ШАПИЛОВА Г.А.

Бузулукский филиал Финуниверситета

SHAPILOVA G.A.

Buzuluk bransh Finuniversity

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В

БАНКОВСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN BANKING

Аннотация

Внедрение

искусственного

интеллекта

(далее

–

ИИ)

в

банки

и

финансовый сектор набирает стремительные обороты. В статье рассмотрен

пример

применения

ИИ

в

банковской

деятельности.

ИИ

позволит

автоматизировать банковские процессы и детальный анализ всех данных о

непосредственных

клиентах,

что

даст

возможность

сократить

издержки

и

снизить стоимость многих банковских продуктов.

Abstract

The introduction of artificial intelligence (hereinafter - AI) in banks and the

financial sector is gaining rapid momentum. The article describes an example of the

use of AI in the banking activities. AI will automate banking processes and a detailed

analysis of all data on direct customers, which will make it possible to reduce costs

and reduce the cost of many banking products.

Ключевые слова: искусственный интеллект, банковская деятельность.

Keywords: artificial intelligence, banking activities.

На сегодняшний день внедрение искусственного интеллекта (далее – ИИ)

в

банки

и

финансовый

сектор

набирает

стремительные

обороты.

Под

искусственным

интеллектом

понимается

свойство

компьютерных

систем

выполнять

творческие

задачи,

решение

которых

традиционно

считают

прерогативой человеческого интеллекта. [2, стр. 91]

За период своего существования ИИ прошел массу трансформаций и

полностью оправдывает вложенные инвестиции.

Для оказания финансовых услуг ИИ стали применять в начале 80-х годов.

К примеру, CITYBANK построил не большое количество системных экспертов,

используя

ИИ

как

одну

из

ветвей,

которая

обладала

бы

способностью

принимать решения на уровне эксперта-человека. В последствии уже в 1987 г.

Security

Pacific

National

Bank

реализовал

рабочую

группу,

основанную

на

применении

ИИ,

для

предотвращения

мошенничества

при

использовании

дебетовых карт в магазинах и банкоматах. [1, стр. 88]

В

настоящее

время

широкое

распространение

получили

голосовые

и

текстовые помощники, а также связанные с данными системами технологии

распознавания речи и образов. Голосовые и текстовые помощники созданы для

общения, помощи и консультаций и среди них особенно выделяются чат-боты

следующих компаний: Apple − Siri, Google - GoogleAssistant, Alexa от Amazon.

В России популярна Алиса от компании Яндекс.

Голосовые и текстовые помощники, по мере накопления информации о

пользователе,

постепенно

создают

его

профиль,

отмечая

часто

задаваемые

вопросы,

популярные

запросы

и

наиболее

часто

посещаемые

интернет

–

ресурсы, что позволяет им оптимизировать взаимодействие с пользователем.

Следующей

стадией

развития

голосовых

и

текстовых

помощников

станет

переход к диалоговым интерфейсам и персональным ассистентам, которые,

исходя

из

информации

в

профиле

пользователя,

смогут

предоставлять

пользователю персонализированные предложения финансовых и банковских

услуг, с учетом склонности человека к рискам и накоплениям.

Персональные цифровые ассистенты активно разрабатываются такими

компаниями как Google,

Apple,

Amazon и Facebook. Разработкой голосовых и

текстовых

помощников

для

финансовой

сферы

занимаются

известные

информационно

–

технологические

компании Stash,

Acorns,

Betterment,

Weathfront и Personal Capital. Так же для отслеживания поведения с помощью

цифровых кошельков клиентов применяют приложения Digit, Mint, WealRo и

Cleo.

Данные технологии применяются в мобильном банке Neat в Гонконге, где

объединены технологии искусственного интеллекта и системы биометрической

защиты.

Совместно с развитием чат-ботов идет совершенствование технологии

распознавания

образов,

которая

позволяет

идентифицировать

различные

оптические, графические, цифровые и кодированные образы.

Применение

технологии

распознавания

образов

в

банковской

деятельности

имеет

огромный

потенциал.

Так,

к

примеру,

образ

каждого

пользователя

приложения,

может

быть

идентифицирован

программными

средствами с высокой точностью и на основании полученной информации чат -

бот адаптирует свое поведение под требования пользователя.

Платформа Radiant

финансовой

технологической

компании Touchpoint

является

ярким

примером

применения

технологии

распознавания

образов.

Платформа Radiant

обеспечивает

возможность

выявления

проблемных

ситуаций, которые вызывают недовольство клиентов, основываясь на базах

данных о взаимодействии с клиентами крупнейших банков Австралии и Новой

Зеландии.

