Искусственный интеллект (AI) - это не просто технология, а целая революция, которая меняет мир вокруг нас и делает его умнее, быстрее и лучше. AI присутствует везде, где мы общаемся, работаем, учимся или развлекаемся. Но особенно сильно он трансформирует финансовую сферу, которая нуждается в новых решениях для удовлетворения потребностей своих клиентов и партнеров. Финансовые технологии (FinTech) - это тот сегмент, где AI раскрывает свой потенциал на всю катушку и показывает, на что он способен. В этой статье мы познакомим вас с тем, как AI применяется в разных направлениях финансовой деятельности, какие задачи и сложности он помогает преодолеть, и какие возможности он создает для финансового будущего. 

Искусственный интеллект в финансовых операциях

Финансовые операции - это ключевые процессы, которые обеспечивают эффективность и безопасность финансовой деятельности. Они охватывают разные аспекты работы с финансовой информацией и денежными потоками, такие как бухгалтерия, аудит, расчеты, платежи, биллинг и многое другое. AI способен преобразовать и улучшить эти процессы, применяя свои возможности в области автоматизации, аналитики и коммуникации. Например: 

• Автоматизация процессов. AI может освободить человеческие ресурсы от скучных и однообразных задач, таких как ввод данных, проверка документов, формирование отчетов и т.д. Это позволяет сэкономить время и деньги на выполнение этих задач, а также повысить их качество и надежность. Более того, AI может самообучаться на основе данных и опыта, постоянно совершенствуя свою работу. Таким решением, например, является UiPath, платформа для автоматизации бизнес-процессов с помощью роботизированной обработки данных (RPA), которая используется более чем 5000 компаниями по всему миру. 

• Усовершенствование системы управления рисками. AI может помочь финансовым организациям оценивать и минимизировать различные виды рисков, связанные с кредитованием, инвестициями, страхованием и другими операциями. AI может использовать большие данные из разных источников для анализа поведения клиентов, рыночных тенденций, экономических показателей и других факторов, влияющих на вероятность возникновения неблагоприятных событий. На основе этого анализа AI может предлагать оптимальные стратегии для управления рисками, а также предупреждать о потенциальных угрозах. В качестве примера можно привести Zest AI – это платформа для автоматизации кредитного скоринга и управления кредитным риском, которая помогает компаниям повысить доходность кредитного портфеля на 15%. 

• Повышение качества обслуживания клиентов. AI может улучшить взаимодействие финансовых организаций с их клиентами, предоставляя им более персонализированные, удобные и доступные услуги. AI может использовать NLP для распознавания и обработки естественного языка в текстовых и голосовых запросах клиентов, а также для генерации подходящих ответов. AI может также использовать машинное обучение для анализа предпочтений, потребностей и поведения клиентов, а также для предложения им наиболее подходящих продуктов и услуг. Примером такого решения является Clinc, платформа для создания интеллектуальных голосовых ассистентов для финансовых организаций, которая позволяет обслуживать миллионы клиентов в режиме реального времени. 

Искусственный интеллект в банковском секторе 

AI - это мощный двигатель преобразований в банковском секторе, который является одним из ключевых и наиболее консервативных элементов финансовой системы. Благодаря AI банки могут не только повысить свою эффективность, прибыльность и конкурентоспособность, но и предоставить своим клиентам новый уровень обслуживания, учитывающий их индивидуальные потребности, предпочтения и ожидания. Вот некоторые примеры того, как AI может помочь банкам в разных сферах деятельности: 

• Персонализация предложений. Банки хотят предлагать своим клиентам наиболее подходящие и выгодные продукты и услуги, которые будут соответствовать их финансовым целям, интересам и возможностям. Для этого банкам нужно знать своих клиентов как можно лучше, анализировать их доходы, расходы, платежную историю, а также следить за рыночной конъюнктурой. AI может помочь банкам в этом, используя большие данные, машинное обучение и аналитику для создания персонализированных финансовых рекомендаций для каждого клиента. Например, AI может предложить клиенту оптимальный тариф по кредиту или депозиту, скидку или бонус по карте, или другой продукт, который будет полезен для его финансового благополучия. Одним из решений, которое использует AI для персонализации предложений в банковском секторе, является Personetics. Это платформа, которая анализирует поведение и потребности клиентов в реальном времени и предлагает им подходящие продукты и советы по управлению финансами. Personetics работает с такими крупными банками, как U.S. Bank, RBC и Santander. 

