Будущее банкинга: как технологии меняют рынок и клиентский опыт
Применение ИИ в банкинге
В последние годы ИИ активно трансформирует рабочие процессы в банках. Согласно отчету Accenture, американский транснациональный финансовый конгломерат, один из крупнейших банков мира JPMorgan Chase предоставил более 200 000 сотрудников доступ к своей внутренней платформе LLM Suite, а шведская финтех-компания Klarna в 2024 году достигла 90%-ного использования ИИ в повседневной работе сотрудников.
Банки сокращают издержки, но также ищут пути роста доходов. В США на тестирование банковских рисков затрачивается 50 000 сотрудников, при этом 90% процессов выполняются вручную. По данным аналитиков, использование ИИ может сократить эти затраты на 60% в ближайшие три года.
Кроме того, ИИ упрощает обновление устаревших банковских систем. Так, онлайн-банк Revolut использует генеративный ИИ для 25% нового кода, а GitHub Copilot генерирует до 50% кода для своих пользователей. Автоматизация написания кода открывает новые перспективы для быстрого обновления банковских систем, сокращая расходы на разработку и модернизацию инфраструктуры.
«С точки зрения применения ИИ в банковской сфере, наибольший интерес сейчас сосредоточен вокруг работы с языковыми моделями, в сферах коммуникаций с клиентами, как голосовых (колл-центры), так и текстовых (подготовка и обмен документами, чат-боты), — утверждает Константин Усаковский, руководитель по работе с крупнейшими финансовыми и телекоммуникационными организациями ГК Softline.
«В области безопасности (например, работа с видеоконтентом), работе с большими массивами данных (например, при принятии решений, в скоринге, андеррайтинге), а также для помощи конечным клиентам в подготовке сложных документов и писем», — поясняет эксперт.
Кирилл Пшинник, сооснователь и CEO онлайн-университета Zerocoder, считает, что нейросети в финансовом секторе отлично закрывают задачи по обработке и анализу транзакции, проверке документов и выявлению ошибок.
«Причем ряд моделей 2025 года, в числе которых нейросеть Gemini Flash Thinking, обладают большим контекстным окном, а значит, могут обрабатывать фолианты объема 200-300 страничных книг», — дополняет Пшинник.
По мнению Александра Вайса, серийного FinTech and DeFi предпринимателя, разработчика и аналитика WEB3Bureau, ИИ является главным драйвером для решения ключевых задач: от борьбы с мошенничеством (фродом) до персонализации: «Например, нейросети Сбера за 2024 год сократили мошенничество на 30%, а Тинькофф выдает микрокредиты за 2 минуты, анализируя цифровой след».
Читать дальше на сайте «Компьютерры»
