Искусственный интеллект в банковской сфере

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Научная статья УДК 004.8:336.71

Искусственный интеллект в банковской сфере

Татьяна Геннадьевна Старостина1 Екатерина Владимировна Романенко

1 2Ульяновский государственный технический университет, Ульяновск, Россия

Аннотация. Рассмотрены сферы применения искусственного интеллекта в банковской сфере. Приведены перспективные области применения технологий искусственного интеллекта в банковской деятельности. Раскрыты барьеры, препятствующие развитию искусственного интеллекта в банках. Рассмотрены риски применения искусственного интеллекта в банковской сфере.

Ключевые слова: искусственный интеллект, банковская деятельность, машинное обучение, барьеры, риски искусственного интеллекта.

INFORMATION TECHNOLOGIES Scientific article

Artificial intelligence in banking

Tatiana G. Starostina1 Ekaterina V. Romanenko2

1 2 Ulyanovsk State Technical University, Ulyanovsk, Russia

Abstract.The spheres of application of artificial intelligence in the banking sector are considered. Promising areas of application of artificial intelligence technologies in banking are given. The barriers preventing the development of artificial intelligence in the banking sector are revealed. The risks of using artificial intelligence in the banking sector are considered.

Keywords: artificial intelligence, banking, machine learning, barriers, risks of artificial intelligence.

Искусственный интеллект широко используется банками в своей повседневной деятельности. Сферы применения искусственного интеллекта в банковской сфере достаточно обширны и охватывают как область предоставления услуг клиентам, так и область совершенствования бизнес-процессов. Несмотря на достаточно широкий спектр применения искусственного интеллекта в банковской сфере, существуют перспективы расширения использования данной технологии. Банковские услуги подстраиваются под меняющийся рынок услуг не только путём перехода в цифровое пространство, но и путём совершенствования существующих услуг и разработке новых их видов.

На сегодняшний день банки применяют искусственный интеллект, ориентированный на выполнение узких прикладных задач, таких, например, как голосовые помощники и чат-боты.

© Старостина Т. Г., Романенко Е. В., 2022

Применение данной технологии в области коммуникации с клиентами позволяет значительно сэкономить финансовые и трудовые затраты на клиентское обслуживание. Однако не всегда поставленные перед искусственным интеллектом задачи этой области могут быть решены корректно. С другой стороны, в сфере скоринга клиентов и биометрии искусственный интеллект показывает себя как достаточно зрелая технология.

Внедрение технологии искусственного интеллекта потребовало от банков значительных финансовых затрат. Внедрение данной технологии позволило ускорить доступ к банковским продуктам, автоматизировать большинство процессов, тем самым увеличив скорость клиентского обслуживания. Использование технологии искусственного интеллекта также привело к трансформации доходов и расходов банка [4].

Переход к цифровой экономике, пандемия короновируса и многие другие факторы ускори-

ли переход банковских услуг в дистанционный формат, что открыло новые возможности для развития искусственного интеллекта в банках. Совсем недавно основными направлениями применения искусственного интеллекта в банках являлись кредитный скоринг, оценка рисков и боты поддержки клиентов. На сегодняшний момент банки активно принимают участие в разработке программных продуктов, нацеленных на персонализацию и эмоциональную оценку клиента при его обслуживании в отделении банка (развитие эмоциональной нейросети).

Персонализация банковских продуктов на основе технологий машинного обучения позволит банкам более качественно удовлетворять потребности клиентов. Это обусловлено тем, что персонализация будет основана на опыте клиента в использовании банковских продуктов, уровне его трат, сбережений и предпочтений, активности в приложении и на сайте банка. Такой подход позволит банкам увеличить объём продаж своих продуктов. Например, резко возросшие траты клиента могут являться паттерном того, что клиенту недостаточно собственных средств и его, возможно, заинтересует предложение по кредиту. Или клиенту, у которого при начислении заработной платы за текущий месяц имеется достаточный остаток средств от предыдущей заработной платы, могут быть интересны инвестиционные продукты.

