Об эксперте: Ксения Земскова, директор финтех-проектов red_mad_robot.
Объем рынка ИИ в финтехе, по данным исследовательской компании Mordor Intelligence, оценивался в $42,8 млрд в 2023 году и, как ожидается, достигнет $49,4 млрд к 2028-му. Этот показатель может увеличиться, если в отрасль придут прорывные технологии, которые мы сейчас даже не можем представить. Взять, наример, генеративный ИИ (GenAI) — искусственный интеллект, производящий контент в виде текста, картинок, видео, аудио и т. д. В начале 2023-го о нем только начали говорить, а к концу года объем этого рынка увеличился на 67%. Ожидается, что объем рынка генеративного ИИ вырастет на 42% в течение ближайших 10 лет.
В России компании тоже активно инвестируют в развитие технологии, набирают в штат специалистов для работы с ней и запускают эксперименты. Лидеры российского финтех-рынка за 10 лет инвестировали в GenAI около ₽600 млрд.
Голосовые роботы
В продвижении и продаже продуктов финансовым компаниям могут помочь роботыбизнеса на базе ИИ. Они будут обзванивать людей так же, как операторы колл-центров. Но действовать будут не по скрипту, а по алгоритму, который максимизирует шансы на успех. Выгода для тут очевидна: робот сможет учесть прошлую историю взаимодействий с клиентом, его привычки и интересы, зафиксированные на основе открытых данных из интернета. Покупателю понравится беседа больше, чем сейчас, когда приходится общаться с живым человеком, который физически не в состоянии обработать столько информации и добиться высокого уровня персонализации.
Прототипы подобных сервисов уже есть на рынке. Например, компания Clinc AI создает «разговорный» ИИ, в основе которого лежит NLP (Natural Language Processing) — технология обработки естественного языка. Роботы от Clinc AI имитируют беседу живых людей. В России подобных ИИ-ассистентов создают такие технологические компании, как AutoFAQ и FractalGPT.
Ключ в персонализации
Разговорные роботы, кроме продаж, могут вести переговоры с текущими клиентами и решать их проблемы. Помощь ИИ особенно актуальна в вопросах, связанных с операциями с деньгами, где нужно реагировать быстро и эффективно, как робот, но эмпатично, как человек.
Стандартный чат-бот, работающий по скриптам, а не на базе ИИ, тут не подойдет — разговоры с ним часто заканчиваются фразой «позовите человека». Скрипты не учитывают всех тонкостей, которые могут возникнуть в реальной проблемной ситуации. Поэтому ИИ-помощники обладают неоспоримым преимуществом: они в каком-то смысле могут анализировать ситуацию и находить более персонализированный и «человечный» подход к клиентам.
Что делают ИИ-помощники в российских банках сейчас:
- бизнес-ассистент «Андрей» от Газпромбанка консультирует по простым вопросам и принимает заявки на открытие счета от новых клиентов;
- бот банка «Точка» отправляет уведомления, показывает остаток на счетах, реквизиты, информацию о тарифе, выполняет операции с QR-платежами;
- бизнес-ассистент «Катюша» от ПСБ осуществляет платежи по QR и фото, показывает историю операций, самостоятельно выставляет счета, присылает справки и документы.
Ключ тут в персонализации. ИИ-боты не просто выдают заготовленные ответы, они анализируют поведение и потребности клиентов, операции по счету, наиболее часто запрашиваемые документы и так далее, что повышает вероятность решения возникшей проблемы.
Например, платформа Personetics с помощью ИИ позволяет банкам изучать привычки клиентов, чтобы предложить им максимально релевантные ответы и продукты. Услугами компании пользуются такие крупные банки, как U.S. Bank, RBC и Santander.
ИИ принимает решения
Не менее интересно наблюдать за развитием DecisionAI, или аналитики принятия решений на основе ИИ. Технология анализирует все имеющиеся данные о конкретной проблеме или задаче и делает аргументированные прогнозы на будущее.
Например, платформа управления капиталом консалтинговой компании Morgan Stanley основана на интеллектуальных решениях. Исходя из цели клиента система ИИ предлагает наиболее выигрышные стратегии. Однако примечательно, что результаты пока все еще проверяются реальными людьми-консультантами.
Развитие DecisionAI открывает новые возможности для инноваций в финтехе. Благодаря способности делать более точные и прогнозы и создавать эффективные стратегии управления капиталом, компании могут сократить риски и увеличить доходность своих инвестиций, а также создавать более востребованные продукты и услуги. Развитие DecisionAI может не только усилить конкурентоспособность финтех-компаний, но и положительно сказаться на индустрии в целом.
Что стоит на пути проникновения ИИ в финтех?
- Сложность обработки данных. Чтобы генеративный ИИ помогал достинуть качественных результатов, ему требуются огромные массивы данных для обучения. С этим могут быть проблемы, поскольку в сфере банкинга конфиденциальность информации играет ключевую роль, соответственно, доступ к достаточным объемам данных может быть затруднен. Кроме того, информация зачастую может быть чувствительной, а значит, понадобятся специализированные методы ее обработки и защиты.
- Недостаточная инфраструктура. Речь как про разработку специализированных алгоритмов и моделей, так и про создание высокопроизводительных вычислительных систем и инструментов для обучения и внедрения генеративного ИИ в реальные бизнес-процессы. Даже несмотря на прогрессивность российского банкинга, отказаться от текущих решений, которые более или менее надежно работают годами, все еще сложно.
- Опасения пользователей и регуляторов. Решения, которые предлагает генеративный ИИ, все еще далеки от идеала и требуют проверки человеком. Как сами финансовые организации, так и клиенты могут испытывать недоверие к технологии в принятии каких-либо финансовых решений. Необходимо время не только для развития самой технологии, но и для обучения работе с ней.
Однако несмотря на все сложности, аналитики оценивают прогнозы развития генеративного ИИ оптимистично: согласно отчету PwC, к 2030 году внедрение ИИ-технологий в финтех-компаниях принесет им в совокупности $1 трлн в виде добавочной прибыли и экономии издержек.