Штучний інтелект (ШІ) швидко трансформує сектор фінансів і банківської справи, дозволяючи установам автоматизувати процеси, аналізувати великі обсяги даних і надавати персоналізовані послуги.
Наприклад, Google Cloud визначає ШІ у фінансах як набір технологій, що забезпечують аналітику даних, прогнозування, обслуговування клієнтів та інтелектуальний пошук інформації, допомагаючи банкам і фінансовим компаніям краще розуміти ринки та потреби клієнтів.
EY підкреслює, що нові генеративні моделі ШІ (як-от GPT) «перевизначають операції, розробку продуктів і управління ризиками», дозволяючи банкам надавати високоперсоналізовані послуги та інноваційні рішення, одночасно оптимізуючи рутинні завдання. У міру цифровізації банківських продуктів ШІ лежить в основі інновацій — від автоматизованого оцінювання кредитів до розумних торгових алгоритмів.
Підсумовуючи, ШІ у фінансах і банківській справі означає застосування машинного навчання, обробки природної мови та інших методів ШІ до фінансових даних і операцій.
Він підвищує ефективність і стимулює інновації — наприклад, автоматизуючи моніторинг кібербезпеки та цілодобову підтримку клієнтів — і допомагає компаніям надавати індивідуалізований досвід та покращену оцінку ризиків.
Нижче розглядаються ключові переваги, застосування, ризики, стратегічні аспекти та перспективи ШІ у фінансах і банківській справі, пропонуючи SEO-оптимізований огляд цієї важливої теми.
Переваги ШІ у фінансах і банківській справі
ШІ пропонує численні переваги фінансовим установам — від зниження витрат до покращення прийняття рішень. Автоматизуючи рутинні завдання та використовуючи аналітику даних, ШІ допомагає банкам працювати ефективніше та точніше.
Відомі консалтингові компанії повідомляють, що автоматизація на основі ШІ може зекономити мільйони, оптимізуючи обробку кредитів, виявлення шахрайства та обслуговування клієнтів, тоді як машинне навчання покращує моделі ризиків і точність оцінювання. Загалом, ШІ підвищує продуктивність і відкриває нові можливості для інновацій, дозволяючи компаніям пропонувати розумніші продукти та послуги.
Автоматизація та ефективність
Автоматизація на основі ШІ суттєво підвищує операційну ефективність. Боти та системи ШІ можуть виконувати повторювані банківські завдання — такі як обробка транзакцій, введення даних і перевірка документів — звільняючи працівників для роботи з більшою доданою вартістю.
Наприклад, автоматизація процесів обробки кредитів і перевірки платежів може значно скоротити час обробки і зменшити кількість помилок. Банки повідомляють про суттєву економію коштів, оскільки ШІ бере на себе рутинні перевірки відповідності та запити клієнтів.
На практиці це означає швидше обслуговування (наприклад, миттєві перевірки кредитоспроможності) і оптимізовані операції: один із звітів EY зазначає, що провідні установи можуть «спростити процеси, такі як обробка кредитів, виявлення шахрайства та обслуговування клієнтів», заощаджуючи мільйони доларів.
Покращена точність і прийняття рішень
Моделі ШІ можуть аналізувати складні фінансові дані з послідовністю та швидкістю, недосяжними для людини. Навчаючись на великих наборах даних, алгоритми машинного навчання виявляють тонкі закономірності та аномалії — наприклад, у кредитній історії чи потоках транзакцій — які інакше могли б залишитися непоміченими.
Це призводить до точніших прогнозів. Банки, що використовують ШІ для оцінки ризиків, фіксують менше прострочених кредитів і кращу ідентифікацію шахрайства, оскільки ШІ точніше оцінює кредитоспроможність і підозрілі операції.
Фактично, інсайти на основі ШІ покращують прийняття рішень: як показує одне дослідження EY, ШІ в управлінні ризиками забезпечує суттєву економію коштів, зменшуючи кількість непрацюючих кредитів і покращуючи кредитний скринінг. Результатом є покращене фінансове здоров’я та жорсткіший контроль ризиків.
Персоналізація та взаємодія з клієнтами
ШІ робить персоналізацію масштабованою: аналізуючи дані та поведінку клієнтів, банки можуть пропонувати індивідуальні рекомендації продуктів і цілодобову цифрову підтримку. Наприклад, чатботи на основі ШІ миттєво відповідають на рутинні запитання (наприклад, баланс рахунку, історія транзакцій), а система вивчає потреби кожного клієнта.
