Преимущества умных алгоритмов многочисленны и их трудно игнорировать. По данным Forbes, 65% CFO ожидают положительных изменений от использования ИИ в финансовых услугах. В то же время, по состоянию на конец 2018 года только треть компаний предприняла шаги по внедрению искусственного интеллекта в процессы своих компаний. Многие по-прежнему осторожничают, опасаясь затрат времени и средств, которые потребуются для применения искусственного интеллекта, а также возможных проблемы с внедрением ИИ в финансовые услуги. Тем не менее, нельзя вечно уклоняться от технического прогресса, и если не столкнуться с ним сейчас, это может стоить дороже в долгосрочной перспективе. Чем же может помочь искусственный интеллект финансистам? Давайте разбираться!
AI и Кредитные решения. Искусственный интеллект обеспечивает более быструю и точную оценку потенциального заемщика при меньших затратах, а также учитывает более широкий круг факторов, что приводит к более обоснованному решению на основе полученных данных. Кредитный скоринг, предоставляемый ИИ, основан на более сложных и глубинных алгоритмах по сравнению с теми, которые используются в традиционных системах. Это помогает кредиторам различать заявителей с высоким риском невозврата средств и тех, кто подал кредитную заявку, но не имеет обширной кредитной истории. Объективность является еще одним преимуществом механизма с искусственным интеллектом. В отличие от человека, машина вряд ли будет предвзятой.
AI и Трейдинг. Автоматизированные торговые системы, которые начали свое стремительное развитие с начала 1970-х годов предполагают использование сложных систем искусственного интеллекта для принятия чрезвычайно быстрых торговых решений. Машинные алгоритмы дают множество существенных преимуществ. Интеллектуальные торговые системы отслеживают как структурированные (базы данных, таблицы и т. д.),так и неструктурированные (социальные сети, новости и т. д.) данные за предельно короткий промежуток. И нигде поговорка «время - деньги» не является более справедливой, чем в торговле: более быстрая обработка означает более быстрые решения, которые, в свою очередь, означают более быстрые транзакции. Прогнозы производительности акций являются гораздо точнее благодаря тому, что алгоритмы могут тестировать торговые системы на основе прошлых данных и выводить процесс проверки на совершенно новый уровень, прежде чем запустить его в действие.
AI и Обслуживание клиентов. Чат-боты и диалоговые интерфейсы - это быстро растущая область венчурных инвестиций и бюджета на обслуживание клиентов. Такие компании, как Kasisto, уже создают специальные чат-роботы для финансов, чтобы помочь клиентам задавать вопросы через чат, такие как «Сколько я потратил на продукты в прошлом месяце?» И «каков баланс моего личного сберегательного счета 60 дней назад?». Банки и финансовые учреждения, которые используют подобный сервис, могут «отбить» клиентов у своих конкурентов, которые «по-старинке» требуют, чтобы люди заходили на традиционный портал онлайн-банкинга и самостоятельно искали ответы на все вопросы. Такой вид чата (или в будущем - голосовой) не является сегодня нормой в банковском деле или финансах, но может стать жизнеспособным вариантом для миллионов в ближайшие пять лет.
AI и Автоматизация процессов. Перспективные лидеры отрасли обращаются к роботизированной автоматизации процессов, когда хотят сократить эксплуатационные расходы и повысить производительность. Система интеллектуального распознавания символов позволяет автоматизировать множество повседневных, трудоемких задач, которые раньше занимали тысячи часов работы и увеличивали заработную плату. Программное обеспечение с поддержкой искусственного интеллекта проверяет данные и генерирует отчеты в соответствии с заданными параметрами, просматривает документы и извлекает информацию из форм (приложений, соглашений и т. д.). Использование роботизированной автоматизации процессов для высокочастотных повторяющихся задач устраняет место для человеческой ошибки и позволяет компании переориентировать усилия рабочей силы на процессы, которые требуют участия человека. Так «Ernst&Young» заявили о сокращении затрат на такие задачи на 50–70%, и Forbes называет это «шлюзом в цифровую трансформацию». Компания JP Morgan Chase уже начала успешно использовать Robotic Process Automation (RPA) для выполнения таких задач, как извлечение данных, соблюдение правил «Знай своего клиента» и сбор документов. RPA является одной из пяти новых технологий, которую JP Morgan Chase использует для улучшения процесса управления денежными средствами.
AI и предотвращение мошенничества. Вот уже несколько лет искусственный интеллект очень успешно борется с финансовым мошенничеством. Умные алгоритмы особенно эффективны в предотвращении мошенничества с кредитными картами, которое в последние годы растет в геометрической прогрессии в связи с стремительным развитием электронной коммерции и онлайн-транзакций. Система анализируют поведение клиентов, местонахождение и покупательские привычки и запускают механизм безопасности, когда машине что-то кажется не в порядке и противоречит установленной поведенческой схеме.
Банки также используют искусственный интеллект для выявления и предотвращения еще одного печально известного типа финансовых преступлений: отмывания денег. Машины распознают подозрительную деятельность и помогают сократить расходы на расследование предполагаемых схем отмывания денег. Агрегаторы, такие как Plaid (который работает с финансовыми гигантами CITI, Goldman Sachs и American Express), гордятся своими возможностями по выявлению мошенничества. Его сложные алгоритмы могут анализировать взаимодействия при различных условиях и переменных и создавать многочисленные уникальные шаблоны, которые обновляются в режиме реального времени. Plaid работает как виджет, который связывает банк с клиентским приложением для обеспечения безопасности финансовых транзакций.
Подводя итоги использования искусственного интеллекта в финансовой отрасли, можно сказать наверняка: умные алгоритмы быстро меняет бизнес-ландшафт финансовой индустрии. Все виды цифровых помощников и приложений будут продолжать совершенствоваться благодаря когнитивным вычислениям. Это значительно упростит управление финансовыми потоками, поскольку интеллектуальные машины смогут планировать и выполнять краткосрочные и долгосрочные задачи, от оплаты счетов до подготовки налоговых деклараций.