Учитель для бота

Искусственному интеллекту в финансах пока не хватает знаний
10.06.2019
Евгения Носкова

Четверо из пяти топ-менеджеров считают инвестиции в данные, аналитику и искусственный интеллект (ИИ) необходимым условием для роста бизнеса, показало исследование Forrester Consulting по заказу Experian. Как отмечают аналитики, в этом году эти области станут приоритетным объектом инвестиций для более быстрого и информированного принятия решений.

А согласно исследованию Thomson Reuters и Greenwich Associates, 56 процентов инвестиционных фондов планируют больше интегрировать искусственный интеллект в инвестиционные процессы, 40 процентов ожидают роста бюджета на ИИ. При этом пока только 17 процентов компаний используют в инвестиционном процессе ИИ, например, машинное обучение и обработку естественного языка, для анализа данных, новостей и контента.

Российские банки пока чаще всего используют решения на основе искусственного интеллекта при оценке кредитного риска и в смежных сферах, отмечается в прошлогоднем исследовании рейтингового агентства "Эксперт РА" и RAEX (РАЭКС-Аналитика). Наибольшего финансового эффекта от технологий искусственного интеллекта банки ждут в таких сферах, как выявление мошеннических транзакций, взыскание задолженности и кредитный скоринг.

Менее перспективны, по мнению опрошенных, автоматизация колл-центров за счет чат-ботов, применение ИИ в маркетинге и алгоритмической торговле. Реже всего российские банки рассчитывают на значимый результат от использования ИИ в управлении персоналом, отслеживании информационного фона в отношении банка, удаленной идентификации клиентов. Аналитики связывают такую оценку не столько с неприменимостью ИИ в этих областях, сколько с трудностями определения соответствующего финансового эффекта.

Исследование SAS Россия/СНГ в партнерстве с Глобальной Ассоциацией специалистов по управлению рисками (GARP) также показало, что в первую очередь ИИ в банках востребован для автоматизации процессов (52 процента специалистов по рискам выделили этот фактор), для кредитного скоринга (45 процентов), для подготовки данных (43 процента). Кроме того, эксперты отмечают эффект от применения ИИ в таких процессах, как валидация, калибровка и подбор моделей оценки риска.

В то же время о полноценном внедрении ИИ пока еще говорить не приходится даже в самых передовых отраслях, - отметил директор дирекции аналитических и индустриальных решений, SAS Россия/СНГ Александр Ефимов.

- Пока применяются его отдельные элементы и не выстроена единая экосистема на основе искусственного интеллекта, - пояснил эксперт. - Полноценное внедрение ИИ требует создания когнитивных и аналитических функций на уровне машины. Иными словами, сначала нужна индустриализация аналитики. Острым моментом остается нехватка квалифицированных кадров. Отчасти это связано с тем, что в IT-вузах силен теоретический уклон и не хватает реальной практики. Поэтому ведущие компании, в том числе и наша, стараются привлекать студентов младших курсов и даже старшеклассников, чтобы дать им этот опыт, показать, чем они будут заниматься, предоставить возможность поработать над реальными проектами.

На проблему кадров указал и директор Strategy& (подразделение сети фирм PwC) Вадим Калабин. Типовой банковский IT-специалист, по его словам, обладает глубоким знанием в какой-либо из автоматизированных банковских систем, разработанных еще в 2000-х, если не в 1990-х.

- Ограниченное понимание и доверие к техникам итеративной разработки, поверхностное отношение к нуждам конечных клиентов, невосприимчивость к быстрым изменениям - все это снижает эффективность таких сотрудников и в конечном итоге замедляет проникновение цифровых инноваций в банковскую сферу, - отметил Калабин. - Тем не менее за последние несколько лет крупнейшие банки России достигли определенных успехов в развитии корпоративной цифровой культуры. Они обучают своих IT-сотрудников практикам гибкой разработки, дизайн-мышления, организуют конкурсы и хакатоны, стимулируют предпринимательский дух и инициативу среди своих сотрудников, предоставляя им возможность поучаствовать в качестве фаундеров внутренних технологических стартапов.

Эти усилия воплотились в конкретных результатах. Как рассказал Вадим Калабин, в последние несколько лет появилось множество новых интересных кейсов применения ИИ банками, которые символизируют улучшение клиентского опыта банковских сервисов до уровня ведущих цифровых компаний, а также переход от реактивного к проактивному и даже предиктивному управлению банковскими рисками. "Умные" подсказки и виртуальные персональные ассистенты для лучшего управления личными финансами, торговли на бирже и личных инвестиций; персонализированные скрипты на основе информации из соцсетей и других источников для коммуникации с просроченными должниками; замена ручного труда банковских работников на роботизированные алгоритмы; удаленная видеоидентификация клиентов - все это примеры трендов в сфере ИИ, набирающие популярность в мировой банковской практике.

В российских банках ИИ также помогает в поддержке клиентов.

- Технологии уже позволяют с высокой уверенностью понимать и классифицировать даже сложные вопросы, и благодаря нашему боту Эм каждый третий клиент получает ответ моментально. Она показывает отличные результаты в чате, и скоро у нее появится голос, чтобы помогать клиентам и на "горячей линии", - рассказал управляющий директор службы заботы о клиентах Модульбанка Нур Ибрагимов. - Пока основным препятствием для прорыва является проблема самостоятельного обучения и синтеза ответа. Наша Эм отвечает клиентам на базе заранее подготовленных ответов, иногда подставляя актуальные данные, если нужно. Следующим скачком станет момент, когда она сама начнет учить себя новым знаниям и формировать ответы на основе всех знаний и накопленного опыта ее коллег - живых сотрудников поддержки.

Но пока учитель нужен боту, и в банке такая вакансия есть - учитель искусственного интеллекта.

- Мы подошли к вопросу обучения бота как в случае с живым сотрудником, который только пришел в банк, чтобы помогать клиентам, - отметил Нур Ибрагимов. - Эм проходит тот же путь развития ассистента и скоро научится тем же навыкам, которыми владеет живой сотрудник. Лучшим тестированием являются настоящие диалоги с клиентами. Если Эм ошибется, она передаст вопрос своим коллегам, которые дадут верный ответ. А учитель по этим ошибкам проводит повторное обучение мозгов Эм.

Для банков технологии искусственного интеллекта уже превращаются в обязательное требование, полагает Александр Ефимов. Эти технологии повышают рентабельность процессов и, что очень важно, помогают совершенствовать контур защиты.

- По нашим данным, благодаря аналитическим инструментам и технологиям ИИ за последние четыре года стало пресекаться в четыре раза больше мошеннических попыток получить кредит, - добавил эксперт.

Банкиры полагают, что в ближайшем будущем искусственный интеллект не заменит полностью людей, но станет серьезным помощником и повысит эффективность.

- Не все клиенты привыкли общаться с роботом, и тем не менее следует ожидать, что в следующем десятилетии общение с живым человеком по "горячей линии" или в чате станет премиальной услугой, потому что роботы научаться отвечать и решать любые вопросы, - считает Нур Ибрагимов.

Повсеместное проникновение ИИ в процессы банков неизбежно, как оно неизбежно и в других отраслях. При этом банковский сектор, как представитель сервисной отрасли, всегда был флагманом технологических новшеств.

- Технологическая волна искусственного интеллекта, будучи обузданной банками, принесет им весомые дивиденды - кардинально новый уровень ориентированности на клиента, более эффективное управление рисками, удешевление стоимости процессов (как внутренних, так и клиентских), новые продукты и бизнес-модели, - заключил Вадим Калабин.

Читайте другие наши материалы