Как искусственный интеллект влияет на финансовый рынок

Финансовые организации пользуются большой популярностью среди населения.

Кредиты или займы на карту, которые можно найти на финансовых интернет-ресурсах, помогают людям быстро решить финансовую проблему. Однако сами организации не стоят на месте и развиваются вместе с современными технологиями. По данным аналитиков, в данный момент уже 95% финансовых учреждений используют искусственный интеллект (ИИ) в различных бизнес-процессах. Но выгоду от его применения получили лишь 33% из них. Это обусловлено отсутствием единого решения по использованию нейросетей с целью улучшения финансовых показателей. Расскажем, для чего именно компании применяют ИИ.

Роль нейросети в финтехе

Участники финансового рынка ежегодно тратят примерно 80 млрд рублей на интеграцию искусственного интеллекта. При грамотном подходе рентабельность вложений достигает 240 млрд рублей в год. Сложность заключается в поиске области применения современной технологии. По данным Ассоциации Финтех, 70% организаций еще не оценили все преимущества нейросетей в связи с нехваткой опыта, компетенции и ресурсов. К тому же 51% проектов не масштабные.

ИИ применяется в финансовой сфере для 3 основных целей:

• Поддержка фронт-офиса и «первой линии». С помощью нейросети компании удерживают клиентов и повышают их лояльности. Для этого они интегрируют ИИ-ассистентов или, которые общаются с пользователями или запускают в работу роботов-банкиров. Кроме того они используют систему аналитики на базе машинного обучения, чтобы оценить эффективности работников, качество услуг и интересы потребителей.
• Автоматизация бэк-офиса. ИИ повышает продуктивность персонала, так как им не приходится выполнять рутинные задачи. Например, скоринговая программа автоматически анализирует данные о потенциальном заемщике. HR-специалисты используют нейросети для составления вопросов для будущих сотрудников и подготовки необходимых документов.
• Экономия ресурсов. Искусственный интеллект применяется в различных бизнес-процессах, за счет чего оптимизируются расходы и трудозатраты. Это отчасти связано с автоматизацией бэк-офиса. Например, нейросеть находит уязвимости в системе и пишет коды для новых продуктов.

Советы и типичные затруднения

Рассмотрение успешных примеров интеграции нейросети в различные компании позволит понять, для чего лучше использовать данную технологию. Но даже полное повторение сценария может привести к другому результату, так как эффективность использования ИИ зависит от различных факторов. Главное придерживаться системного подхода: от оценки влияния технологии на работу компании до углубленной интеграции во множество бизнес-процессов.

Первым делом важно определиться с тем, где именно можно внедрить ИИ и к чему это приведет. Для этого нужно:

1. Описать бизнес-процесс и найти участки с наличием проблем, причин их появления и последствий. Кроме того необходимо оценить потери на всех этапах.
2. Разработать оптимальный сценарий без привязки к искусственному интеллекту, при применении которого проблем не бывает.
3. Определить главные метрики, которые можно изменить для модернизации процесса.
4. Определить метрики для различных инициатив. Например, для повышения экономической эффективности, частота возникновения проблем и их критичность (насколько срочно требуется их решить), шанс достижения запланированных результатов, возможность использования подхода в других процессах.

Далее понадобится определиться с видом нейросети, интеграция которой будет максимально эффективной. Допустим, чат-ботов, больших языковых моделей, предиктивной аналитики, системы умного поиска — важно учитывать конкретную ситуацию.

Но одного понимания сферы применения ИИ в недостаточно. Потребуется пройти весь цикл по работе с инновацией, в том числе с учетом цифровой зрелости компании. Это влияет на то, сколько времени займет эксперименты с технологией и как быстро удастся достичь нужных показателей. В связи с этим специалисты рекомендуют интегрировать нейросети в 8 этапов:

1. Исследовать потенциал ИИ и оценить его влияние на работу организации.
2. Проанализировать готовность к интеграции инноваций в выбранные процессы, которые нуждаются в улучшении.
3. Сгенерировать и оценить варианты применения технологии, определиться с видом нейросетей, их эффективностью и необходимым бюджетом.
4. Выбрать ИИ-решения для проведения экспериментов, сократив срок тестов и затраты на них, затем сформировать ТЗ и выбрать вендоры с учетом поставленных зада.
5. Оценить стоимость внедрения технологии в случае успешного тестирования пилотного проекта.
6. Оптимизировать инновацию и использовать ее для большего количества задач — на данном этапе искусственный интеллект уже станет важной частью бизнеса.
7. Развивать компанию с целью повышения конкурентоспособности и выхода на новые рынки.
8. Добиться лидерства за счет нейросетей, применяемых в рутинных процессах и для создания новых продуктов.

Внедрение ИИ в управление финансами является полезным инструментом, так как оно позволяет автоматизировать рутинные процессы, улучшить качество принимаемых решений и повысить операционную эффективность. Важно определить уровень цифровой зрелости организации, чтобы в дальнейшем добиться поставленных целей с помощью искусственного интеллекта. Это ускорит ИИ-трансформацию, минимизирует издержки и позволит быстро добиться нужных показателей.

Кроме того, использование ИИ помогает анализировать большие объемы данных, прогнозировать финансовые риски и тренды, а также разрабатывать стратегические решения, опираясь на точные аналитические выводы.