более точных оценок рисков по выдаваемым кредитным продуктам», — отмечает Евгений Гладилин, директор департамента цифрового бизнеса и программ лояльности Новикомбанка.

При этом он отмечает, что всё это достигается умением оперативно использовать имеющиеся данные у банка и «предиктивно их обрабатывать для построения моделей развития событий, на которые надо реагировать определенным образом»: если это будет происходит буквально за мгновения, то от этого выиграют все — и клиенты банка, и сам банк. По словам Гладилина, финансовые организации, которые быстрее научатся эффективно использовать возможности искусственного интеллекта, получат конкурентное преимущество.

Стоит ли удивляться, что 85% организаций, предоставляющих финансовые услуги, используют искусственный интеллект? Например, в том же скоринге клиентов искусственный интеллект позволяет снижать время одобрения заявки с нескольких дней до минут – это не просто снижение затрат банка, но и рост качества услуг. То же самое и с ИИ в голосовых помощниках внутри приложений: алгоритмы способны самостоятельно обрабатывать обращения пользователей, снижая время обслуживания – в среднем на 40 секунд.

Более того, растущая конкуренция заставляет банки, особенно крупные, становиться фактически IT-компаниями —  самостоятельно разрабатывать и внедрять решения, максимально эффективные и удобные для клиентов. Отсюда и, казалось бы, «непрофильные» для банков проекты вроде виртуальных ассистентов, попытки создания собственных экосистем и супераппов, и многое другое. Та же нейросеть Kandinsky от «Сбера», способная по текстовому запросу от пользователя генерировать изображения — яркий пример того, что современный банк уже давно не просто про финансы, но и про науку, технологии и даже искусство. При этом опыт отечественных банков заслуживает отдельного рассмотрения, ведь российские проекты во многом передовые.

ИИ по-русски

Согласно оценке экспертов из Deloitte, российская банковская сфера занимает лидирующие позиции по части цифровизации своих услуг: если в мире среднее значение индекса цифровизации составляет 45%, то в России оно достигает 51%. И это — лишь часть общей картины: согласно исследованию, в категорию «чемпионов», банков-лидеров по цифровому развитию, включили лишь 10% банков мира. В эту категорию вошли сразу три кредитно-финансовые организации из России. Но чем вызван такой успех?

«Как известно, американские банки в начале 2000-х выдавали множество кредитов заемщикам сомнительной платежеспособности. Из-за глобализации финансовой системы такие кредиты просочились в портфели финансовых институтов по всей планете. В результате банкротства заемщиков запустили лавинообразную потерю денег, что пошатнуло мировую экономику в кризисе 2008-го года. С тех пор регуляторы повсеместно пересмотрели правила и механизмы оценки заемщиков и ужесточили требования к качеству работы скоринговых систем. Россия не была исключением, и после всплеска в развитии технологий машинного обучения в 2010-х годах множество IT- и финтех-компаний развивают такие продукты в рамках своих экосистем и стартапов», — подчеркивает Глеб Антипов, исполнительный директор ООО «ДиСи Инжиниринг».

Благодаря бурному росту отечественного финсектора, сегодня он представляет собой высокоразвитую индустрию, полагающуюся на искусственный интеллект практически во всех операциях. Так, Сбер принимает 100% кредитных решений в рознице с использованием ИИ-технологий; применяет алгоритмы для распознавания документов, составления расписаний сотрудников; банк автоматизировал процесс подготовки залогового заключения по простым активам. «В прошлом году каждый шестой рубль банк заработал в сфере ИИ», — сообщил первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин. А по итогам 2022 года прибыль Сбера от ИИ-решений может составить более 200 млрд рублей.

Развивает ИИ-проекты и банк Тинькофф: кредитно-финансовая организация активно использует голосовые ассистенты, чат-боты, а также колл-боты и рекомендательные движки. Искусственный интеллект уже стоит у истоков некоторых продуктов банка: недавно анонсированная платформа Тинькофф Селлер, разработанная на основе технологий машинного обучения, в будущем полностью «уберизирует» все продажи сразу на всех площадках в онлайне – как маркетплейсах, так и на сайтах и в соцсетях. Алгоритмы, созданные на основе аналитики Big Data, помогут оптимизировать бизнес-стратегию, рассчитать юнит-экономику и сформируют для предпринимателей рекомендации относительно того, какие товары и на каких площадках лучше продавать.

Росбанк недавно внедрил искусственный интеллект в обработку документов, необходимых для формирования клиентского досье: система автоматизирует ввод данных из комплекта документов клиента в утвержденную в банке форму. Технология позволяет сократить время открытия счетов клиентов с 20 до всего 5 минут.

В Газпромбанке ИИ избавляет сотрудников от рутинных бизнес-операций при выпуске банковских карт и автоматически формирует справку 2-НДФЛ; ПСБ использует искусственный интеллект в риск-менеджменте, сегменте малого и среднего бизнеса, в рознице; «Хоум Кредит» доверил искусственному интеллекту контролировать качество работы персонала контакт-центра; Альфа-Банк применяет ИИ в скоринге, а «Альфа-Капитал» (как и Альфа-Банк, входит в консорциум «Альфа-Групп»), вместе с Мосбиржей запустили управляемый искусственным интеллектом Биржевой паевой инвестиционный фонд. Список тех инструментов, в которых российские банки сейчас используют ИИ для повышения качества работы (и для удобства потребителей), можно продолжать практически бесконечно.