• Борьба с мошенничеством. Банки подвергаются постоянной угрозе мошенничества со стороны злоумышленников, которые пытаются украсть деньги или личные данные клиентов или банка. Мошенничество может принести большие убытки и повредить репутации банков, а также нанести вред клиентам. Для защиты от мошенничества банкам необходимо использовать современные высокоточные инструменты. AI может помочь банкам в этом, используя анализ поведения, биометрию, геолокацию и другие технологии для верификации личности клиентов и подтверждения легитимности транзакций. AI может также обнаруживать аномальные или подозрительные операции и блокировать их или требовать дополнительной проверки. Feedzai - это пример решения, которое применяет AI для защиты банковского сектора от мошенничества. Это платформа, которая обрабатывает огромные объемы данных из разных источников и выявляет паттерны мошеннического поведения с высокой точностью. Feedzai сотрудничает с такими известными банками, как Citi, HSBC и Standard Chartered. 

Демократизация доступа к банковским услугам. Банки хотят расширить свою аудиторию и привлечь новых клиентов, особенно в развивающихся странах и среди неблагополучных слоев населения. Однако многие потенциальные клиенты не имеют или имеют низкий традиционный кредитный рейтинг, который является основным критерием для оценки кредитоспособности. Для того, чтобы предоставить этим клиентам доступ к банковским услугам, банкам нужно использовать альтернативные данные, такие как социальные сети, мобильная связь, электронная коммерция и другие, для оценки финансового поведения потенциальных заемщиков. AI может помочь банкам в этом, используя машинное обучение и аналитику для анализа альтернативных данных и принятия решений о выдаче кредитов. AI может также использовать NLP (Natural Language Processing) и биометрию для упрощения и ускорения процесса верификации и одобрения кредитов. Одним из решений, которое использует AI для демократизации доступа к банковским услугам, является Tala. Это мобильное приложение, которое предоставляет микрокредиты в развивающихся странах. С помощью AI, Tala может анализировать данные с телефонов клиентов и выдавать им кредиты в течение нескольких минут. Tala работает в таких странах, как Кения, Танзания, Филиппины и Индия. 

Применение AI в инвестициях и страховании

AI творит чудеса в мире финансов и страхования, предлагая новую реальность, которая превосходит все ожидания. AI повышает эффективность, безопасность и удобство финансовой отрасли для клиентов и бизнеса. AI помогает выбирать лучшие инвестиционные и страховые продукты, оценивать риски и выгоды, а также открывать новые ценности и возможности. Вот несколько примеров: 

• Робот-адвайзеры и управление активами. AI - это лучший друг инвестора, который знает все о его финансовых целях, предпочтениях и ситуации. AI может подобрать индивидуальный инвестиционный план, который будет соответствовать профилю риска и доходности клиента. AI может также самостоятельно совершать сделки на рынке, используя алгоритмы и данные в реальном времени. AI может также давать советы по оптимизации портфеля, учитывая изменения на рынке и в жизни клиента. Одним из примеров такого решения является Betterment, платформа для автоматизированного инвестирования и управления активами с помощью робот-адвайзеров. 

• Прогнозирование рынка. AI - это мощный инструмент для анализа финансовых рынков, который может предсказывать будущие цены, тренды и события. AI использует большие данные, машинное обучение и глубокое обучение для изучения различных факторов, которые влияют на рыночную динамику, таких как новости, социальные сети, экономические показатели и другие. AI может также распознавать сложные закономерности и сигналы в данных, которые могут быть скрыты для человеческого глаза или традиционных методов. Примером такого решения является Sentient Investment Management, компания, которая использует AI для создания и управления глобальными хедж-фондами. 