Інновації та конкурентні переваги
ШІ також стимулює інновації у фінансах. Швидко обробляючи великі обсяги даних, ШІ відкриває можливості для створення нових продуктів і стратегій. Наприклад, компанії можуть запускати робо-радників на вимогу, динамічні моделі ціноутворення або страхування за принципом використання — ідеї, неможливі без машинного навчання.
Google Cloud зазначає, що аналіз великих даних «може призвести до унікальних і інноваційних пропозицій продуктів і послуг» у фінансовій сфері. На практиці банки використовують ШІ для видобутку нових інсайтів (наприклад, тенденції споживчих витрат) і прототипування нових сервісів.
Ті, хто використовує ці інсайти, отримують конкурентну перевагу. Як зазначає звіт EY, ШІ веде сектор у «епоху безпрецедентних інновацій і ефективності», де продукти на основі даних допомагають банкам виділятися на ринку.
Застосування ШІ у фінансах і банківській справі
ШІ — це не просто модне слово у фінансах, він уже застосовується у багатьох функціях. Банки та фінтех-компанії використовують ШІ для запобігання шахрайству, торгівлі, персоналізації, кредитного аналізу, дотримання нормативних вимог та інших задач. Нижче наведено основні сфери застосування ШІ у фінансах:
Виявлення та запобігання шахрайству
ШІ відмінно справляється з виявленням шахрайських дій у режимі реального часу. Системи машинного навчання постійно аналізують потоки транзакцій, щоб виявити шаблони, що свідчать про шахрайство — наприклад, незвичні суми платежів, зміни IP-адрес або раптові сплески витрат. На відміну від статичних систем на основі правил, ці моделі ШІ еволюціонують разом із появою нових шахрайських схем.
Вони можуть виявляти складні атаки до того, як збитки стануть значними. На практиці виявлення шахрайства за допомогою ШІ «дозволяє фінансовим установам виявляти та запобігати шахрайству до його виникнення», захищаючи як фінансові результати, так і довіру клієнтів. Сучасні банки повідомляють, що такі проактивні системи ШІ суттєво знижують втрати від шахрайства, миттєво ідентифікуючи підозрілу поведінку.
Алгоритмічна торгівля та інвестиційний аналіз
На ринках капіталу торгові системи на основі ШІ змінюють спосіб купівлі та продажу активів. Ці алгоритми обробляють величезні, різноманітні дані (ціни на ринку, новини, настрої у соцмережах, економічні звіти) і виконують угоди з високою швидкістю. Навчаючись на історичних і поточних даних, торговці на основі ШІ можуть швидко виявляти арбітражні можливості та коригувати стратегії.
Це дає суттєву конкурентну перевагу: компанії з передовими торговими платформами на основі ШІ можуть швидше реагувати на мінливі ринкові умови, ніж люди. На практиці керуючі активами, що використовують моделі на основі ШІ, покращують результати портфеля і динамічніше управляють ризиками, ніж традиційні підходи.
Персоналізоване банківське обслуговування та підтримка клієнтів
ШІ революціонізує сервіси, орієнтовані на клієнта. Розуміючи індивідуальні профілі, банки можуть пропонувати персоналізований банківський досвід — рекомендувати найкращі кредитні картки, кредитні продукти чи накопичувальні плани для кожного клієнта. Системи ШІ аналізують витрати та життєві події, щоб пропонувати релевантні послуги (наприклад, рефінансування іпотеки у потрібний момент).
Крім того, чатботи та віртуальні помічники на основі ШІ миттєво відповідають на рутинні запити (від пошуку банкоматів до балансу рахунку), значно покращуючи взаємодію з користувачами. Такі застосування ШІ роблять банківське обслуговування більш релевантним і зручним, що підвищує задоволеність і лояльність клієнтів.
Фактично, банки, що впроваджують персоналізацію на основі ШІ, відзначають зростання прийняття рекомендованих продуктів і покращення показників крос-продажів.
Кредитний скоринг і оцінка позик
Традиційні кредитні моделі використовують обмежену кількість даних (кредитна історія, дохід). Кредитний скоринг на основі ШІ аналізує ширший спектр даних — наприклад, історію транзакцій, онлайн-поведінку або навіть психометричні показники.