Отчасти подталкивает к быстрым нововведениям и почти уникальная ситуация, в которой сейчас  находятся российские банки: с одной стороны, Россия располагает более чем полутора миллионами талантливых и высоковалифицированных IT-специалистов (это примерно 10 процентов от общемирового их количества), а с другой, конкурентная среда довольно жесткая и настойчиво подталкивает кредитно-финансовые организации к тому, чтобы стабильно повышать качество услуг и предоставлять клиентам все новые и новые возможности.

Одним из ярких бенчмарков «силы» финансовой сферы выступает возможность оперативно реагировать на возникающие вызовы — такие, как киберпреступность. И здесь тоже на помощь приходит искусственный интеллект: к примеру, в ВТБ научили ИИ отслеживать подозрительные заявки на получение кредита, благодаря чему банк сможет «дополнительно защищать» минимум 2 млрд рублей клиентских средств ежегодно. Таких примеров множество: скажем, голосовой помощник от «Тинькофф» защищает абонента от спамеров и мошенников, а «Аура» от «Сбера» в режиме реального времени предупреждает клиентов банка об угрозах. Задействованы в этой борьбе за безопасность данных и «небанковские игроки»: Почта Банк внедрил защиту от биометрических мошенничеств от российской компании VisionLabs, создающей продукты в области распознавания лиц и объектов. Алгоритмы компании проверяют, действительно ли перед камерой находится человек, а не его изображение, защищая клиентов банка от «фрода».

Не остается в стороне и Банк России: регулятор делает на искусственный интеллект особую ставку, намереваясь применять алгоритмы в поведенческом надзоре для выявления аномалий и зон концентрации поведенческих рисков в деятельности финансовых организаций и проводить анализ результатов различных активных и пассивных стратегий инвестирования. 

Развитие идет постоянно и некоторые игроки рынка даже создают для ученых и специалистов отдельные «IT-заповедники»: так, в прошлом году Газпромбанк объявил о создании совместного предприятия, которое станет одним из крупнейших центров по разработке цифровых и финансовых сервисов. Важность ИИ в финтехе очевидна уже всем, потому государства по всему миру активно поддерживают инициативы, направленные на развитие искусственного интеллекта. И Россия с ее богатым научным багажом — не только не исключение; она скорее в авангарде прогресса.

Путь к будущему

Сегодня, по данным Национального центра развития искусственного интеллекта, в российскую ИИ-экосистему входят более 2 тыс. участников: это и исследовательские институты, и органы власти, и технологические корпорации. И это — лишь начало. Искусственный интеллект рассматривается как мощнейший драйвер роста, и просто смотреть на процесс его развития — уже мало. Власти России намерены поддерживать ИИ-инициативы и даже более того, активно взращивать их и готовить соответствующих специалистов.

Для этого при правительстве России начал работу Национальный центр развития искусственного интеллекта. Он будет проводить отбор эффективных ИИ-решений для банков, бизнеса, науки и государства, а также проводить мониторинг ключевых показателей развития отрасли, как заявил недавно вице-премьер Дмитрий Чернышенко.

Один из таких показателей — подготовка кадров, причем начиная со школьной скамьи: целых 35% российских школьников пройдут обучающие программы по ИИ до конца 2022 года. Сегодня в России выстраивается полноценная программа подготовки специалистов, которая позволяет со школы отбирать талантливых ребят, которые в будущем изменят целые индустрии, в том числе и банковскую. Именно на закрытие существующего спроса на высококлассных специалистов направлены специальные акселерационные программы вроде федеральных проектов «Платформа университетского технологического предпринимательства», «Кадры для цифровой экономики» и «Искусственный интеллект» и другие инициативы.

В собственно банковской сфере тоже в последнее время случился настоящий «образовательный» взрыв: курсы по ИИ от СберУниверситета, магистерская программа МФТИ и ВТБ «4И: Искусственный Интеллект и Интердисциплинарные Исследования», конкурс стартапов в сфере искусственного интеллекта от «Альфа-Банка» и многие другие проекты направлены именно на повышение компетенций российских банков по части ИИ.

Сложившаяся в мировой экономике ситуация предъявляет особые требования к странам, желающим сохранять технологическую независимость. И Россия уже стоит на пути выработки собственных подходов — как по части кадров и софта, так и в вопросе поддержки отечественных проектов, и искусственный интеллект — локомотив этого процесса.

Так, по данным все того же Национального центра развития искусственного интеллекта, более 50% организаций, закупающих ИИ-решения, уже сегодня отдают предпочтение отечественным разработкам. Это не просто позволяет укрепить технологическую независимость России, но формирует отечественную школу искусственного интеллекта и методов работы с ним. В том числе — и по части диалога государства, общества и бизнеса: в конце октября прошлого года несколько крупных российских компаний подписали первый для отечественного рынка Кодекс этики искусственного интеллекта. В документе изложены основные нормы этичного поведения бизнеса, ведущего разработку и внедрение технологий в этой области: ни одна технология не должна приносить вред людям, их имуществу и окружающей среде.

Искусственный интеллект имеет все шансы буквально перезапустить процесс развития страны, создав миллионы новых рабочих мест и открыв дорогу новым поколениям россиян. Основы функционирования, регулирования и поддержки ИИ-инициатив, закладывающиеся сегодня, окажут на наше будущее прямое влияние, масштабы которого трудно переоценить. Экономический эффект от внедрения искусственного интеллекта только за прошлый год составил 300 млрд рублей. И банки — важнейшие игроки в этом направлении, которые в полной мере служат основой для этой новой экономической модели.