• Автоматизация управления страховыми рисками. AI - это надежный партнер страховщика, который помогает оценивать и минимизировать страховые риски, связанные с различными видами полисов, такими как жизнь, здоровье, имущество, авто и другие. AI использует данные о клиентах, объектах страхования, окружающей среде и других переменных для расчета вероятности наступления страхового случая и определения оптимальной премии. AI может также использовать данные о прошлых страховых случаях для обучения моделей, которые могут предсказывать будущие страховые потери и оптимизировать резервы. Одним из примеров такого решения является Lemonade, платформа для онлайн-страхования имущества с помощью AI. 

Проблемы и вызовы внедрения AI в ФинТех 

AI в финансах - это не только новые возможности, но и новые вызовы. Чтобы использовать силу искусственного интеллекта для улучшения финансовой сферы, нужно решить ряд сложных проблем, связанных с разными аспектами этой технологии. Вот некоторые из них: 

• Юридические и регуляторные вопросы. Финансовая отрасль - одна из самых строго регулируемых в мире. Ей приходится соблюдать многочисленные законы и стандарты, которые обеспечивают легальность, прозрачность и безопасность финансовых операций, а также защищают права и интересы клиентов. Но AI в финансах - это новая реальность, которая не всегда подпадает под существующие правила. AI может быть сложным, динамичным, автономным и непредсказуемым, что затрудняет его контроль и оценку. Поэтому нужно разработать новые правовые и регуляторные рамки для AI в финансах, которые бы учитывали его специфику, потенциал и риски, а также согласовывались бы на международном уровне. Например, Международный валютный фонд (МВФ) в своем докладе «Powering the Digital Economy: Opportunities and Risks of Artificial Intelligence in Finance» предлагает развивать глобальные стандарты и принципы для AI в финансах, а также укреплять международное сотрудничество и обмен опытом. 

• Проблемы безопасности данных. AI в финансах работает с огромными объемами чувствительных данных, таких как личные данные клиентов, финансовая информация, банковские счета, кредитные карты и другие. Эти данные - это ценный ресурс для AI, но также и приманка для хакеров и мошенников. Поэтому нужно обеспечить высокий уровень защиты данных от утечек, кражи, повреждения, подделки и других угроз. Для этого нужно использовать современные технологии шифрования, аутентификации, обнаружения аномалий и другие. Кроме того, нужно соблюдать правила конфиденциальности и согласия на обработку данных клиентов, а также уважать их право на доступ, исправление и удаление своих данных. Примером нарушения безопасности данных является случай компании Capital One, которая в 2019 году стала жертвой кибератаки, в результате которой были похищены данные более 100 миллионов клиентов. 

• Этические вопросы и вопросы ответственности. AI в финансах может иметь значительное влияние на жизнь и благосостояние людей, поскольку он может принимать за них важные финансовые решения или влиять на них. Поэтому нужно обеспечить этичность и справедливость работы AI в финансах, а также определить ответственность за его действия и последствия. Это подразумевает избегание дискриминации, предубеждений, манипуляции и злоупотребления AI в финансах, а также обеспечение прозрачности, объяснимости и проверяемости его работы. Кроме того, нужно установить механизмы контроля, надзора и жалоб на AI в финансах, а также определить правовой статус и обязанности AI в финансах. Примером этической проблемы является использование AI для скоринга и кредитования, которое может приводить к неравномерному доступу к финансовым услугам или неправильной оценке кредитоспособности клиентов. 

Перспективы развития AI в ФинТех

AI в ФинТех не просто улучшает существующие решения и процессы, но и открывает новые возможности для финансовой сферы. AI способен создавать новые продукты и услуги, которые будут удовлетворять потребностям и ожиданиям клиентов в эпоху цифровой трансформации. AI также может усиливать взаимодействие и сотрудничество между различными участниками финансового рынка, а также способствовать социальному и экологическому благополучию. Приведём несколько примеров: 

• Глубокое обучение и большие данные в финансовых прогнозах. AI способен делать более точные и надежные финансовые прогнозы с помощью big data и глубокого обучения, участвуя в различных переменных, которые оказывают влияние на финансовые рынки, таких как экономические, политические, социальные, психологические и прочие. AI может также использовать нейросетевые модели для распознавания сложных закономерностей и сигналов в данных, которые могут быть скрыты для традиционных методов. Это позволит инвесторам и трейдерам принимать более обоснованные и выгодные решения на рынке. К примеру, компания Numerai использует AI для создания коллективного интеллекта из тысяч анонимных участников, которые предоставляют свои модели прогнозирования на основе зашифрованных данных. Компания использует криптовалюту Numeraire для вознаграждения лучших моделей и поощрения сотрудничества между участниками. 

