ШІ став повсюдним. Постпандемічний апетит до більшої ефективності, оперативності та інтелекту спровокував конкурентну гонку серед провідних світових технологічних гравців. Лише за останні кілька років штучний інтелект виріс із нової додаткової технології для вузькоспеціалізованих випадків використання до чогось легко доступного через будь-який підключений пристрій. насправді, 33% усіх інвестицій венчурного капіталу за перші три квартали 2024 року було спрямовано на компанії, пов’язані зі штучним інтелектом, що значно збільшилося порівняно з 14% у 2020 році. Це призвело до швидкого, майже гарячкового впровадження систем штучного інтелекту в основні бізнес-функції та програми для споживачів.
Незважаючи на бажання банківських керівників прийняти ШІ, його зростання в галузі буде більш виваженим. Очікується, що AI додасть від 200 до 340 мільярдів доларів значення для банків щорічно, насамперед за рахунок підвищення продуктивності. 66% керівників банківської та фінансової сфери вірити ці потенційні прирости продуктивності завдяки штучному інтелекту та автоматизації настільки значні, що вони повинні прийняти ризики, щоб залишатися конкурентоспроможними. Однак суворі нормативні стандарти та високі ставки навколо споживчих даних все ще означають, що банки повинні продумано підходити до ШІ, зосереджуючись на безпеці та надійності.
Інтеграція технології штучного інтелекту неухильно змінює банківську справу, обіцяючи покращення зручності використання, операційної ефективності та управління витратами – усе це має вирішальне значення для збереження конкурентоспроможності банків і орієнтації на клієнта в умовах розвитку цифрової економіки.
AI служить каталізатором інновацій у банківській справі спрощення складні процеси в цьому секторі, підвищуючи ефективність, точність і персоналізацію. Цей вплив особливо помітний у таких сферах, як обслуговування клієнтів, виявлення шахрайства та прийняття кредитних рішень. Наприклад, чат-боти зі штучним інтелектом стали звичайною справою – з 72% банків, які повідомляють про покращення клієнтського досвіду завдяки їх запровадженню.
Інтеграція обробка природної мови (NLP) особливо цінний, оскільки забезпечує більш інтуїтивну взаємодію з клієнтами. У випадках, коли клієнту може знадобитися підтримка онлайн-платформ, штучний інтелект може відповісти в режимі реального часу, надаючи клієнтам інструкції простою мовою. Це може покращити взаємодію з користувачем, зробивши банківські послуги, які інакше лякають, доступнішими та зручнішими. Крім того, аналізуючи дані клієнтів і історію транзакцій, платформи, керовані ШІ, стають все кращими в пропонуванні персоналізованих рекомендацій щодо продуктів. Наприклад, якщо ви здійснили інвестиційну транзакцію з одного банку в інший, ви можете побачити пропозицію без комісії від одного з цих банків на своїй сторінці транзакцій. Такі персоналізовані пропозиції можуть підвищити лояльність клієнтів, але, здається, у банківському секторі є прогалина, яку потрібно заповнити, оскільки 74% банківських клієнтів кажуть, що хочуть більше персоналізованого досвіду. Банки повинні сприймати це як ознаку впровадження штучного інтелекту для підвищення персоналізації, особливо в той час, коли банки програють 20% своїх клієнтів через поганий досвід клієнтів.
Переваги систем штучного інтелекту виходять за рамки вдосконалення фронт-офісу; вони роблять бек-офісні процеси значно ефективнішими. Фінансові установи використовують штучний інтелект, щоб скоротити трудомісткі перевірки вручну та знизити ризики. Наприклад, платформа Contract Intelligence (COiN) JP Morgan може процес 12 000 контрактів на рік, що економить юридичним командам фірми 360 000 годин перевірок. Ця платформа була особливо корисною для тлумачення кредитних заявок.
AI сприяє зменшенню ризиків і виявленню шахрайства
Окрім покращення взаємодії з клієнтами та підвищення ефективності затвердження контрактів, технологія штучного інтелекту також підтримує банки в стратегіях виявлення шахрайства та управління ризиками. Минулого року шахрайство коштувало глобальним банкам більше ніж 442 мільярди доларів у прогнозованих збитках, переважно через платежі, шахрайство з чеками та кредитними картками. Технологія штучного інтелекту значно покращила виявлення шахрайства шляхом розпізнавання шаблонів, які можуть вказувати на шахрайські дії. Ці інструменти також можуть контролювати транзакції в режимі реального часу та позначати аномалії набагато швидше, ніж традиційні методи. Наприклад, керовані штучним інтелектом інструменти андеррайтингу допомагають банкам оцінювати ризики в торгових послугах, аналізуючи історію транзакцій і виявляючи потенційні тривожні прапорці, підвищуючи ефективність і безпеку в процесі затвердження.
