Сфера финансов была и остается магнитом для самых талантливых и смелых представителей множества профессий: со времен средневековых ростовщиков до ковбоев капитализма XIX века эта индустрия не просто процветала, а диктовала нормы бизнеса миллионам людей по всему миру. Но жизнь продолжается, и сегодня на помощь людям в индустрии уже в полном объеме приходит искусственный интеллект — универсальная точка роста и опора любого современного банка. Так где же в банковской сфере применяются неодушевленные помощники, и чего от них ждать?

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 запускалась 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.

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 80-х, той эпохи, когда интерес к ИИ возродился — в том числе и благодаря сильному пристальному вниманию к ИИ, возникшему в финансовом секторе.

Коммерциализация интеллекта

В 80-е 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.

Первый на свете банкомат Barclays Bank, установлен в Лондоне в 1967 году / ©Barclays

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 происходить 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.

Банковские приложения и финансовые голосовые помощники обеспечивают быстрый рост качества услуг / ©KrASIA

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.