• AI в создании кастомизированных банковских услуг. AI может применять персонализацию и сегментацию для создания кастомизированных банковских услуг, которые будут соответствовать индивидуальным потребностям и предпочтениям клиентов. AI может использовать данные о клиентах, такие как их демографические характеристики, финансовое поведение, цели и интересы, для предложения им наиболее подходящих продуктов и услуг, таких как кредиты, депозиты, карты, страховки и другие. AI может также использовать NLP для обеспечения более естественного и удобного общения с клиентами через голосовые или текстовые ассистенты. Например, компания Cleo задействует AI для создания персонального финансового помощника, который помогает пользователям управлять своими деньгами через мессенджеры. Cleo анализирует транзакции пользователей, дает им советы по экономии, инвестициям и бюджетированию, а также позволяет им отправлять деньги другим пользователям. 

• Использование AI для создания эффективной системы платежей и денежных переводов. AI имеет возможность использовать блокчейн и криптовалюты для создания эффективной системы платежей и денежных переводов, которая будет обеспечивать скорость, безопасность, прозрачность и низкую стоимость транзакций. AI также может применять смарт-контракты для автоматизации исполнения платежей и переводов на основе заранее определенных условий. Биометрия и распознавание лиц помогают AI верифицировать личность отправителей и получателей денег. К примеру, компания Circle взяла на вооружение AI для создания платформы для обмена денег и цифровых активов через блокчейн. В данном случае AI применяется для анализа рисков, обнаружения мошенничества, оптимизации цен и улучшения пользовательского опыта. 

• AI в создании индивидуальных инвестиционных портфелей. AI способен привлекать роботизированные советники (робот-адвайзеры) для разработки индивидуальных инвестиционных планов для клиентов, которые будут отражать их финансовые цели, степень риска, предпочтения и историю сделок. AI умеет применять алгоритмические подходы для автоматического осуществления торгов на рынке с учетом текущих ситуаций и стратегий. AI также владеет машинным обучением для анализа рыночных движений и прогнозирования будущих изменений и тенденций на финансовых рынках. Например, компания Wealthfront использует AI для создания автоматизированного сервиса для управления инвестициями. Wealthfront использует AI для определения оптимального портфеля для каждого клиента, а также для ребалансировки портфеля, налоговой оптимизации и автоматического инвестирования. 

• Использование AI для оптимизации структуры корпоративных финансов. AI может применять оптимизацию и симуляцию для настройки структуры корпоративных финансов, которая будет соответствовать разным целям и ограничениям компании, таким как повышение прибыли, снижение затрат, выполнение регуляторных норм, контроль рисков и другие. AI умеет анализировать данные о компании, такие как ее выручка, издержки, активы, пассивы, капитал и другие, для определения оптимального баланса между долгом и собственным капиталом, процентной ставки по долгу, дивидендной стратегии и других показателей. AI может проводить сценарный анализ для измерения воздействия различных факторов на финансовую надежность и устойчивость компании. Например, продукт компании American Express, Business Blueprint, использует AI для предоставления кредитов малому бизнесу. В этом случае American Express использует AI для анализа данных о бизнесе из различных источников, таких как банковские счета, социальные сети, онлайн-платформы и другие, чтобы оценить его кредитоспособность и предложить ему наилучшие условия кредитования. 

