Представьте, что вы хотите купить акции компании, которая обещает высокий доход. Вы смотрите на графики, анализируете тренды и решаете, что это хорошая инвестиция. Но через неделю вы узнаете, что компания обанкротилась из-за финансового скандала. Вы теряете все свои деньги и остаетесь в шоке. Как такое могло случиться?

Возможно, вы могли бы избежать этого, если бы использовали нейросети, ведь их работу можно увидеть даже в финансах и аналитике. По прогнозам Next Move Strategy Consulting, к концу 2023 года рынок искусственного интеллекта достигнет 208 млрд долларов, а к 2030 году – 1,8 трлн долларов. Финансы — это не просто деньги, это еще и сложные расчеты, риски, клиенты. Нейросети помогают с этим всем справляться быстрее и лучше.

В этой статье рассказываем, как используют нейросети в финансах и аналитике, какие преимущества и недостатки они имеют, и какие перспективы развития они открывают для финансовой отрасли.

Как нейросети используют в финансах

• Скоринг с помощью ИИ используют в банковских системах для проверки кредитоспособности клиентов. Нейросеть анализирует кредитную историю и решает, выдавать кредит или нет. Скоринг клиентов с помощью ИИ снижает время одобрения заявки с нескольких дней до минут.
  
  Универсальной системы кредитного скоринга нет, каждый банк самостоятельно создает ИИ-модели для выполнения этой задачи. Например, скоринг-система, которую разработал Сбербанк, принимает решение по всем кредитным запросам от физических лиц.

• Голосовые помощники и чат-боты помогают сократить затраты на поддержку клиентов. Нейросети распознают голос или текст клиента, понимают его запрос и отвечают. Или переводят к нужному специалисту.
  
  Например, голосовой помощник Олег от банка Тинькофф банка самостоятельно обрабатывает 80% запросов клиентов.

• Антифрод-системы на основе ИИ предотвращают мошеннические действия. Нейросети анализируют поведение клиентов, транзакции, события в системе и выявляют необычные действия. Системы, которые выявляют подозрительные активности, предотвращают до 7 млрд попыток мошенничества в год, и тем самым сохраняют деньги и банков, и клиентов.
  
  Машинное обучение используют в антифрод-системе платежного провайдера ЮKassa.

• Нейросети помогают анализировать рынок. Они обрабатывают большие объемы данных о рыночной ситуации, спросе, предложении, конкуренции и других факторах, которые влияют на бизнес. Нейросети выявляют закономерности, тренды и корреляции в данных. А потом строят модели для прогнозирования будущих цен.
  
  Например, модель BloombergGPT обрабатывает финансовые новости, пресс-релизы, отчёты компаний и проводит финансовую аналитику на основе этих данных.
  
  Другой сервис, SAP AI, может проанализировать всю цепочку производства товаров компании: от поставок до маркетинга. На основе анализа, нейросеть предлагает способы повышения эффективности бизнеса.

• Биометрические данные распознают с помощью ИИ. Уже сейчас банки, например HSBC, используют биометрические данные, чтобы идентифицировать пользователя. Это значительно ускоряет процедуру подтверждения личности, так как не нужно вводить паспортные данные или вспоминать кодовое слово.

• Оптимизация инвестиций и управление рисками — еще одна область применения нейросетей в финансах. ИИ помогает инвесторам выбирать выгодные и безопасные активы для своих портфелей. При этом учитываются доходность, риски, диверсификации, ликвидность и другие показатели.
  
  Одним из таких сервисов стал Finprophet. Он умеет прогнозировать изменения в акциях, фьючерсах, валютах и индексах инвестиционных фондов крупнейших международных финансовых рынков.

• Визуализацию и анализ данных тоже можно делать с помощью нейросетей. Например, сервис Tableau использует ИИ, чтобы создавать интерактивные дашборды, графики, карты и другие виды отчётов. Tableau также поддерживает естественный язык, то есть можно задавать вопросы о данных в текстовом или голосовом формате.

• Аналитика социальных сетей. С помощью Analisa можно провести подробную аналитику активности пользователей со всех сторон. Сервис анализирует количество просмотров, составляет демографическое описание аудитории и предлагает рекомендации по улучшению. Посмотреть данные можно не только по вашей страничке, но и по профилям конкурентов.

• Анализ потребительского поведения помогает бизнесу лучше понимать своих клиентов и предлагать им персонализированные продукты и услуги. Нейросети здесь используют для того, чтобы проанализировать большие объемы данных о потребительском поведении, предпочтениях, интересах, потребностях, целях и проблемах клиентов. На основе этого анализа нейросети могут разделить клиентов по разным критериям, а также попробовать предсказать их будущее поведение и реакцию на различные предложения.
  
  В 2020 году компания Mastercard запустила сервис Brighterion, который анализирует данные о транзакциях, платежах, покупках, лояльности и других аспектах поведения клиентов, чтобы выявлять их индивидуальные особенности и потребности.

Преимущества и недостатки нейросетей в финансах

Выделяют существенные преимущества использования нейросетей в работе бизнеса:

• Ускорение и оптимизация процессов.
  
  Нейросети помогают автоматизировать не только рутинные, но и трудоемкие задачи. Это значительно сокращает время и затраты на обработку и анализ данных.

• Повышение качества обслуживания клиентов.
  
  Нейросети помогают улучшить взаимодействие с клиентами, предлагают им решения на основе индивидуальных потребностей и предпочтений. Искусственный интеллект работает круглосуточно, что позволяет получить информацию в любое время и в любом месте.

• Снижение рисков и расходов.
  
  Сервисы на основе ИИ помогают снизить риски, которые связаны с мошенничеством или ошибками в данных.

В качестве обратной стороны медали выделяют:

• Сложность разработки и обучения.
  
  Чтобы обучить нейронную сеть, нужно большое количество данных и высокая квалификация специалистов. А чтобы внедрить ИИ, придется заплатить много денег и потратить кучу времени.

• Необходимость больших объемов данных.
  
  Нейросети зависят от качества и количества данных, на которых они обучаются. В их работе могут возникать ошибки, если данных мало, они некорректны или неактуальны.

• Проблемы с интерпретацией данных и этикой.
  
  Не всегда можно точно сказать, почему нейронная сеть приняла то или иное решение в конкретной ситуации. Человеку важно критически оценивать полученные рекомендации, ведь ответственность за принятое решение будет на нас.

Перспективы развития нейросетей в финансах

Нейросети представляют собой мощный и перспективный инструмент для финансовой сферы, который может помочь повысить эффективность, безопасность, качество и доступность финансовых услуг. Однако нейросети также требуют знаний, опыта и ответственности при их использовании, так как они не могут гарантировать абсолютную точность и надежность своих результатов. Поэтому важно развивать компетенции в области нейросетей и других сопутствующих технологий, а также следить за этическими и правовыми аспектами их применения.