Как роботы с ИИ захватывают банковские процессы

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) за последние несколько лет из сказки превратились в реальность. За те 20 лет, что я в IT-отрасли, появлялись и угасали многие тренды, однако не было столь стремительного прогресса, какой сегодня мы наб­людаем с ИИ. При этом технологии ИИ легко масштабируются на целые отрасли экономики, например финансовую. Мы считаем, что следующий этап эволюции банков – это роботизированный на ИИ банк без людей, и даже придумали ему имя для внутреннего пользования – RoboBank. Это эталон новейшего, пока еще не существующего банка, в котором будут применяться следующие модели.

Computer Vision (компьютерное зрение) и голосовая биометрия. Это почти мгновенная идентификация клиента при визите в отделение, использовании мобильного банкинга, банкоматов и терминалов, звонках в кол-центр.

Optical Character Recognition (распознавание изображений). Эти модели экономят ресурсы, выполняя кропотливую ручную работу за сотрудников, попутно снижая влияние человеческого фактора на процессы. Пример – входящие запросы на предоставление информации в банк, автоматизировав обработку которых кредитное учреждение экономит до 10 тыс. человеко-дней в год и минимизирует вероятность претензий и штрафов из-за ошибок.

Robotic Process Automation (роботизация процессов). Настроенные программные роботы выполняют за сотрудников банков рутинные процессы бэк-офиса: кредитное администрирование, работа с платежными поручениями-требованиями, валютный контроль, финансовый мониторинг. Модели ИИ обучаются и со временем сводят к минимуму операции, требующие ручного вмешательства, уже сегодня обеспечивая экономию ресурсов бэк-офиса на 20–30%.

Predictive Analytics (предсказательная аналитика). Методы Data Mining, Data Science, Decision Science с использованием математического аппарата, включая AI, применяются для создания передовой аналитики. Для самых прогрессивных организаций аналитика становится основным процессом, они превращаются в Data Driven- организации (организации, управляемые данными). Среди самых распространенных моделей – оценка кредитных рисков, вероятность отклика на продукт, управление и оптимизация жизненного цикла клиента, лучшее следующее предложение, сегментация клиентов, управление потоками наличности, управление клиентским опытом, взыскание просроченной задолженности и другие.

Real-time decision management (принятие решений в режиме реального времени). Это мгновенное выявление клиентских действий и предложение клиенту продукта, который ему действительно нужен сейчас. Прогрессивные западные банки уже давно отказались от исходящих коммуникаций, так как вероятность приобретения продукта на входящих коммуникациях достигает 50–80%, а при традиционном исходящем маркетинге редко превышает 1–2%.

Voice Recognition (распознавание речи) и интеллектуальное смысловое ядро. Данные технологии сначала распознают речь на разных языках, затем преобразовывают ее в текст, при помощи моделей ИИ понимают вопросы человека и формируют ответы, автоматически оказывая информационные и транзакционные услуги. Позволяют добиться обслуживания до 80% клиентских обращений без операторов контакт-центра.

Anti-money laundering, Anti-Fraud (выявление мошеннических операций). Это новый уровень рутинной работы по выявлению мошенников. Внед­рение на треть снижает расходы по выявлению мошеннических операций, при этом точность выявления подозрительных операций – не менее 80%.

Business-process optimization (оптимизация бизнес-процессов). Модели ИИ используют все данные компании для построения процессов, рекомендаций по существующим процессам, рекомендаций по расстановке сотрудников на участки работ с учетом полученных статистически метрик их работы.