Также

технология

распознавания

образов

позволяет

пользователю

распознать товар в супермаркете при помощи камеры смартфона и получить

информацию о сумме кэшбэка в случае оплаты его картой, принадлежащей

соответствующему банку.

Технологии,

связанные

с

распознаванием

речи

достаточно

активно

применяется в банковской деятельности. Например, испанский банк Santander

использует технологию распознавания речи, как элемент системы безопасности

при

совершении

операций

клиентами

банка

через

мобильные

приложения.

Самые перспективные технологические решения, связанные с распознаванием

речи – это продукты таких известных компаний, как Google, Apple, Amazon, 3M

Company, Linguamatics, Microsoft, IBM, SAS и Apixio.

В ближайшее время такая технология позволит реализовать все функции

оператора колл-центра банка.

По мере развития искусственного интеллекта все громче звучат мнения о

необходимости

его

государственного

регулирования,

в

частности

один

из

прогрессивных

и

инновационных

бизнесменов

Илон

Маск

назвал

искусственный интеллект «самым большим риском, с которым человечество

сталкивается как цивилизация».

На профессиональном и экспертном уровне в январе 2017 года под эгидой

FutureofLifeInstitute

были

разработаны

и

опубликованы

Азиломарские

принципы

искусственного

интеллекта,

которые

подписало

почти

4

000

экспертов и специалистов. Данный документ предлагает направить усилия на

создание управляемого, надежного и полезного искусственного интеллекта, а

также

призывает

разработчиков

думать

о

безопасности

разработок

и

ответственно относится к созданию технологий искусственного интеллекта.

Начинают постепенно складываться национальные законодательства по

регулированию

искусственного

интеллекта,

по

мнению

отдельных

ученых

«право

о

роботах»

превращается

пока

еще

не

в

самостоятельную

межотраслевую подотрасль права, но как минимум в отдельную предметную

область исследования.

Можно предположить, что регулирование искусственного интеллекта на

государственном уровне будет производиться не комплексно, а в конкретных

сферах по мере роста уровня сложности задач, решаемых с использованием

искусственного интеллекта.

К примеру, в банковской сфере становится актуальным вопрос о рисках,

возникающих

при

внедрении

систем

искусственного

интеллекта

в

бизнес-

процессы банков.

В настоящее время, основными рисками, с которыми сталкиваются банки

являются: кредитный, регуляторный, операционный, процентные риски и риск

ликвидности. В то же время, риск использования искусственного интеллекта

будет одним из существенных для кредитных организаций, данный вид рисков

именуется – «модельный риск».

Реализация

модельного

риска

может

привести

к

значительным

финансовым потерям, ошибочным решениям, потере репутации. Александр

Видяхин - Первый заместитель Председателя Правления Сбербанка России

считает, что развитие искусственного интеллекта и применение его в бизнесе

может привести некоторые компании к банкротству из-за его ошибок, поэтому

модельный риск станет одним из основных рисков для банков.

Искусственный

интеллект

является

центральным

звеном

в

развитии

технологий и оказывает огромное влияние на нашу жизнь. В связи с этим,

возникает

настоятельная

необходимость

в

государственном

регулировании

применения искусственного интеллекта, при этом такое регулирование должно

развиваться последовательно, с учетом всех рисков.

Искусственный

интеллект

изменит

всю

сущность

банковской

деятельности. В ближайшее будущее автоматизация банковских процессов и

детальный анализ всех данных о непосредственных клиентах даст возможность

сократить издержки и снизить стоимость многих банковских продуктов. Данная

система

позволит

полностью

переосмыслить

то,

как

клиенты

используют

банковские продукты и услуги и взаимодействует с их провайдером. Сегодня

мобильным

банком

можно

пользоваться

через

смартфон,

а

в

ближайшее

будущее

банк

даст

возможность

в

качестве

персонального

помощника

для

каждого клиента.

Безусловно,

искусственный

интеллект

навсегда

изменит

банковскую

деятельность.

Повышения

уровня

автоматизации

и

возможность

детально

проанализировать

данные

каждого

клиента

позволят

банку,

как

сократить

издержки на реализацию различных банковских продуктов, так и разработать

новые модели взаимодействия с клиентами банка. В будущем банк станет

персональным помощником для каждого клиента, к которому можно будет

обратиться в любое время суток, из любой точки планеты.

Список литературы:

1. Алонцева

В.Р.

Оценка

состояния

цифрового

банкинга

в

России/

В.Р.Алонцева// Международный журнал гуманитарных и естественных наук.

2018.-С.88-91.

2. Бердышев А.В.

Искусственный интеллект как технологическая основа

развития банков / А.В. Бердышев // Вестник университета. 2018.-№5.- С. 91-94.