Це дає більш комплексне уявлення про кредитоспроможність позичальника. Завдяки цим інсайтам кредитори можуть приймати швидші та точніші рішення і безпечно надавати кредити клієнтам із обмеженою кредитною історією.
Фактично, оцінка позик на основі ШІ може розширити доступ до кредитів, контролюючи ризики. Фінансові установи повідомляють, що кредитні моделі на основі ШІ забезпечують розумніше схвалення кредитів і ширшу клієнтську базу, оскільки ШІ виявляє надійніші прогнози погашення, які традиційні оцінки можуть пропустити.
Дотримання нормативних вимог (RegTech)
Дотримання нормативних вимог — ще одна важлива сфера застосування ШІ. Складні та мінливі правила фінансової галузі потребують постійного моніторингу та звітності. Інструменти ШІ автоматизують багато завдань з дотримання: вони можуть безперервно сканувати транзакції на ознаки відмивання грошей, автоматично формувати звіти та позначати аномалії для перевірки.
Використовуючи обробку природної мови та розпізнавання шаблонів, банки забезпечують відстеження всіх змін у нормативних документах і комунікаціях.
Це знижує ризик штрафів і помилок. Як зазначає один із галузевих посібників, ШІ допомагає банкам «керувати складним і постійно змінним нормативним середовищем, автоматизуючи завдання з дотримання». На практиці це означає, що команди з дотримання можуть зосередитися на стратегії та контролі замість рутинної роботи з документами.
Ризики та виклики ШІ у фінансах і банківській справі
Хоча ШІ обіцяє великі переваги, він також створює нові ризики та виклики, які фінансовий сектор має ретельно контролювати. Основні занепокоєння включають безпеку даних, упередженість моделей, нормативні прогалини та вплив на персонал. Нижче наведено основні ризики впровадження ШІ у фінансах:
Конфіденційність даних і кібербезпека
Системи ШІ потребують величезних обсягів даних — часто включаючи чутливу особисту та фінансову інформацію. Це створює ризики для конфіденційності та безпеки. Чим більше процесів банки автоматизують за допомогою ШІ, тим більша потенційна «поверхня атаки» для кіберзлочинців.
За даними EY, із впровадженням ШІ зловмисники знаходять нові цілі у системах на основі ШІ. Наприклад, модель ШІ, навчена на даних клієнтів, може бути скомпрометована, якщо її дані або код будуть порушені.
Тому банки мають інвестувати у надійне управління даними, шифрування та моніторинг. Забезпечення відповідності законам про конфіденційність (як-от GDPR) і захист каналів ШІ від зломів є критично важливими. Без надійної кібербезпеки переваги ШІ можуть бути перекреслені шкодою від крадіжки або підробки даних.
Алгоритмічна упередженість і прозорість
Моделі ШІ навчаються на історичних даних, тому можуть ненавмисно відтворювати людські упередження. Відомою проблемою у фінансах є алгоритмічна упередженість у кредитуванні чи інвестиційних рішеннях. Регулятори попереджають, що кредитні алгоритми на основі ШІ можуть містити упередження щодо певних груп, що призводить до несправедливого кредитування.
Крім того, багато систем ШІ працюють як «чорні скриньки», тобто їхня логіка прийняття рішень непрозора. Це ускладнює пояснення або аудит результатів ШІ. Наприклад, якщо ШІ відмовляє у кредиті, банк все одно повинен пояснити це рішення — але складна модель ШІ може не розкрити своїх мотивів.
Вирішення цієї проблеми вимагає створення пояснюваного ШІ: банки мають використовувати прозорі моделі або додавати інструменти для інтерпретації рішень ШІ. Також потрібно регулярно перевіряти моделі на справедливість. Як зазначає EY, ради директорів повинні наполягати на етичному ШІ — забезпечуючи контроль упереджень і прозорість результатів.
Регуляторні та управлінські виклики
Регуляторна база для ШІ у фінансах ще формується. Наразі правила, що стосуються ШІ, обмежені або нечіткі. Контролери турбуються про такі питання, як упереджені алгоритми, неточні поради чатботів і захист даних.
Внаслідок цього багато банків стикаються з невизначеністю щодо відповідності майбутнім нормам ШІ. Провідні установи реагують, створюючи внутрішні рамки управління та управління ризиками заздалегідь.
