Искусственный интеллект как инструмент повышения эффективности и устойчивости бизнеса

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ИНСТРУМЕНТ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ И УСТОЙЧИВОСТИ БИЗНЕСА

И.В. Дыбина1, студент

А.С. Славянов2, канд. экон. наук, доцент

Финансовый университет при Правительстве РФ

2Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана

Работа подготовлена при поддержке РФФИ, проект № 17-06-00500

DOI: 10.24411/2411-0450-2019-10529

Аннотация. В статье рассматривается проблема растущего объема данных, используемых для принятия ключевых решений по управлению бизнесом, минимизации правовых рисков, рисков противоправной деятельности на фоне смены технологических укладов. Актуальность обусловлена увеличением нормативной базы, необходимой для ведения экономических процессов, эволюции видов мошенничества в разных сферах экономики. Авторами обоснована возможность использования искусственного интеллекта для автоматизации бизнес-процессов в целях экономии на трудовых ресурсах, увеличения объемов и точности обработки данных, построения более сложных систем оценки рисков организации и систем противодействия противоправной деятельности. Принята гипотеза о том, что искусственный интеллект - основной инструмент, с помощью которого хозяйствующие субъекты могут минимизировать издержки и повысить эффективность своей деятельности, что в свою очередь, будет способствовать устойчивому развитию бизнеса. В статье делается вывод о том, что применение искусственного интеллекта в организации бизнес-процессов позволяет значительно снизить затраты организации, автоматизировать рутинные процессы, строить сложные математические модели по анализу данных, выявлять зоны риска и самообучаться.

Ключевые слова: информационные технологии, искусственный интеллект, комплайн-контроль, бизнес-процессы, финансовые организации, технологические уклады.

Новые технологический уклад сместил акценты развития экономических систем на информационные технологии, которые в настоящее время сформировались в самостоятельный вид экономической деятельности. Появление новых суперкомпьютеров, способных с высокой скоростью обрабатывать большие объемы данных, миниатюризация электронной техники, инновационные программные продукты способствовали опережающему развитию и проникновению ИТ практически во все виды экономической деятельности, включая машиностроение, транспорт, связь, сельское, жилищное и коммунальное хозяйство. Сложность и нетривиальность ряда задач, которые необходимо решить при организации управления различными системами, привели к необходимости создания особых устройств, способных само-

обучаться в процессе работы, выбирать оптимальные пути достижения цели, осуществлять мониторинг внешней среды, контролировать параметры системы, принимать определенные решения и выполнять другие операции и действия, свойственные человеку. Такие системы получили определение искусственного интеллекта (ИИ). Реализовать в машине функции, свойственные человеку, позволили компьютеры и программные продукты. Под ИИ чаще всего понимают направление в информатике и информационных технологиях, задачей которого является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий [1]. Современные производственные и технологические процессы строятся на анализе и обработке большого количества данных и решение

этой задачи обычными способами требует соответствующих затрат ресурсов. Желание получить конкурентные преимущества мотивирует крупные и средние корпорации внедрять на своих производствах и в системах управления системы с элементами искусственного интеллекта (ИИ).

Результаты анализа. Согласно оценке экспертов международной компании Frost&Sullivan, к 2022 году общий объем рынка технологий увеличится в 4 раза по сравнению с уровнем 2017 года ($13,4 млрд), что составит $52,5 млрд [2]. В соот-ветсвии с аналитическими исследованиями, проведенными международной аудиторской компанией PricewaterhouseCooper (PwC) внедрение технологий ИИ к 2030 году увеличит объем глобального рынка товаров и услуг на $15,7 трлн., [3].

Особую роль играют ИТ в контроле за финансовыми потоками и контрактами, заключенными с различными финансовыми инструментами. Внедрение ИИ в финансовую сферу позволяет осуществлять постоянный мониторинг транзакций, идентифицировать клиентов, собирать и анализировать большие объемы данных, при это оставляя принятие ключевых решений за топ-менеджерами.

Россия является одним из лидеров по темпам внедрения ИТ как в бизнесе, так и в органах государственного управления. Аналитические исследования, проведенные компаниями TAdviser и «Инфосисте-мы Джет» показывают, что если в России объем рынков применения искусственного интеллекта и машинного обучения в 2017 году находился на уровне порядка 700 млн рублей, то к 2020 г. этот объем должен увеличится в 40 раз и составить около 28 млрд рублей [3].