• AI для предотвращения финансовых преступлений и борьбы с отмыванием средств. AI может использовать анализ поведения, аномалий и сетей для борьбы с финансовыми преступлениями и отмыванием денег, которые подрывают доверие и безопасность финансовой отрасли и общества в целом. Используя данные о транзакциях, клиентах, подозрительных лицах и организациях, черных списках и других, AI обнаруживает и предупреждает о незаконных или подозрительных операциях. AI может также использовать NLP для анализа текстовых документов, таких как контракты, отчеты, жалобы и другие, для выявления признаков мошенничества или отмывания денег. Например, компания HSBC использует AI для создания платформы для предотвращения финансовых преступлений. HSBC прибегает к AI для анализа больших объемов данных в режиме реального времени, чтобы определять аномальные паттерны и поведения в транзакциях. Также AI задействуется для генерации инсайтов и рекомендаций для операторов и регуляторов, чтобы помочь им принимать быстрые и эффективные решения по предотвращению финансовых преступлений. 

Заключение 

AI в ФинТех - это не просто тренд, а настоящий перелом, который коренным образом преобразует финансовую сферу и общество в целом. AI дарит нам уникальные преимущества, такие как непревзойденная эффективность, сокращение затрат, высокое качество и инновационность услуг, а также всеобъемлющий доступ и включение в финансовую систему. Однако искусственный интеллект интегрируется не без проблем и вызовов, связанных с техническими, юридическими, безопасными, этическими и другими аспектами. Поэтому мы должны развивать и применять AI с осознанностью и компетентностью, учитывая его потенциал и риски, а также соблюдая правила и стандарты, которые будут гарантировать его надежность, прозрачность, справедливость и ответственность. AI в ФинТех открывает перед нами новые горизонты и возможности для финансовой сферы, которые будут способствовать ее цифровой трансформации и социально-экономическому развитию. 

Список источников 

• UiPath. https://www.uipath.com/  

• Zest AI. https://www.zest.ai/  

• Clinc. https://clinc.com/  

• Personetics. https://personetics.com/  

• Feedzai. https://feedzai.com/  

• Lemonade. https://www.lemonade.com/   

• Betterment. https://www.betterment.com/  

• Sentient Investment Management. https://www.sentient.ai/ 

• Numerai. https://numer.ai/ 

• Cleo. https://meetcleo.com/ 

• Circle. https://www.circle.com/en/  

• Wealthfront. https://www.wealthfront.com/  

• American Express Business Blueprint. https://www.americanexpress.com/en-us/business/blueprint/

• McKinsey & Company. (2021). Insurance 2030—The impact of AI on the future of insurance. https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/insurance-2030-the-impact-of-ai-on-the-future-of-insurance

• Forbes Technology Council. (2023). Responsible AI: A Mandate In Finance And Insurance. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/07/06/responsible-ai-a-mandate-in-finance-and-insurance/  

• Allied Market Research. (2021). AI in Insurance Market Size, Share and Industry Forecast - 2031. https://www.alliedmarketresearch.com/ai-in-insurance-market-A11615  

• REVE Chat. (2023). Top Benefits & Use Cases of AI in Insurance Industry. https://www.revechat.com/blog/insurance-ai/  

• Built In. (2023). 25 AI Insurance Examples to Know. https://builtin.com/artificial-intelligence/ai-insurance  

• Cao, L., Yang, Q., & Yu, P.S. (2021). Data science and AI in FinTech: an overview. International Journal of Data Science and Analytics, 12, 81–99. https://link.springer.com/article/10.1007/s41060-021-00278-w  

• International Monetary Fund. (2021). Powering the Digital Economy: Opportunities and Risks of Artificial Intelligence in Finance. https://www.imf.org/en/Publications/Departmental-Papers-Policy-Papers/Issues/2021/10/21/Powering-the-Digital-Economy-Opportunities-and-Risks-of-Artificial-Intelligence-in-Finance-494717  

• MindInventory. (2020). How Will AI Take Forward the FinTech Industry in 2023? https://www.mindinventory.com/blog/ai-in-fintech/  

• Fusemachines Insights Blog. (2020). AI in Fintech: Challenges & Solutions 2023. https://insights.fusemachines.com/ai-in-fintech-major-challenges-and-solutions-in-2023/  

• Appen. (2021). The Four Key Challenges of AI in Financial Services. https://appen.com/blog/key-challenges-of-ai-in-financial-services/  

• Международный валютный фонд: «Powering the Digital Economy: Opportunities and Risks of Artificial Intelligence in Finance» https://fintechmagazine.com/sustainability/imf-examines-use-cases-fintech-banking