Хоча штучний інтелект досяг значних успіхів у запобіганні шахрайству, він не позбавлений своїх складнощів. Розвиток генеративних інструментів штучного інтелекту, здатних створювати підроблені відео та зображення, додає нові рівні ризику. Їх можна використати для крадіжки особистих даних та інших складних шахрайств, наприклад, фінансового працівника, якого обманом змусили виплатити 25 мільйонів доларів шахраям, які використовують дипфейки, щоб видати себе за свого фінансового директора.
З удосконаленням систем виявлення шахрайства на основі штучного інтелекту рамки, що регулюють їх використання, також повинні розвиватися. Надихає той факт, що фінансові установи все активніше співпрацюють із регуляторами, щоб забезпечити відповідальне розроблення та розгортання цих систем ШІ, приділяючи значну увагу захисту клієнтів.
Управління етичними та нормативними проблемами
Незважаючи на численні переваги, впровадження штучного інтелекту в банківську справу супроводжується значними етичними та нормативними перешкодами. Враховуючи жорстке нормативне середовище в банківській сфері, фінансові установи стикаються із суворими стандартами відповідності, які часто відрізняються залежно від регіону. Європейський Союз, наприклад, збирається впровадити свій закон про штучний інтелект, який передбачає штрафи до 7% річного доходу компанії, яка визнана невідповідною. Подібним чином у Сполучених Штатах регулятивний нагляд з боку таких органів, як Федеральна резервна система та Бюро захисту прав споживачів (CFPB), означає, що банки повинні керуватися складними правилами конфіденційності під час розгортання моделей ШІ.
Важливим регуляторним занепокоєнням щодо штучного інтелекту є ризик упередженості у великих мовних моделях, що може мати непередбачені наслідки для кредитного скорингу або рішень про схвалення кредиту. Наприклад, модель штучного інтелекту, навчена на упереджених або недосконалих даних, може непропорційно відхиляти заявки на позику від певних демографічних груп, потенційно наражаючи банки на репутаційні ризики, судові позови, регулятивні дії або поєднання цих трьох.
Щоб вирішити ці проблеми, банки інвестують у структуру «зрозумілого ШІ», яка забезпечує більшу прозорість рішень, керованих ШІ. Explainable AI дає зрозуміти, як моделі AI роблять прогнози, допомагаючи банкам продемонструвати підзвітність регуляторам і клієнтам. Також важливо, щоб банки підтримували стратегії «людини в циклі», щоб скасовувати рішення, прийняті ШІ, особливо якщо вони вважають, що рішення ШІ можуть призвести до дисциплінарних дій.
Крім того, забезпечення безпеки даних і конфіденційності клієнтів у додатках ШІ є критично важливим, оскільки банки обробляють величезні обсяги конфіденційної інформації. Системи, керовані штучним інтелектом, повинні включати вдосконалене шифрування та анонімізацію даних для захисту від злому. Середня вартість витоку даних у фінансових послугах становить 4,45 мільйона доларів за інцидент – витрати, які штучний інтелект може потенційно зменшити, якщо він реалізований з іншими надійними заходами безпеки.
Необхідність відповідального розвитку ШІ
Кожні кілька тижнів нова розробка технології штучного інтелекту потрапляє в газетні заголовки, піднімаючи важливе питання: чи ці досягнення обумовлені відповідальністю чи вони обумовлені виключно фінансовими стимулами? Відповідальний підхід до розробки штучного інтелекту має першочергове значення для повного використання ШІ, особливо для банків. Це передбачає безперервний моніторинг, тестування та коригування моделей штучного інтелекту, щоб переконатися, що вони працюють належним чином. Досконала стратегія штучного інтелекту включає ретельну перевірку моделі, протоколи виявлення упереджень, регулярні аудити та, що найважливіше, очищення даних. Крім того, системи штучного інтелекту повинні бути розроблені таким чином, щоб посилювати людський контроль, а не замінювати його, особливо в складних сценаріях прийняття рішень. Цей підхід гарантує, що AI служить інструментом для розширення можливостей, дозволяючи банківським працівникам зосередитися на завданнях, які вимагають критичного мислення, співчуття та взаємодії з клієнтами.
Створення збалансованого шляху вперед
Потенціал ШІ революціонізувати банківську справу незаперечний, але шлях уперед вимагає ретельного розгляду технологічних та етичних потреб. Банки мають унікальні можливості очолити відповідальне впровадження ШІ, встановлюючи стандарти для інших галузей щодо того, як інтегрувати інновації з підзвітністю. Зосереджуючись на прозорих, сумісних і орієнтованих на клієнта моделях штучного інтелекту, фінансові установи можуть змінити банківський досвід, пропонуючи більш ефективні послуги без шкоди для довіри чи дотримання нормативних документів.
У майбутньому успішне впровадження штучного інтелекту в банківську справу залежатиме від співпраці в галузі. Банки, регулятори та постачальники технологій повинні працювати разом, щоб розробити найкращі практики, поділитися думками та адаптуватися до мінливого ландшафту. Оскільки банки орієнтуються у складності штучного інтелекту, ті, хто зможе використовувати його потенціал і водночас керувати ризиками, безсумнівно, стануть лідерами у фінансах майбутнього.