Лидерами по внедрению ИТ в финансовой сфере можно признать российские банки. Так, банк «УРАЛСИБ» применяет в своей практике борьбы с кибермошенни-чеством концепцию аналитики дополненной ИИ. Для противодействия легализации средств, полученных преступным путем (Anti Money Laundering) ИИ дает рекомендации на основе анализа больших объемов данных о клиенте по 60 и более индикаторам, ему присваивается определённый

рейтинг, на основании которого выявляются подозрительные транзакции клиентов. В результате внедрения технологии с использованием ИИ, доля счетов, открываемых малым, средним бизнесом, выросла почти в полтора раза, снизились правовые риски банка по заключению сделок с ненадежными контрагентами [4].

Альфа-банк в 2018 году автоматизировал посредством ИИ более трех десятков рутинных процессов (обработка почты, правка кредитных договоров, звонки). Экономическая эффективность использования ИИ основана на использовании платформы Blueprism, стоимость которой составляет меньше 1млн руб., в то время как один работник будет обходиться компании 600-700 тыс. руб. в год, при том, что срок лицензии составляет минимум 3 года.

Почта-банк одним из первых (в 2015 году) внедрил в свою систему безопасности технологию распознавания лиц клиентов, которая обеспечивает сравнение биометрических параметров новых клиентов банка с параметрами уже существующих в его базе клиентов, а также сличает их с базой данных мошенников. Платформа идентификации лиц работает более чем в 4 тыс. точек присутствия банка в отделениях почтовой связи и в стрит-ретейле, а также в 50 тыс. магазинов-партнеров банка. Уже в 2017 году «Почта банк» предотвратил более 10 тыс. мошеннических сделок суммой на 1,5 млрд. рублей [5].

Согласно прогнозу ряда аналитиков стоимость компаний - провайдеров, использующих платформы ИИ, такие как Automation Anywhere и UiPath, а их доход от реализации программного обеспечения с технологиями ИИ вырастет с $8,1 млрд в 2018 году до $105,8 млрд к 2025 г. [6].

Одна из новых, но пока не внедренных в оборот технологий - приложение от Яндекс по определению эмоций и интересов человека. Это отличный детектор лжи, а, следовательно, технологию можно внедрить в систему обеспечения кадровой безопасности предприятия, ведь мошенник «выдаст себя», не успев устроиться на работу.

Вместе с тем, на развитие ИТ отрицательное воздействие оказывают с одной

стороны государственные органы управления, с другой - криминальные структуры, которые используя мошеннические схемы выводят из-под налогообложения доходы теневого бизнеса. К отрицательным факторам относятся:

- увеличение числа нормативных актов как на национальном, так и на международном уровне влечет к неизбежному увеличению объема информации, издержек на ее обработку;

- к 2020 году в мире появится более 300 млн страниц новых законов;

- за последние 9 лет мировые банки заплатили в совокупности более $321 млрд за различные нарушения [7];

- в течение 2008-2016 годов регулятор-ная нагрузка на комплаенс подразделения финансовых институтов развитых стран увеличилась на 492% [8];

- средний банк задействует от 10% до 15% трудовых ресурсов на соблюдение всех требований регуляторов.

В целях противодействия негативным факторам крупные финансовые корпорации выводят из оборота значительные ресурсы и направляют их на развитие систем защиты информации, противодействию легализации преступных доходов, мошеннических схем отмывания криминальных денег и другие операции, подходящие под требования Базельского Комитета по контролю за банковской деятельностью и носящего название «комплаенс» (от англ. compliance, что означает соответствие каким-либо требованиям).

Здесь под соответствием подразумевается часть системы управления в организации, связанная с рисками несоблюдения требований действующего национального и международного законодательства, иных нормативных документов, правил и стандартов надзорных органов, отраслевых ассоциаций и саморегулируемых организаций, кодексов поведения и т.д. [8].

Подразделения финансовых организаций, реализующих эти функции, называются «Комплаенс». В соответсвии с ба-зельскими требованиями, Центральный Банк России принял положение, согласно которому во всех финансовых организациях вводится служба комплаенс-контроля, которая ориентирована на так называемые регуляторные или комплаенс риски.

Зарубежные банки выделяют значительные ресурсы на развитие системы комплаенс-контроля с использованием ИИ. По оценке австралийских экспертов из RegTech Association, сотрудники крупных финансовых институтов проводят от 40 до 90 часов рабочего времени в год на обучении принципам комплаенс [9], а HSBC, Deutsche Bank, JPMorganChase и другие финансовые корпорации уже тратят на подобные бизнес-процессы больше $1 млрд в год [10].

