Отчет о состоянии искусственного интеллекта в финансовых услугах подтверждает, что 91% компаний, работающих в сфере финансовых услуг и инвестировавших в ИИ, увидели реальную отдачу от этих вложений. Это ставит под сомнение популярное представление о том, что ИИ - это просто модный тренд, и подчеркивает растущее значение ИИ для финансового сектора.

Кроме того, исследование Cambridge Spark показывает, что машинное обучение и искусственный интеллект принести примерно 1 триллион долларов в сектор финансовых услуг, включая банки и сопутствующие услуги. Потенциал, который ИИ и МО дают этой отрасли, практически неизмеримый, но мы постараемся рассмотреть преимущества, области применения, вызовы и перспективы использования ИИ и МО.

‍

Искусственный интеллект в финансах

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения - ключевые инструменты в процессе модернизации финансовой индустрии. Они позволяют воплотить в реальность идею об автоматизации, научив системы управлять рисками, предотвращать мошенничество, обрабатывать масштабные наборы данных и персонализировать подход к каждому клиенту.

Многие компании уже используют машинное обучение для анализа больших объемов данных. Эта технология превосходит человеческие возможности в поиске и распознавании скрытых закономерностей в данных, что особенно ценно в области риск-менеджмента и кредитного скоринга.

В риск-менеджменте машинное обучение применяется для усовершенствования методов оценки и управления рисками, связанными с кредитными и рыночными операциями. При помощи алгоритмов машинного обучения финансовые организации могут прогнозировать потенциальные потери и вовремя реагировать на изменения рынка.

В области кредитного скоринга машинное обучение помогает организациям более точно оценивать кредитоспособность потенциальных заемщиков. Модели машинного обучения, работающие на больших наборах данных о прошлых кредитных операциях, могут учитывать большее количество переменных и лучше адаптироваться к изменяющимся условиям рынка, по сравнению с традиционными методами кредитного скоринга.

Более того, благодаря технологиям ИИ и МО, финансовые учреждения способны автоматизировать анализ больших объемов данных, что помогает в выявлении и предотвращении мошеннических действий. Помимо этого, эти технологии позволяют создавать более точные и персонализированные предложения для клиентов, учитывая их индивидуальные потребности и предпочтения.

‍

Скоринг и риск-менеджмент с помощью ИИ

Системы скоринга, в основе которых лежат принципы искусственного интеллекта и машинного обучения, позволяют оценивать кредитоспособность потенциальных заемщиков, обрабатывая и анализируя множество данных - начиная от кредитной истории, заканчивая поведенческими факторами.

Применение ИИ в системах скоринга обеспечивает детальный и объективный анализ, что снижает вероятность возникновения неплатежей и способствует формированию более прозрачной и безопасной финансовой среды.

В области риск-менеджмента искусственный интеллект позволяет не только прогнозировать, но и смягчать потенциальные риски.

Системы машинного обучения способны анализировать сотни и тысячи переменных для определения вероятности финансового мошенничества. Эти алгоритмы обучаются выявлять подозрительные транзакции, анализируя схожие операции из прошлого, что позволяет финансовым организациям искоренять мошенничество в реальном времени.

Основное преимущество использования ИИ в риск-менеджменте - возможность для финансовых учреждений мгновенно реагировать на потенциальные угрозы и предотвращать возможные потери, повышая тем самым эффективность и безопасность своей работы.

‍

Преимущества и вызовы

Безусловно, искусственный интеллект и машинное обучение приносят заметные преимущества для финансовой индустрии, включая улучшение эффективности, снижение рисков и создание персонализированных предложений для клиентов. Однако внедрение этих технологий также порождает новые вызовы, которые следует принимать во внимание.

Применение ИИ может привести к автоматизации многих традиционных процессов, что, в свою очередь, сократит число рабочих мест. Необходимо внимательно управлять этим переходом, обеспечивая обучение и переподготовку персоналу.

Второй важный вызов - предвзятость в принятии решений. Алгоритмы машинного обучения могут воспроизводить или усиливать существующие предрассудки, если обучаются на основе предвзятых данных. Это требует от финансовых учреждений прозрачности и ответственности в использовании ИИ.

Прозрачность и объяснимость алгоритмов также являются важнейшими вопросами. Принятые ИИ решения трудно объяснить или проверить. Для сохранения доверия клиентов и соответствия регуляторным требованиям, финансовым организациям необходимо уделять внимание прозрачности и пониманию алгоритмов.

Безопасность данных также - важный вызов. Использование ИИ и машинного обучения требует обработки больших объемов персональных и чувствительных данных.

‍

Будущее ИИ и МО в финансах

Уровень проникновения и использования ИИ и МО в финансовой сфере в значительной степени будет зависеть от успешного решения существующих вызовов, включая предвзятость алгоритмов, транспарентность и безопасность данных. Полная реализация потенциала ИИ и МО требует еще множества усилий. Необходимы дополнительные инвестиции в исследования и разработку, обучение персонала и построение соответствующих рамочных условий, включая этические принципы и правила безопасности.

Технологии ИИ и МО уже стали важной частью стратегии финансовых учреждений. Это означает не только применение технологий на текущий момент, но и стремление к их дальнейшему развитию, с целью поддержания лидирующих позиций в условиях возрастающей конкуренции.

‍