Искусственный интеллект стремительно превратился из периферийной инновации в структурный компонент современных финансовых услуг. В банковском деле, платежах и управлении активами искусственный интеллект теперь интегрирован в инструменты бюджетирования, системы обнаружения мошенничества, KYC, AML (противодействие отмыванию денег) и платформы взаимодействия с клиентами. Кредитные союзы также участвуют в этой более широкой финтех-трансформации, сталкиваясь с аналогичным технологическим давлением и работая в рамках различных кооперативных моделей, основанных на доверии, предоставлении услуг на конкурентных рынках и взаимодействии с сообществом. Поведение потребителей свидетельствует о том, что искусственный интеллект уже является частью повседневного принятия финансовых решений.

Исследование компании Velera, которая является поставщиком интегрированных решений в области финансовых технологий, показывает, что 55% потребителей используют инструменты искусственного интеллекта для финансового планирования или составления бюджета, а 42% чувствуют себя комфортно, используя ИИ для совершения финансовых транзакций. Наибольший уровень внедрения наблюдается среди молодых людей. Согласно исследованию 80% представителей поколения Z и более молодых миллениалов используют ИИ для финансового планирования, и почти такая же доля выражает «комфорт» при использовании агентного искусственного интеллекта. Эти тенденции отражают тренды в более широком секторе финансовых технологий, где инструменты управления личными финансами на основе ИИ и разговорные интерфейсы стали более распространенными.

О том, в каких задачах искусственный интеллект приносит наиболее ощутимую пользу в секторе финансовых услуг, рассказывает доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянова Наталия Юрьевна:

Персонализация — один из ведущих вариантов применения искусственного интеллекта. Модели машинного обучения позволяют финансовым учреждениям выйти за рамки простой статической сегментации клиентов и позволяют персонализировать предложения для клиентов. Также предотвращение мошенничества стало одним из ярких примеров применения ИИ в секторе финансовых услуг. По мере более широкого распространения цифровых платежей обнаружение мошенничества с помощью ИИ становится важным для обеспечения баланса между безопасностью и удобством для пользователей.

Операционная эффективность и принятие решений по кредитованию также занимают важное место, т.к. технологии искусственного интеллекта применяются для сверки данных, андеррайтинга и внутренней бизнес-аналитики, что позволяет сократить время ручной работы и ускорить принятие кредитных решений.

О структурных барьерах на пути масштабирования искусственного интеллекта в организациях финансового сектора рассказывает профессор кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянов Виталий Александрович:

Масштабирование искусственного интеллекта в организациях финансового сектора остается сложной задачей. Интеграция с устаревшими системами представляет собой дополнительное препятствие для внедрения ИИ, что является распространенной проблемой для многих финансовых учреждений.

Наиболее серьезным ограничением масштабирования искусственного интеллекта в финансовых организациях является нехватка данных. Без доступных и хорошо управляемых данных системы ИИ не могут обеспечить надежные результаты, независимо от уровня сложности базового программного обеспечения. Доверие и объяснимость также ограничивают распространение искусственного интеллекта. В регулируемой финансовой среде непрозрачные модели типа «черный ящик» создают риски для учреждений, которые, должны обосновывать свои решения. Т.е. совершенствование процессов управления данными и подотчетности гарантирует, что решения, принимаемые с помощью ИИ, останутся объяснимыми и обоснованными.