Применение искусственного интеллекта в банковской сфере
С каждым годом использование искусственного интеллекта для компаний становится все более актуальным в связи с необходимостью повышения эффективности бизнес-процессов на фоне ускорения ритма жизни и формирования нового уклада жизни в новой инновационной технологической среде.
По данным Всемирного экономического форума к 2030 году искусственный интеллект способен генерировать прирост глобального ВВП более чем на 15 трлн долл. США, что делает его не только технологическим, но и стратегическим драйвером макроэкономических изменений. Несмотря все риски, которые может принести использование искусственного интеллекта, объем инвестиций в создание и разработку систем в среднем увеличивается ежегодно на 30%.
Согласно исследованиям McKinsey, организации, успешно внедрившие искусственный интеллект, демонстрируют на 30–50% более высокие темпы роста по сравнению с конкурентами, использующими традиционные подходы. Мировой рынок генеративного искусственного интеллекта в финансовом секторе достиг 2,36 млрд долл. в 2025 году и превысит 7,39 млрд долл. к 2030-му при среднегодовом темпе роста около 25,5%.
В России лидером по внедрению искусственного интеллекта стал банковский сектор во главе со Сбером, Альфа-Банком, ВТБ, Т-Банком и РСХБ, около 69% банков уже используют или планируют использовать такие технологии. Сбер стал единственной российской компанией, вошедшей в перечень лидеров мирового рынка генеративного искусственного интеллекта в банковском, финансовом и страховом секторе наряду с такими компаниями, как Erste (Австрия), Slovenska sporitelna (Словакия) и Libra Internet Bank (Венгрия) по версии авторитетного международного исследования Generative AI In BFSI Market Report 2026. На глобальном уровне такими лидерами являются Microsoft, Amazon Web Services, Google, IBM, Salesforce и NVIDIA.
Внедрение искусственного интеллекта может осуществляться банками в разных направлениях деятельности и затрагивать практически все критические процессы, которые можно разделить на обслуживание клиентов, обеспечивающие процессы и основные операции банка: расчетные, кредитные, торговые и инвестиционные. Среди ключевых направлений применения искусственного интеллекта является клиентское обслуживание, персонализация продуктов, автоматическая обработка документации, предотвращение мошенничества, оценка рисков и алгоритмическая торговля.
Использование искусственного интеллекта в процессах банка
| Процесс банка | Функционал искусственного интеллекта | Результат от использования искусственного интеллекта |
|---|---|---|
| Клиентский сервис | Клиентская поддержка с использованием голосовых помощников и чат-ботов | Обработка до 90 % типовых звонков/обращений и автоматизация ответов на стандартные вопросы. Сокращение времени на обработку обращений клиентов и экономия ресурсов для предоставления консультаций |
| Речевая аналитика | Автоматическая проверка 100% звонков контакт-центров, запись и анализ разговоров. Подготовка аналитики по взаимодействию с клиентами, фиксация нарушений со стороны сотрудников | |
| Персональные предложения | Подготовка персональных рекомендаций или программ лояльности для клиентов на основании данных о транзакциях, жизненных событиях и поведенческих паттернов. Повышение уровня удовлетворённости и лояльности клиентов | |
| Обеспечение безопасности в зоне банкоматов | Видеофиксация зоны расположения банкоматов и автоматическое извещение служб о возможных угрозах клиентам. Повышение безопасности для клиентов | |
| Обеспечивающие процессы | Работа с документацией | Анализ клиентской документации и создание типовой договорной документации. Сокращение времени для подготовки и согласования документации |
| Верификация данных | Сопоставление документации с фактами из открытых источников. Сокращение времени на проверку | |
| Защита информации | Обнаружение и предотвращение угроз, поведенческий анализ, автоматизация реагирования, предиктивная аналитика, анализ уязвимостей. Создание эффективных мер для защиты информации | |
| Прогнозирование кибератак | Анализ данных о сетевой активности, работе серверов и других источниках информации, выявление признаков подготовки к атаке. Предотвращение кибератак | |
| Анализ больших данных | Обработка и интерпретация рыночных данных, сбор комплексной информации о конкретном рынке, комплексная оценка исторических сделок. Принятие обоснованных решений на конкретном рынке/рынках на основе фактов и статистики | |
| Прогнозирование ликвидности в банкоматах | Построение прогнозов снятия и внесения наличных в банкоматах. Обеспечение доступности средств для клиентов при одновременном снижении операционных расходов | |
| Управление ликвидностью | Прогнозирование денежных потоков в реальном времени. Эффективное управление ликвидностью банка | |
| Управление рисками | Выявление потенциальных рисков. Разработка системы управления рисками | |
| Обнаружение мошенничества в реальном времени | Анализ разных параметров транзакций (время, сумма, устройство, геолокация, паттерны) в реальном времени для выявления и предотвращения мошеннических действий. Блокировка операций, оптимизация процессов аутентификации, сокращение ложных срабатываний, сокращение финансовых потерь | |