Наприклад, BCG рекомендує банкам «взяти на себе відповідальність за порядок денний управління», залучаючи регуляторів на ранніх етапах і створюючи аудиторські сліди для систем ШІ. Це означає формування комітетів з нагляду за ШІ, визначення відповідальності за результати ШІ та впровадження суворих процесів валідації.
Коротко кажучи, банки мають узгоджувати ініціативи ШІ з міцним управлінням — залучаючи юридичні, комплаєнс та технічні команди — щоб уникнути регуляторних ризиків. Проактивне управління (замість очікування зовнішніх правил) нині вважається найкращою практикою.
Вплив на персонал і етичні аспекти
Автоматизація на основі ШІ може призвести до скорочення деяких банківських посад, особливо тих, що пов’язані з рутинною обробкою даних. Наприклад, можуть зменшитися обсяги роботи у бек-офісі, пов’язані з введенням даних, перевірками відповідності та базовою аналітикою.
Всесвітній економічний форум підкреслює, що багато традиційних ролей (наприклад, оператори кредитних процесів) потребуватимуть перекваліфікації, оскільки ШІ візьме на себе ці завдання.
Це ставить етичні та соціальні питання: банки та регулятори мають розглянути, як перепідготувати працівників і перенаправити таланти. Крім того, навіть коли системи ШІ приймають рішення, підхід «людина в циклі» залишається необхідним для відповідальності.
Провідні експерти наголошують, що людський розум має контролювати ШІ, щоб забезпечити відповідальні результати. Фінансові установи повинні балансувати між підвищенням ефективності та етичним використанням — впроваджуючи прозорість і людський нагляд у процеси ШІ для збереження довіри та соціальної ліцензії.
Стратегічне впровадження ШІ у фінансах і банківській справі
Щоб отримати переваги ШІ та водночас контролювати ризики, банки мають застосовувати стратегічний, комплексний підхід до впровадження ШІ. Це включає узгодження ініціатив ШІ з бізнес-цілями, інвестиції у відповідну інфраструктуру та підвищення кваліфікації персоналу. Лідери галузі пропонують конкретні рекомендації щодо стратегії:
Узгодьте ШІ з бізнес-стратегією:
Організації мають закріпити ініціативи ШІ у ключових бізнес-цілях, а не розглядати ШІ як окремий експеримент. BCG наголошує, що банки «повинні інтегрувати стратегію ШІ у бізнес-стратегію», зосереджуючись на проєктах із чітким економічним ефектом, а не просто на технологіях заради технологій.
Це означає визначення високоефективних кейсів (наприклад, автоматизація кредитування, консультації з управління капіталом) і встановлення вимірюваних показників ефективності (зростання доходів, зниження витрат) з самого початку. Банки, які вийшли за межі пілотів, — це ті, що формують бачення ШІ, пов’язане з цінністю для клієнтів і конкурентною перевагою.
Створіть надійну інфраструктуру даних і технологій:
Успішний ШІ потребує міцної технічної бази. Банки потребують уніфікованих платформ даних, хмарних або гібридних обчислень і безшовних інтеграційних шарів для масштабного машинного навчання. BCG рекомендує «поставити ШІ в центр технологій і даних» та інвестувати в інтеграційні та оркестраційні шари.
На практиці це може означати модернізацію застарілих систем, впровадження платформ ШІ/МН і забезпечення якості даних. Лише з правильною інфраструктурою моделі ШІ можна надійно розгортати по всьому підприємству.
Встановіть управління та контроль ризиків:
Як зазначалося вище, міцне управління є обов’язковим. Банки мають створити міждисциплінарні комітети з ризиків ШІ та встановити стандарти валідації і моніторингу моделей. BCG радить взяти на себе відповідальність за порядок денний управління, співпрацюючи з регуляторами та «створюючи рамки управління ризиками, орієнтовані на аудит і пояснюваність».
Це включає визначення політик використання даних, забезпечення можливості аудиту моделей і встановлення етичних норм (наприклад, для кредитних рішень). Впроваджуючи ці контролі на ранніх етапах, установи можуть швидше інновувати, залишаючись у відповідності з вимогами.
