Владимир Норов: Банки, придерживающиеся старой схемы, не выживут

Опубликовано (обновлено )
Заместитель главного редактора
Председатель ассоциации ИИ рассказал о шести плюсах от применения новых технологий
Фото: МИД Узбекистана

Внедрение искусственного интеллекта в банковской отрасли обсудили 29 июня на международной научно-практической конференции «Цифровая трансформация банков: взаимодействие с образованием». Мероприятие организовал Ташкентский международный университет финансового менеджмента и технологий (TIFT).

Председатель Центрально-Азиатской ассоциации искусственного интеллекта (AICA) Владимир Норов рассказал, как ИИ может помочь банкам развиваться.

Сокращение расходов и гибкая модель

По прогнозам, мировой рынок ИИ в 2023–2030 годах вырастет почти со $196,6 млрд до $1,8 трлн со среднегодовым темпом увеличения 37%, отметил Норов.

Машинное обучение и алгоритмы обработки данных позволяют банкам автоматизировать и оптимизировать такие ключевые процессы, как рисковый анализ, кредитный скоринг и управление портфелем.

По имеющимся оценкам, банки могут сократить от 20 до 25% своей базы затрат, используя цифровой переход для преобразования методов обработки данных и обслуживания клиентов.

«В сегодняшнем мире банки, придерживающиеся старой схемы, не выживут. Новые победители будут работать как технологические компании с расширенными возможностями обработки данных, передовым технологическим стеком и гибкой операционной моделью», — подчеркнул Норов.

Ключевые перспективы ИИ

Председатель ассоциации перечислил шесть плюсов от применения ИИ в банковской отрасли. Во-первых, ИИ может предложить персонализированные продукты и услуги до того, как клиент сам осознает свою потребность. При этом он использует обширные объемы данных для предсказания потребительских потребностей.

Во-вторых, с его помощью можно улучшить клиентский сервис. Чат-боты и виртуальные помощники, работающие на основе ИИ, могут обеспечить круглосуточную поддержку клиентов, мгновенно отвечая на их запросы и решая стандартные проблемы без задержек.

Третий пункт — ИИ используется для создания систем принятия кредитных решений. Они анализируют не только традиционные финансовые показатели, но и множество неконвенциональных данных, позволяя улучшить точность прогнозирования кредитоспособности клиента.

Автоматизация и управление рисками является еще одним направлением, где можно применить ИИ. Его алгоритмы способны обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, предоставляя ценные инсайты для управления рисками. Это включает в себя мониторинг и анализ рыночных условий, оценку кредитных портфелей и оптимизацию стратегий хеджирования.

Пятый пункт — предотвращение мошенничества и усиление кибербезопасности. Онлайн-анализ большого массива данных по транзакциям и поведению пользователей позволяет банку обеспечить более высокое качество противодействия финансовым махинациям и мошенничеству.

С помощью ИИ финансовые учреждения также могут автоматизировать соблюдение регуляторных требований, облегчая процесс сбора и анализа данных для отчетов. По словам Норова, финансовые регуляторы по всему миру стремятся активно внедрять ИИ с целью не только повышения своей эффективности, но и адаптации к постоянным изменениям в экономической среде и на финансовых рынках.

Вызовы ИИ

Правильное внедрение цифрового банкинга — это непростая задача, считает Норов. При внедрении ИИ перед банковской отраслью стоят определенные проблемы.

Во-первых, банки инвестировали в технологии на протяжении десятилетий и накопили значительный объем технического долга, а также разрозненную и сложную ИТ-архитектуру.

Финучреждения также сталкиваются со старением рабочей силы, особенно по сравнению с чисто цифровыми финтехами.

«Проведенные исследования показывают, что не менее 50 процентов сотрудников, участвующих в трансформации, должны быть штатными, и что риски значительно возрастают, когда 70 или более процентов сотрудников, участвующих в трансформации, передаются на аутсорсинг», — сказал председатель ассоциации.

Зачастую участники рынка нанимают команду и не умеют ставить задачи или четко формулировать ей техзадание, поэтому прямого экономического эффекта нет, а издержки накапливаются.

Успешное внедрение ИИ в банковскую сферу потребует навыков в сфере финтеха и значительных изменений в привлечении больше технических талантов, например, предоставляя стимулы и рабочую среду, конкурирующие с финтех-компаниями.

Владимир Норов подчеркнул, что для решения перечисленных задач необходимо расширить образовательную базу банковской системы для подготовки специалистов в сфере финтеха.

Ранее «Курсив» писал, что в ходе научно-практической конференции затронули вопрос защиты данных, а также востребованных специалистов в банковской отрасли.

 

Читайте также