Штучний інтелект за останні декілька років почали впроваджувати майже в усі сфери українського бізнесу. Мовні моделі допомагають мобільним операторам пропонувати кращий тариф абонентам, а пошта використовує ШІ для покращення якості роботи кур’єрської доставки.
Звісно, і така сфера, як банки, не пасе задніх.
Штучний інтелект за останні декілька років почали впроваджувати майже в усі сфери українського бізнесу. Мовні моделі допомагають мобільним операторам пропонувати кращий тариф абонентам, а пошта використовує ШІ для покращення якості роботи кур’єрської доставки.
Звісно, і така сфера, як банки, не пасе задніх.
«Щобільше, штучний інтелект (зокрема, окремі технології типу машинного навчання, обробки природної мови, експертних систем) уже давно використовують у банківській сфері — ще до ШІ-хайпу, який розпочався у 2022 році», — розповідає Олексій Мінаков, євангеліст у сфері штучного інтелекту.
І головною силою, яка спонукає банки рухатися в бік технологій, є клієнти, з одного боку, і шахраї — з іншого.
Клієнти. Їм потрібен цифровий банківський досвід: застосунки, де вони можуть дізнатися більше про надані послуги, взаємодія з людьми або віртуальними помічниками, вигідні кредити, краще керування своїми фінансами. Клієнтам потрібна швидкість обслуговування. І банк, який зможе надати послугу швидше й простіше, завжди буде в них у пріоритеті.
Шахраї. Вони постійно намагаються знайти способи, щоб зламати систему і вкрасти гроші. А використовуючи соціальну інженерію та інтернет, вони стають особливо небезпечними. Тому банки повинні більш прискіпливо перевіряти всі транзакції, які намагаються провести користувачі. І ШІ тут також добре допомагає.
Окрім цих двох чинників, є ще один поштовх для впровадження штучного інтелекту в банках, про який не слід забувати — це зменшення витрат. Що менше витрат, то більший прибуток. І якщо ШІ тут також допоможе, то чому б ні.
Тож розберімо тему «штучний інтелект у банках» разом із провідними експертами та на конкретних прикладах. Тим більше, що український Sense Bank поділився з нами своєю детальною експертизою. Державний банк швидко роботизує свої внутрішні процеси. Певну фазу трансформації вже пройшли 60 процесів, що працюють як на клієнта, так і на команду: від покращення сервісу до автоматизації процедур фінмоніторингу, бек-офісу до кадрового адміністрування. І його представникам дійсно є, що розповісти.
Ось три основні сфери, де банки можуть використовувати штучний інтелект:
Аналіз ризиків, кредитування та банківських послуг: Штучний інтелект може аналізувати великий обсяг даних для оцінки кредитоспроможності клієнтів. Це дає змогу більш точно визначати ризики й ухвалювати обґрунтовані рішення щодо надання кредитів, депозитів та інших продуктів банку.
Наприклад, Goldman Sachs цей інструмент уже використовує деякий час. Українські банки також взяли його на озброєння.
«Ми використовуємо ШІ в моделях оцінки ризиків і поведінки клієнта, тобто в побудові ризик-моделей, що забезпечують інноваційний підхід у кредитуванні», — розповідає членкиня правління Sense Bank Інна Тютюн, яка відповідає за ІТ та роздрібний бізнес банку.
Нещодавно Sense Bank запустив у своєму мобільному застосунку проєкт на основі побудови розумних моделей. Він має назву «Персональні пропозиції».
За допомогою цих моделей аналізується транзакційна поведінка, вподобання та дії клієнта в застосунку, далі формується уявлення про його потенційні потреби в тих чи інших банківських послугах, і згодом надається персоналізована пропозиція.
«У розробці подібного інструменту ми вивчали досвід трьох великих банків, що вже активно використовують цей маркетинговий хід — британського HSBC, індійського ICICI Bank Ltd і J.P. Morgan, який є однією з найбільших фінустанов США. Спочатку проєкт тестували наші співробітники, і наприкінці жовтня в оновленому Sense SuperApp функція „Персональні пропозиції“ стала доступна для всіх клієнтів», — розповідає Інна Тютюн.
Обслуговування клієнтів: AI-чат-боти та віртуальні асистенти можуть допомагати клієнтам із запитаннями, виконувати транзакції та надавати консультації в режимі 24/7, що покращує обслуговування та знижує витрати.
Що тут каже нам міжнародний досвід? Bank of America, наприклад, впровадив віртуального помічника Erica, який надає персоналізовані поради та допомагає клієнтам керувати їхніми фінансами. А помічник зі штучним інтелектом Klarna станом на початок цього року провів з клієнтами 2,3 мільйона розмов, що відповідає двом третинам чатів служби підтримки. Він виконує роботу, еквівалентну роботі 700 штатних агентів!
В Україні банки також користуються можливістю покращити сервіс. Скажімо, Sense Bank активно використовує ШІ в контакт-центрах. І вже понад 50% випадків digital-спілкування з клієнтом відбуваються за допомогою віртуальних помічників.
Ще одна проблема — величезна кількість дзвінків від клієнтів. І щоби не доводилося чекати в черзі на лінії, контакт-центр українського банку також оптимізує свою роботу. Знов-таки за допомогою ШІ банк збільшив кількість автентифікованих клієнтів перед перемиканням на оператора й значно зменшив час на обслуговування. Тепер близько 53% дзвінків відпрацьовуються взагалі без участі оператора.