Заключение. Внедрение искусственного интеллекта является инновационным решением по снижению издержек организации на проведение рутинных операций, анализу больших объемов данных, на основе трудоемких сложных алгоритмов, повышающих точность прогнозов. Кроме того, ИИ способствует снижению правовых рисков, издержек на выплату штрафов путем проверки и отсеивания «токсичных» контрагентов. Но тем не менее, как и у любого инновационного продукта есть и тормозящие факторы - нормативное обеспечение развития данного рынка услуг. Вопросы о лицензировании, обеспечения конфиденциальности персональных сведений и личной информации; обеспечение соблюдения норм профессиональной этики остаются открытыми. Решение этих проблем позволит значительно сократить сроки внедрения ИИ в системы управления предприятий, повысить конкурентоспособность отечественной промышленности и сферы услуг на внутреннем и ми-

ровых рынках. Библиографический список

1. Осипов Г. С. Методы искусственного интеллекта. - М.: Физматлит, 2011. - 296 с.

2. Мировой рынок ИТ. [Электронный ресурс] URL: http://www.tadviser.ru/a/53627(дата обращения: 11.04.2019).

3. ИИ: не упустить выгоду. [Электронный ресурс] URL: https://www.pwc.ru/ru/press-releases/2017/artificial-intelligence-enlargement.html (дата обращения: 11.04.2019).

4. AIDA «УРАЛСИБа»: клиент на пороге - хороший, плохой, токсичный? [Электронный ресурс] URL:https://www.uralsib.m/company/external-communications/publications/aida-uralsiba-klient-na-poroge-khoroshiy-plokhoy-toksichnyy/ (дата обращения: 27.04.2019).

5. НБКИ: Банки выдали более 1 млн кредитов с признаками мошенничества [Электронный источник], URL: [Электронный источник], URL: http://ww.tadviser.m/index.php/%D1%F2%E0%F2%FC%FF%3A%CA%F0%E5%E40/oE80/oF 2%ED%EE%E5_%EC%EE%F8%E5%ED%ED%E8%F7%E5%F1%F2%E2%EE (дата обращения: 28.03.2019).

6. Прогнозы Tractica о развитии технологий до 2025 года. [Электронный ресурс] URL: https://iot.ru/promyshlennost/sem-prognozov-tractica-o-razvitii-tekhnologiy-do-2025-goda (дата обращения: 15.03.2019).

7. Робот и закон. [Электронный ресурс] URL: https://finance.rambler.ru/other/37452956-robot-i-zakon-kak-iskusstvennyy-intellekt-pomogaet-biznesu-sootvetstvovat-trebovaniyam-regulyatorov/ (дата обращения: 21.03.2019).

8. Нурмагамбетов С.З. Развитие комплаенс-контроля в банках второго уровня // Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд. - 2015. - № 34. - С. 80-85.

9. Гранкин М.Б., Жигас М.Г. Комплаенс-культура, как важнейший элемент системы управления регуляторным риском // Baikal Research Journal. 2016, Т. 7, №3. [Электронный ресурс] URL: https://cyberleninka.ru/artide/n/komplaens-kultura-kak-vazhneyshiy-element-sistemy-upravleniya-regulyatornym-riskom (дата обращения: 11.03.2019).

10. RegTech: A Solution for Banks or Just Another Hurdle? [Электронный ресурс] URL:https://jolt.richmond.edu/2017/02/23/regtech-a-solution-for-banks-or-just-another-hurdle/#_fn10 (дата обращения: 29.03.2019).

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A TOOL TO IMPROVE THE EFFICIENCY AND

SUSTAINABILITY OF BUSINESS

I.V. Dybina 1, student

A.S. Slavyanov , candidate of economic sciences, associate professor financial university under the Government of the Russian Federation 2Baumana Moscow state technical university

Abstract. The article deals with the problem of the growing volume of data used to make key decisions on business management, minimizing legal risks, risks of illegal activities against the background of changing technological structures. The relevance is due to the increase in the regulatory framework necessary for the conduct of economic processes, the evolution of types of fraud in various sectors of the economy. The authors substantiated the possibility of using artificial intelligence to automate business processes in order to save labor resources, increase the volume and accuracy of data processing, build more complex systems for assessing the risks of an organization and systems for counteracting illegal activities. The hypothesis that artificial intelligence is the main tool by which business entities can minimize costs and increase the efficiency of their activities, which in turn will contribute to the sustainable development of business, has been adopted. The article concludes that the use of artificial intelligence in the organization of business processes can significantly reduce organization costs, automate routine processes, build complex mathematical models for analyzing data, identify risk areas and self-study.

Keywords: information technology, artificial intelligence, kompline control, business processes, financial organizations, technological structures.