| Процедура «Знай своего клиента» (KYC/AML) | Обработка клиентской документации. Сокращение времени на обработку документов и повышение качества соблюдения требований | |
| Автоматизация документооборота | Автоматическое распознавание и классификация документов, извлечение структурированных данных, создание мониторинга и настройка уведомлений. Ускорение поиска и обработки информации, автоматический контроль качества и соответствия | |
| Автоматизация регуляторной отчётности | Подготовка отчётных форм и автоматизация раскрытия информации. Сокращение расходов на подготовку отчётных форм и минимизация ошибок | |
| Разработка новых процессов | Разработка и поддержание процессов банка, когда один сотрудник контролирует 20–30 агентов, каждый из которых выполняет свои задачи. Повышение эффективности внедрения изменений банками | |
| Анализ публичной информации | Автоматический анализ настроений на основе новостей, публикаций в СМИ, социальных сетей. Создание цельной и надёжной системы аналитики публичной информации | |
| Обучение | Генерация учебного материала, автоматическая проверка заданий и тестов, создание обучающих платформ, внедрение интеллектуальных советников. Развитие компетенций и обучение | |
| Расчётные операции | Биометрическая аутентификация | Распознавание по лицу и сканирование отпечатков пальцев. Проведение быстрых платежей и обеспечение дополнительной безопасности |
| Бесконтактные платежи | Осуществление платежей с использованием технологий NFC, QR-кодов и голосовых команд. Проведение быстрых платежей и оптимизация платёжных процессов для банка | |
| Обработка платежей | Автоматизация обработки счетов и платежей, включая распознавание и классификацию документов (счета-фактуры, платёжные поручения). Повышение эффективности, снижение затрат и улучшение качества обслуживания клиентов | |
| Прогнозирование объёмов платежей | Точное прогнозирование объёмов платежей. Оптимизация использования ресурсов и снижение операционных издержек | |
| Кредитные операции | Оценка кредитных рисков | Прогнозирование и моделирование вероятности дефолтов по множеству факторов: транзакции, уровень дохода, поведение в социальных сетях. Сокращение убытков |
| Кредитный скоринг | Оценка кредитоспособности заёмщиков на основании документации, статистики платежей и оборотов. Автоматическое принятие решений по заявкам на кредитные продукты от 10 минут до 15 секунд и быстрая выдача кредита или карты, в том числе в приложении банка | |
| Взыскание задолженности | Анализ поведения должников, выбор оптимального канала взаимодействия, взаимодействие AI-ассистентов с должниками. Оптимизация процессов по взысканию задолженности | |
| Торговые операции (валюта, ценные бумаги, ПФИ, криптовалюта) | Технический анализ, аналитика и разработка стратегий | Автоматизированный анализ графиков цен и объёмов, создание стратегических уведомлений. Принятие обоснованных инвестиционных решений |
| ИИ-сканирование | Сканирование рынка и торговых сигналов в реальном времени. Анализ рыночной ситуации | |
| Управляемая торговля (торговые боты) | Создание роботизированной торговли и внедрение высокочастотного и алгоритмического трейдинга. Автоматизация торговли, в том числе в круглосуточном режиме, формирование непрерывных процессов | |
| Алгоритмические торговые сигналы | Выявление закономерностей в рыночных данных, альтернативных данных и макроэкономических индикаторах. Быстрое получение информации для определения торговой стратегии | |
| Управление капиталом и инвестиции | Прогнозирование | Прогнозирование событий на рынке/рынках и цен, обнаружение скрытых закономерностей. Быстрая адаптация к рыночной динамике и локальным изменениям на рынке/рынках |
| Использование робо-советников | Автоматизация формирования индивидуальных портфелей и рекомендаций. Сокращение затрат на управление активами и клиентский сервис | |
| Оптимизация инвестиционного портфеля | Составление оптимального инвестиционного портфеля с учётом рисков, рыночной конъюнктуры, внешних факторов и ожидаемой доходности. Эффективное управление инвестициями | |
| Формирование торговой стратегии | Разработка и тестирование торговых стратегий на основе анализа исторических данных. Повышение эффективности торговли |
Основными целями использования искусственного интеллекта в банковской отрасли являются улучшение качества обслуживания клиентов, оптимизация рутинных задач, повышение эффективности процессов, что в конечно счете должно положительным образом отразиться на прибыльности банка. В связи с тем, что системы искусственного интеллекта работают с большими объемами конфиденциальной информации и финансовыми данными клиентов в информационных системах банка, обеспечение информационной безопасности становится одной из ключевых задач банка.
Утечка данных или взлом/поломка информационных систем может привести к серьезным последствиям как для клиента, так и для финансовой организации, поэтому при использовании искусственного интеллекта банкам следует внедрять надежные протоколы шифрования, осуществлять строгий контроль доступа в информационные системы, проводить непрерывный мониторинг/корректировку работы систем искусственного интеллекта и обучение персонала.