Крім того, операторам контакт-центру Sense Bank стало простіше готуватися до відповідей. Адже в банку ШІ також впроваджується для роботи з базами знань.
«Уже є перші результати: середній час обробки запитів, що потребують пошуку інформації в базі знань, знижується на 20%», — розповідає Інна Тютюн.
Поки що ця функція доступна тільки для команди, але в планах банку інтегрувати її у відкриту базу знань для клієнтів.
Виявлення шахрайства: Штучний інтелект може аналізувати транзакції в реальному часі, виявляючи аномалії та підозрілі дії, що дає змогу швидко реагувати на потенційні шахрайські спроби та зменшувати фінансові втрати. І цей інструмент уже використовує компанія PayPal.
Sense Bank також використовує ШІ в інформаційній безпеці. Йдеться про біометрію для ідентифікації клієнта. Метод моделювання дає змогу запобігти шахрайству операційно-соціальної інженерії.
Говорячи про безпеку банків, треба розуміти ще одну річ. Більш просунуті форми ШІ не обов’язково будуть слугувати тільки на благо банків. Є нюанси.
«Впровадження генеративного штучного інтелекту безпосередньо в операційну банківську діяльність несе ризики через „галюцинації“, тобто помилки та неточності, тому тут я не знаю про реалізовані кейси», – підкреслює Олексій Мінаков.
Цього року він проводив тренінг із генеративного штучного інтелекту для одного банку, і співробітникам дозволили використовувати ChatGPT на робочих пристроях лише за декілька тижнів до цього тренінгу. Через питання безпеки.
«Це доволі консервативна в цьому плані сфера, але це можна зрозуміти, бо гроші та дані клієнтів мають бути захищеними», — підкреслює експерт.
Крім цих трьох сфер, Sense Bank використовує штучний інтелект у процесі продакшену відео й аудіо для навчальних матеріалів (зокрема, ШІ допомагає створити й озвучує розширений текст на базі фраз або ідеї від тренера).
Власне, теми для тренінгів банк також досліджує за допомогою штучного інтелекту.
«Ми генеруємо нові знання та формуємо чернетки структур за допомогою ШІ для розробки нових тренінгів або корегування вже наявних», — каже Інна Тютюн.
За допомогою ШІ банк також дублює українською навчальні відео, які раніше були англомовними.
«Використовуємо інструменти, які автоматично й перекладають, й накладають дубльовану аудіодоріжку за одну інтеракцію. Наприклад, для відео тривалістю 5 хвилин заміна мови займає приблизно 8 хвилин.
Раніше це проходило в три етапи: спочатку ми передруковували текст на слух, перекладали його, після чого тренер мав озвучити відео. Сумарно це займало не менше двох годин», — розповідає спікерка банку.
Як розповідає Олексій Мінаков, у майбутньому він очікує на появу банківських чат-ботів із використанням штучного інтелекту.
«Бо зараз це, як правило, запрограмовані на певні питання та дії чат-боти, які діють доволі шаблонно, за певним сценарієм. Нове покоління чат-ботів буде більш людяним, тобто буде більш людяно спілкуватися з клієнтами, ба більше, буде ефективно розв’язувати проблеми клієнтів одразу, без потреби з’єднання з оператором», — підкреслює Мінаков.
Наприклад, клієнт хотів би поспілкуватися з чат-ботом свого банку, щоб він відповів, на які категорії товарів і послуг клієнт витрачає найбільше, на що в нього зростають витрати, отримати якісь поради із заощаджень або інвестицій тощо.
«Генеративний ШІ здатен більш точно розпізнати намір користувача, знайти відповідь у базі знань і сформувати персоналізовану відповідь. Нова мультимодальна модель від OpenAI здатна вже вести діалоги в реальному часі, тому створення аудіо помічників — питання часу», — погоджується ШІ ентузіаст, автор книги «ChatGPT, DALL·E, Midjourney: Як генеративний штучний інтелект змінює світ», Олександр Краковецький.
Він додає ще декілька сфер у банках, які в майбутньому точно покращить ШІ.
Перше — обробка документів. Генеративний ШІ може швидко й точно обробляти документи (контракти, угоди, фінансові звіти).
«Раніше ШІ-технології вимагали чіткого розуміння структури документа, тривалого процесу навчання та донавчання. Чинні технології дають змогу виконувати ці завдання значно швидше й часто без необхідності довготривалого навчання», — каже Краковецький.
Друге — аналіз транзакцій, зв’язків між контрагентами, проведення комплаєнс-перевірок.
«Оскільки ШІ має змогу працювати з різними джерелами даних і вже має аналітичні здібності, то подібні системи можуть використовуватись для складних перевірок, пошуку шахрайських схем тощо», — додає експерт.
Але Краковецький попереджає, що банківські установи можуть зіштовхнутися і з серйозними викликами в майбутньому.
Використання ШІ в банках піднімає питання про те, як забезпечити захист конфіденційних даних клієнтів і водночас використовувати великі обсяги інформації для аналізу. Тож законодавчі регуляції можуть стати серйозною перешкодою для впровадження нових ШІ-рішень.
Слід також не забувати, що багато банківських систем є застарілими, й інтеграція нових рішень може бути складною через необхідність модернізації інфраструктури та інвестицій у навчання персоналу.
Такі виклики вимагають від традиційних банків швидкості у прийнятті рішень і не менш швидкої імплементації нових інструментів. Бо фінтех-стартапи завжди будуть наступати на п’яти й намагатися відкусити шматок ринку.