Несмотря на широкое распространение технологий искусственного интеллекта, их применение на данный момент сталкивается со следующими барьерами. Одним из основных барьеров для развития применения технологий искусственного интеллекта является возможность сбора, обработки, обмена и хранения данных клиента. С одной стороны, банковская деятельность подлежит регулированию, что обеспечивает сохранность персональных данных. С другой стороны, рынок баз данных, в том числе и от банков, пополняется постоянно, что свидетельствует об утечке данных и недостаточному механизму их защиты.

Развитие технологий искусственного интеллекта, их повсеместное применение требуют соответствующих квалифицированных специалистов в этой области. К ним относятся специалисты по обработке больших данных для решения поставленных задач, по машинному обучению, разработке программного обеспечения и т.д.

Не менее серьёзным барьером применения искусственного интеллекта является его высокая стоимость. Технология искусственного интеллекта требует затрат значительного объёма фи-

нансовых ресурсов, в том числе на оборудование. Возросшая популярность криптомайнига и фактически полное отсутствие регулирование этого вопроса со стороны государства привели к резкому подорожанию рынка видеокарт.

Барьером, препятствующим развитию искусственного интеллекта, также является ментальная сторона взаимоотношений банка и клиента. Некоторые клиенты отказываются пользоваться услугами интернет-банкинга, предпочитая физическое посещение офиса.

Использование искусственного интеллекта в банковской сфере сопряжено с рядом рисков. Ещё на этапе зарождения вопросы этики применения искусственного интеллекта стояли достаточно остро. Для устранения такого серьёзного недостатка банками были разработаны принципы этики, в которых раскрыты пути решения этических дилемм [1, с. 37].

Риски применения искусственного интеллекта также связаны с безопасностью его применения для человека, его экономическими последствиями. Так, широкое распространение применения искусственного интеллекта в области скоринга, взаимоотношений с клиентами и в целом распространение интернет-банкинга привело к значительному сокращению количества рабочих мест.

Сложность систем, использующих искусственный интеллект, может вызвать недоверие к ним со стороны клиентов. Алгоритмы, лежащие в основе принятия решения, могут быть подвержены предвзятости и непредсказуемы. В случае выхода системы из-под контроля она может принимать ошибочные решения. Примером может служить отказ в выдаче кредита клиенту, удовлетворяющему всем требованиям банка как заёмщика.

В своей работе банки используют различные источники информации. От качества поступающей информации зависит результат работы моделей искусственного интеллекта. В связи с чем ещё одним риском применения систем искусственного интеллекта является намеренное искажение исходных данных из внешних источников. Для минимизации данного вида риска вопросам требования к системам информационной безопасности банки уделяют особое внимание.

Для построения качественных моделей необходима глубокая экспертиза команды как в области понимания алгоритмов, инструментов, так и банковских процессов. Это барьер преодолим за счёт инвестиций в развитие сотрудников и программы подготовки начинающих специалистов на стороне компаний [3].

Применение систем искусственного интеллекта позволяет оперировать огромными массивами

данных, что очень важно для финансового сектора. Использование машин для принятия управленческих и других решений, для оптимизации работы с клиентами, расчёта эффективности инвестиций без воздействия человеческого фактора или его минимизации, означает принятие решений на основе только информации без личностного подхода, который зачастую накладывает негативный оттенок, нивелируется коррупционная подоплека принятия решения [2, с. 524].

Подводя итог, можно сделать вывод, что технологии искусственного интеллекта нашли широкое применение в банковской деятельности. В настоящий момент данные технологии применяются в области кредитного скоринга, взаимоотношений с клиентами, маркетинге, риск-менеджменте, биометрии клиентов, выявлении мошеннических транзакций и т. д. Дальнейшее применение технологии искусственного интеллекта в банковской отрасли видится в таких направлениях, как персонализация банковских продуктов, развитие эмоциональной нейросети, совершенствование бизнес-процессов, взыскание задолженности и иные области.

