Как искусственный интеллект меняет финтех
ИИ развивается с огромной скоростью. Всего за год больше половины компаний в финтехсекторе начали его использовать, а сумма привлеченных инвестиций в ИИ-стартапы в 2023 году составила $23 млрд. Расскажу о четырех основных направлениях.
Скоринг
ИИ, используемый для скоринга, – трансформационная сила в индустрии. Подход основан на алгоритмах и машинном обучении. Он позволяет оценивать кредитоспособность на основе огромного объема данных, в том числе нетрадиционных показателей. Используются факторы реального времени, исключая из процесса мануальность. Это дает возможность получить финансирование тем, кто не был бы выбран людьми – из-за ограниченности традиционного метода оценки.
Отличный пример – Perfios Software Solutions. Компания из Индии, планирующая выйти на американский и европейский рынки, предлагает B2B-финтех-программное обеспечение на основе SaaS для более чем 900 финансовых учреждений, ее софт помогает принимать обоснованные решения в реальном времени. Она стала второй индийской компанией со статусом «единорога».
Безопасность
Из опроса GlobalData за 2023 год очевидно, что 22% клиентов финуслуг в США стали жертвами financial fraud (и это за последние три года). В Казахстане за прошлый год было зарегистрировано больше 15 тыс. подобных случаев мошенничества. Поэтому финансовые компании обращаются к генеративному ИИ для апгрейда своих систем по борьбе с мошенничеством.
Например, Mastercard использует ИИ для выявления подозрительных транзакций и других мошеннических схем. ИИ отслеживает поведенческие шаблоны пользователей для осознания отклонений, которые свидетельствуют о попытках кражи или другой нелегальной деятельности. Такие «особые» случаи передаются на рассмотрение человеку, который стоит за окончательным решением. А это экономия времени и более своевременное реагирование.
Обслуживание клиентов
Чат-боты, управляемые ИИ, эффективно решают запросы клиентов (с моментальной поддержкой и бесперебойным пользовательским опытом). Справка, отчет, детализация транзакций, условия – все это 24/7 и в кратчайшие сроки делают языковые модели. Они обладают всей необходимой информацией еще до того, как клиент напишет свой запрос, а на создание ответа уходят считаные секунды.
Чат-боты – самая используемая из моделей ИИ (ChatGPT, Bard, Copilot и так далее), их интегрируют в различные сервисы: Bing – в поисковик, CodeWhisperer – для кодирования, а Google – в почту.
ИИ-эдвайзеры
ИИ в финансах способен самостоятельно выявлять, анализировать и адаптироваться к изменениям в данных. Даже при неидеальном качестве данных ИИ проявляет себя как ценный источник информации о курсе валют, инвестициях и предсказаниях краткосрочных или долгосрочных тенденций. Важна его способность анализировать неструктурированные данные. Это может применяться по-разному: от прогнозирования подходящих продуктов до корректировки маркетинговой стратегии – путем анализа поведенческих особенностей клиента.
Заключение
ИИ дает финтеху возможность расти и развиваться, снижая затраты и улучшая качество оказываемых услуг.
Главные опасения: потенциальная уязвимость сервисов, недостаток квалифицированных специалистов, ошибки в обучении модели, предвзятость и отсутствие прозрачности в глазах клиента, а с этим - и низкий уровень доверия. Большинство людей будет стремиться достучаться до человека, даже если виртуальный помощник может решить их вопрос в разы быстрее. Но со временем, с улучшением технологии, это изменится.
ИИ открывает новые двери, и нам предстоит жить с тем, что скрывается за ними.
