2018-12-14 17:26 |
Аналитик компании Neuromation Ангус Ровен
Финансовая индустрия одной из первых оценила преимущества технологий искусственного интеллекта (ИИ) и взяла их на вооружение. Годовые бюджеты крупных банков составляют миллиарды долларов — это сопоставимо с госбюджетами некоторых развивающихся стран. Действия крупных банков способны оказать существенное влияние на стоимость акций ведущих технологических компаний мира, услугами которых они пользуются.
Наиболее крупные и успешные кредитные организации уже выработали официальные ИИ-стратегии, у многих есть собственные ИИ-отделы. По прогнозу исследовательской компании Autonomous Next, к 2030 году банки смогут сократить расходы на 22% с помощью технологий искусственного интеллекта. Экономия финансовых институтов может достигнуть $1 трлн. В то же время, острая проблема для крупных банков — нехватка квалифицированных ИИ-разработчиков и специалистов по обработке данных. Это может замедлять развитие технологий в финансовом секторе.
Как искусственный интеллект способен помочь финансовой индустрии сократить расходы. Источник: Autonomous NextПредыдущая волна финтех-стартапов и клиентских приложений в области финансовых услуг была связана с распространением смартфонов. Примерно тогда же появился и собственно термин «финтех«. Смартфоны позволили молодым проектам и ведущим банкам воспользоваться такими технологиями, как определение локации клиента, шифрование, цифровая подпись, защищенный удаленный доступ. Еще одной ключевой технологией стало появление публичных и частных облачных вычислительных платформ — достаточно надежных, чтобы работать с финансовой информацией.
Самые популярные финансовые приложения в Google PlayИскусственный интеллект запустил на финансовом рынке новую волну приложений и сервисов. ИИ умеет обрабатывать неструктурированную информацию: изображения, видео, аудио, местоположение и временные ряды данных. Уже существуют решения, которые с помощью искусственного интеллекта позволяют обнаружить мошенничество, оценить кредитный риск, идентифицировать личность. В страховом секторе они служат для выявления страхового мошенничества, автоматизации заявок по страховым случаям, определения рисков и помощи клиентам.
Банки с помощью искусственного интеллекта повышают качество клиентского сервиса и вовлеченность пользователей. Например, стандартной практикой стали чат-боты для информирования и обслуживания клиентов в режиме реального времени
Другие даже разработали полноценных виртуальных ассистентов, таких как Siri у Apple или Alexa на Amazon, чтобы помочь клиентам выбрать подходящий продукт или совершить финансовую операцию. Виртуальные помощники, например, есть у «Альфа-Банка» и «Тинькофф Банка». Также ИИ применяют для автоматизации внутренних процедур: заполнения форм, отчетности и архивирования документов, оценки рисков.
Примеры ИИ-инициатив в крупнейших банках:
JP Morgan использует ИИ для автоматизации анализа кредитных соглашений. Недавно банк представил платформу Cointract Intelligence (COiN), которая позволяет анализировать такие соглашения, выделяя в них основные условия и ключевые данные. Раньше эта работа требовала 360 тысяч человеко-часов. Wells Fargo заявили о создании специального отдела искусственного интеллекта, который займется технологиями платежей и улучшением сервиса для корпоративных клиентов банка. Банк также опубликовал статью об использовании ИИ в сфере безопасности, в которой заявил о возможном начале исследований и в этой сфере. Bank of America запустил Erica — виртуального ассистента на ИИ, которого они планируют внедрить в свое мобильное приложение и в сеть банкоматов. Citibank сделал несколько инвестиций в компании, занимающиеся искусственным интеллектом. Например, в проект Feedzai, который использует ИИ для обнаружения мошенничества и борьбы с ним в онлайн-банкинге. Еще один объект инвестиций — компания Clarity Money, которая помогает клиентам выбирать подходящие финансовые продукты и управлять своими финансами. Финтех для стартаповСфера финансовых услуг привлекательна и для стартапов. Одни из них хотят устроить революцию в традиционном банкинге, другие — помочь банкам улучшить их продукты за счет новых, продвинутых, сервисов. Можно выделить несколько ключевых направлений для стартапов в финансовом секторе: обнаружение мошенничества, консультационные услуги, управление личными финансами, содействие в осуществлении сделок.
Искусственный интеллект показал себя очень эффективным инструментом поиска мошенников.
Сравнивая потребительское поведение клиента с огромным массивом исторических данных, можно найти малейшие детали и заранее предотвратить обман. Инструменты ИИ постоянно обучаются и обновляются по мере накопления данных, с которыми работают.
Консультационные сервисы — например, роботы-консультанты — могут с помощью разнообразных источников информации снизить риски для клиентов, рекомендуя подходящие им финансовые продукты и объекты для вложений.
Особенно многообещающей для финтех-стартапов выглядит сфера управления личными финансами. Здесь уже есть несколько успешных стартапов — например, Mint и Wallet. Эти платформы умеют собирать информацию о личных финансах, отслеживать их на протяжении времени и давать рекомендации. Они удобны в использовании и подойдут даже тем, кто раньше не мог набраться терпения, чтобы внести свои расходы и доходы в табличку, разделить их на категории, поставить финансовые цели и постоянно следить за своими деньгами.
Самые интересные из новых ИИ-стартапов в финансовой сфере:
DreamQuark — платформа для разработки и применения ИИ-приложений, созданная специально для банковской и страховой отраслей. Ее можно использовать для подбора продуктов, сегментации клиентов, обнаружения мошенничества, кредитного скоринга и проверки кредитоспособности. Alpaca помогает делать прогнозы событий на финансовом рынке. Для своих моделей прогнозирования рынка они используют глубокое обучение по высокочастотным данным, чтобы распознать типовые сценарии, указывающие на изменение цен. Они разработали MarketStore — собственный масштабируемый сервер баз данных с высокой производительностью, оптимизированный для работы с временными рядами финансовых данных. Сейчас это ПО с открытым кодом. DataVisor использует ИИ для обнаружения мошенничества и других финансовых преступлений. Компания применяет модели обучения без супервайзинга, чтобы находить ранее неизвестные мошеннические схемы. Итог — результативность на 50% выше, чем у конкурентов. Quantexa — ещё одна интересная новая компания в сфере финансовых услуг. Она использует ИИ для предсказания рисков дефолта, проактивного обнаружения мошенничества и создания профилей не только недобросовестных акторов, но и благонадежных клиентов, а также для описания связей между ними.Запись Как искусственный интеллект помогает банкам, финтех-стартапам и пользователям впервые появилась Bloomchain (Блумчейн.ру).
Аналог Notcoin - Blum - Играй и зарабатывай Монеты
Bitcoin (BTC) на Currencies.ru
|