Применение технологий искусственного интеллекта затруднено в связи с такими барьерами, как отсутствие квалифицированных кадров, высокая стоимость технологий, проблемы использования данных клиента. Использование искусственного интеллекта в банковской сфере сопряжено с рядом рисков, к которым можно отнести этические проблемы, недоверие клиентов к системам искусственного интеллекта, риск намеренного искажения данных из внешних источников.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. Зорин Г. Е. Искусственный интеллект и его применение в банковской сфере // Вестник Российского университета кооперации. 2020. №1 (39). C.31-36.

2. Шермухамедов Б. А. Системы искусственного интеллекта в банковской сфере // Россия: тенденции и перспективы развития. 2021. №16-2. C. 523-525.

3. Искусственный интеллект в банковской сфере: опрос раскрывает факторы успеха // Аналитическая платформа SAS. 2022. Режим доступа: https: //www .sas.com/ru_ru/insights/articles/ analytics/ai-in-banking-survey-reveals-factors-for-success.html (дата обращения: 17.05.2022).

4. Искусственный интеллект в финансах: как банки используют нейросети // РБК Тренды -кроссплатформенный проект о тенденциях в экономике, бизнесе, технологиях и обществе, которые меняют нашу жизнь. 2022. Режим доступа: https://trends.rbc.ru/trends/social/ 61f162f09a 79471cfba0de6c(дата обращения: 17.05.2022).

Информация об авторах

Т. Г. Старостина - кандидат экономических наук, доцент. Заведующий кафедрой «Финансы и кредит» УлГТУ. Заместитель декана инженерно-экономического факультета по учебной работе;

Е. В. Романенко - старший преподаватель кафедры «Финансы и кредит» УлГТУ.

REFERENCES

1. Zorin G. E. Iskusstvennyj intellect i ego primenenie v bankovskoj sfere [Artificial intelligence and its application in the banking sector]. Vestnik Rossijskogo universiteta kooperacii. [Bulletin of the Russian University of Cooperation]. 2020, No. 1(39), pp. 31-36.

2. Shermukhamedov B. A. Sistemy iskus-stvennogo intellekta v bankovskoj sfere [Artificial intelligence systems in the banking]. Rossiya: tendencii i perspektivy razvitiya [Russia: trends and development prospects]. 2021, No. 16-2,рр. 523-525.

3. Iskusstvennyj intellekt v bankovskoj sfere: opros raskryvaet factory uspekha [Artificial intelligence in the banking sector: a survey reveals success factors]. Analiticheskaya platform SAS [Analytical platform SAS]. 2022. Rezhim dostupa [Access mode]: https://www.sas.com/ru_ru/insights/articles/ analytics/ai-in-banking-survey-reveals-factors-for-success.html (accessed: 17.05.2022).

4. Iskusstvennyj intellekt v fnansah: kak banki ispol'zuyut nejroseti [Artificial intelligence in finance: how banks use neural networks].RBK Trendy -krossplatformennyj proekt o tendenciyah v ekonomike, biznese, tekhnologiyah i obshchestve, kotorye menyayut nashu zhizn' [RBC Trends - a cross-platform project about trends in the economy, business, technology and society that are changing our lives]. 2022. Rezhim dostupa [Access mode]: https://trends.

rbc.ru/trends/social/61f162fD9a79471cfba0de6c (accessed: 17.05.2022).

Information about the authors T. G. Starostina - Candidate of economic sciences, Associate professor. Head of the Department «Finance and credit» of UlSTU. Deputy dean of the Faculty of engineering and economics for Academic affairs;

E. V. Romanenko - senior lecturer of the Department «Finance and credit» of UlSTU.

Статья поступила в редакцию 21.05.2022; одобрена после рецензирования 10.06.2022; принята к публикации 14.06.2022.

The article was submitted 21.05.2022; approved after reviewing 10.06.2022; accepted for publication 14.05.2022.