7696
Новая эра безопасности банковских клиентов с ИИ
Многие рутинные процессы (техподдержка, обслуживание клиентов, обработка заявок и др.) были за этот период автоматизированы, что позволило сэкономить банкам на операционной деятельности до 20%.
Так, к примеру, чат-боты и голосовые помощники в настоящее время автоматизируют до 70% клиентских запросов, снижая нагрузку на сотрудников банков и ускоряя обслуживание.
К тому же, ИИ способен прогнозировать потребности клиентов, формировать индивидуальные предложения, повышая лояльность пользователей банковской сферы.
У клиентов постепенно формируется доверие и к цифровым ассистентам, помогающим им управлять счетами и получать консультации 24/7, напоминающие о платежах и дающие рекомендации о скидках и бонусах.
Эти технологии становятся ключевым звеном цифровых экосистем банков во всём мире. Что касается российских крупных банков, то они вовсю уже применяют ИИ и весьма успешно. Например, в одном из них ИИ за 2 секунды распознает более 70 реквизитов с документов, проводит до 15 автоматических проверок данных, что минимизирует риск мошенничества и ускоряет обслуживание клиентов.
Да, особая заслуга ИИ именно в защите клиентов от мошенников, что в современных реалиях более чем актуально. По итогам 2024 года финансовый сектор вошел в тройку самых атакуемых отраслей российской экономики: на него пришлось около 17% всех кибератак, что составило более 20 тыс. инцидентов.
Уже сейчас системы ИИ, установленные в банковских системах, способны обеспечит защиту от злоумышленников в режиме реального времени. Типичными становятся следующие кейсы.
1. Нейросети как часть ИИ могут выявлять поддельные документы: проверять на соответствие стандартам, устанавливать несоответствия и обозначать внесённые изменения.
2. Так, кредитный скоринг в настоящее время учитывает теперь с помощью ИИ не только стандартные данные, но и поведенческую аналитику, активности в социальных сетях и прочее. Это позволяет точнее оценивать риски и предотвращать мошенничество.
3. Если клиент ведёт себя нетипично (заходит в ЛК не со стандартных устройств, из необычной локации, переводит крупные суммы денег за короткий период времени), то системой безопасности будут применены следующие меры: отправка уведомлений клиентам, блокировка до выяснения обстоятельств. Современные системы способны проанализировать такого рода ситуации за считаные секунды.
Следует отметить, что кибермошенники также вооружились технологиями и не оставляют попыток нанести максимальный урон финансовому сектору с помощью ИИ. В ближайшее время возможен рост числа атак с использованием дипфейков, подделки голоса и изображений. В связи с этим банки вынуждены постоянно совершенствовать свои системы, инвестировать в технологии, обучать кибербезопасности сотрудников и заботиться о клиентах на новом уровне. Для этого внедряются системы распознавания фальсификаций и дополнительные уровни проверки личности. Службы безопасности банков применяют ИИ для прогнозирования кибератак мошенников, реагируя соответствующим образом до наступления инцидентов.
Однако имеется и обратная сторона процесса. Давайте не будем забывать о том, что у ИИ имеются в настоящее время и существенные недостатки и их следует учитывать. Например, не лишним будет напоминание о риске утечки конфиденциальной информации, а ведь нейросети получают доступ к огромному количеству информации, и предвзятости ИИ, что может сыграть свою отрицательную роль при принятии решений данными системами.
А в целом позитивных моментов больше. Интересно, что локации, в которых необходимо установить банкоматы в связи с возникшей необходимостью, теперь тоже анализирует и рекомендует ИИ-система. Также они анализируют внешность пользователей банкоматов через видеокамеры и при обнаружении подозрительных личностей (с оружием или в масках) мгновенно уведомляют службу безопасности банка.
Таким образом, ИИ на службе банков не только улучшает обслуживание клиентов, но и обеспечивает многоуровневую защиту от мошенников.
