Искусственный интеллект: от прогнозирования до автоматизации
К 2025 году искусственный интеллект (ИИ) стал центральным элементом трансформации финансового сектора. Банки активно используют эту технологию для прогнозирования поведения клиентов, управления рисками и автоматизации процессов с целью значительно снизить операционные издержки. Системы машинного обучения помогают выявлять предпочтения клиентов и повышать их лояльность. Также ИИ упрощает управление кредитными портфелями, предлагая персональные условия каждому пользователю.Банки используют модели машинного обучения для предсказания вероятности покупки клиентами дополнительных продуктов, анализируя сотни параметров, включая транзакции и жизненные события. Также внедряют системы автоматического анализа кредитоспособности клиентов, значительно сокращая время обработки заявок. Применение чат-ботов и голосовых помощников позволяет автоматизировать более половины операций и решает до 70% запросов клиентов без участия сотрудников.
Согласно прогнозу Gartner, к 2026 году около 80% мировых финансовых операций будут задействовать ИИ, поэтому темпы роста расходов банков на ИИ достигают 55% в год. Хотя в России этот показатель немного ниже, тенденция на рост остаётся устойчивой. Тем не менее далеко не всегда затраты на внедрение искусственного интеллекта окупаются и приносят практические результаты. Именно поэтому эксперты рекомендуют финансовым компаниям смещать фокус на внедрения ИИ с долгосрочной перспективы в сторону решения уже существующих задач.
Расширенная аналитика: персонализация как ключ к успеху
Современные банки стараются предлагать персонализированные решения для получения высокого уровня конвертации предложений и повышения лояльности клиентов. Поведенческая и предиктивная аналитика позволяют более детально сегментировать клиентскую базу и формировать предложения, точно отвечающие потребностям потребителей. Для этого банки заинтересованы в максимальном обогащении клиентских данных за счёт в том числе интеграции информации из социальных сетей, геолокации и транзакций в реальном времени. Исследования показывают, что использование продвинутой аналитики заметно увеличивает ценность клиента. Эта тенденция становится критически важной в условиях снижения интереса к традиционным банковским продуктам.Использование данных в реальном времени
Обработка данных в реальном времени становится стандартом для повышения качества обслуживания и предотвращения мошенничества. Технологии потоковой обработки данных позволяют банкам мониторить транзакции, выявляя подозрительные операции на этапе выполнения, и блокировать их за считаные секунды. Одновременно клиенты получают в тот момент, когда это для них актуально, персонализированные предложения и уведомления о выгодных возможностях, например инвестиционные рекомендации в режиме реального времени.Управление качеством данных и Data Governance
По мере роста объёма данных в банках становится всё важнее уровень их качества. Чёткие стандарты сбора и аналитики информации помогают впоследствии значительно снизить затраты на исправление ошибок. Согласно исследованию Gartner компании теряют до $13 млн ежегодно из-за некачественных данных. Государственные органы также формируют правила для обработки данных. Так Банк России совместно с представителями ведущих банков страны разрабатывает методологии оценки качества данных, что, безусловно, будет стимулировать финансовые организации внедрять практики Data Governance. Системы управления качеством данных автоматически сортируют информацию по уровню важности и обеспечивают её безопасность. Программы регулярных проверок клиентских профилей на дублирование и ошибки повышают их точность и расширяют возможности для использования в бизнес-процессах.Усиление кибербезопасности
Рост количества кибератак делает защиту данных клиентов одной из ключевых задач для банков. Сегодня злоумышленники используют всё более сложные методы: фишинг, DDoS-атаки, взломы аккаунтов и платёжных систем. В таких условиях финансовые организации активно внедряют новые технологии работы с данными для обнаружения аномалий и предотвращения мошеннических операций. Для защиты клиентских данных банки всё чаще используют биометрические технологии: распознавание голоса, отпечатка пальца, лица или сетчатки глаза. Например, они уже успешно применяются в мобильных приложениях и онлайн-банкинге: клиент может подтвердить платёж или вход в систему одним взглядом в камеру или прикосновением пальца. Не менее важной мерой становится обучение сотрудников и клиентов правилам информационной безопасности. Банки проводят регулярные тренинги и запускают обучающие программы, чтобы минимизировать человеческий фактор — одну из главных уязвимостей систем защиты.В 2025 году уровень цифровизации финсектора в России может выйти на новый уровень благодаря внедрению ИИ, аналитике данных и усилению мер безопасности. Изменения не только повысят эффективность банковских операций, но и позволят предложить клиентам персонализированные и безопасные решения. Успешная реализация трендов цифровизации потребует от банков дальнейших инвестиций в технологии работы с данными, обучение сотрудников и адаптацию к новым регуляторным требованиям, что станет основой их устойчивого роста и конкурентоспособности.
Автор статьи:
Юлия Ильина
Руководитель направления Arenadata по работе с компаниями финансового сектора.
Источник: ФИНАМ