Розвивайте таланти та організаційні зміни:
Впровадження ШІ часто зазнає невдач через брак навичок або опір організації. Банки мають інвестувати у навчання та найм фахівців із ШІ (дата-сайентистів, інженерів машинного навчання) і підвищення кваліфікації існуючого персоналу у сфері роботи з даними. Також слід переглянути ролі та стимули для підтримки робочих процесів на основі ШІ.
Наприклад, менеджери з роботи з клієнтами можуть співпрацювати з аналітиками даних для інтерпретації інсайтів ШІ. Важливо, щоб керівництво на найвищому рівні було залучене: BCG зазначає, що успішні банки «максимально використовують вплив CEO» і залучають топ-менеджерів з верху вниз.
Культурні зміни є ключовими — керівники мають підтримувати експерименти, масштабувати успішні пілоти та толерувати початкові невдачі для навчання і адаптації.
Коротко кажучи, успішні банки розглядають ШІ як стратегію підприємства, а не як фрагментарний проєкт. Вони зосереджуються на досягненні конкретного ROI, інтегрують ШІ у ключові процеси та узгоджують технології, управління ризиками і кадрову політику.
Дослідження показують, що банки, які зараз стратегічно інвестують у ШІ (а не просто проводять ізольовані пілоти), готуються «переформатувати спосіб створення цінності своїм бізнесом».
Ті, хто діятиме зараз — оновлюючи стратегію, технології, управління та таланти комплексно — побудують міцніші відносини з клієнтами, знизять витрати і випередять конкурентів.
Перспективи розвитку ШІ у фінансах і банківській справі
Майбутнє фінансової галузі буде глибоко пов’язане з ШІ. Новітні технології, такі як генеративний та агентний ШІ, обіцяють автоматизувати ще складніші завдання та відкривати нові можливості.
Наприклад, агентний ШІ — мережі автономних агентів, які можуть співпрацювати — одного дня зможе повністю керувати торгівлею або динамічно управляти портфелями з мінімальним втручанням людини. Протягом найближчих кількох років BCG прогнозує, що «ландшафт банківської справи кардинально зміниться», оскільки ШІ стане повсюдним.
Аналітики оцінюють, що цей зсув матиме величезний економічний вплив. Недавній аналіз ЄЦБ/McKinsey прогнозує, що лише генеративний ШІ може додати 200–340 мільярдів доларів (9–15% операційного прибутку) до світового банківського сектору щороку завдяки зростанню продуктивності. На практиці це означає ефективніші робочі процеси (зниження витрат) і нові джерела доходів від інноваційних продуктів на основі ШІ.
З боку споживачів майбутній ШІ забезпечить ще більш персоналізовані та доступні фінанси. Очікується поява фінансових агентів на основі ШІ, які керуватимуть повсякденними фінансами, надаватимуть індивідуальні інвестиційні поради або в режимі реального часу оцінюватимуть мікрокредити.
Наприклад, дослідження свідчать, що агентний ШІ зможе автономно оцінювати заявки на кредити для дрібних фермерів, використовуючи локальні дані, або створювати персоналізовані страхові продукти на льоту. Такі досягнення можуть суттєво підвищити фінансову інклюзію, охоплюючи недообслуговувані ринки з мінімальною інфраструктурою.
Звісно, ці новації породжують нові виклики, які формуватимуть майбутнє регуляторне середовище. Регулятори у всьому світі вже готують рамки для ШІ (наприклад, AI Act ЄС) і закликають до більшої прозорості та відповідальності.
Банки майбутнього повинні будуть проектувати системи ШІ з урахуванням конфіденційності, пояснюваності та безпеки, щоб зберегти довіру. Вони також мають постійно адаптуватися — наступне покоління інструментів ШІ розвиватиметься швидко, тому установи мають залишатися гнучкими.
>>> Дивіться також:
Застосування штучного інтелекту в бізнесі та маркетингу
Штучний інтелект у медицині та охороні здоров’я
Підсумовуючи, роль ШІ у фінансах і банківській справі має значно зростати. Очікується більше прийняття рішень на основі даних, інтелектуальна автоматизація та орієнтовані на клієнта інновації. Як зазначив один експерт: «ШІ вже не експеримент на периферії, це двигун банківської справи наступного покоління». Фінансові установи, які зараз приймуть цю трансформацію — узгоджуючи стратегію, технології, управління та таланти — будуть найкраще підготовлені до успіху у майбутньому, керованому ШІ.
