Автоматизация рабочих процессов в наши дни не удивит многих людей, даже в малом бизнесе. Уже существуют автоматизированные коровники с автостоянками, сложные производственные линии работают без участия людей, а сортировка товаров в компаниях по доставке напоминает многоуровневый лабиринт, в котором снуют маленькие роботы-погрузчики. Все эти примеры имеют один общий знаменатель: замена людей автоматизацией.
В поисках выгоды человечество сделало шаг вперед. Развитие искусственного интеллекта сегодня позволяет программам выполнять работу там, где нужно думать, анализировать и изобретать. Программы на основе нейронных сетей анализируют тенденции рынка. Роботы пишут новости для СМИ. Чат-боты проводят собеседования с кандидатами на работу и предлагают товары лучше, чем бестселлеры.
Можно ли сейчас полностью автоматизировать малый бизнес с помощью умных программ и исключить из штата компании аналитиков, стратегов и креативщиков? И самое главное - нужно ли это? Рассмотрим несколько интересных кейсов в сфере финансов.
Иллюстративные примеры
Чтобы понять, почему использование ИИ для финансов становится мировым трендом цифровизации финансовой сферы, достаточно рассмотреть несколько типичных случаев использования ИИ в финтехе. Когда вы используете ИИ для оценки клиентов, вы можете сократить время, необходимое для утверждения заявки, с дней до минут. Цена скоринга снижается, а его качество улучшается, что сказывается на задержке. ИИ в голосовые помощники — это, прежде всего, интеллектуальная система маршрутизации звонков внутри колл-центров. А во-вторых, это общение с клиентом через голосового помощника внутри приложений. Сегодня он может самостоятельно обрабатывать до 80% вызовов в интеллектуальном режиме и до 10% вызовов самостоятельно, без необходимости разговаривать с человеком. Время обслуживания каждого клиента сократилось в среднем на 40 секунд. Если голосовой ассистент реализован правильно, клиенты будут ждать гораздо меньше, а когда они ждут, они направляются к нужному сотруднику с правильным запросом точки.
Торговля
Использование вычислительной мощности для торговли акциями — не новая идея. Алгоритмический трейдинг используется уже более 30 лет и занимает значительную долю рынка, продвигаясь в сторону высокочастотного трейдинга.
Искусственный интеллект помогает управлять и дополнять торговые правила и другие торговые решения. ИИ также помогает обрабатывать данные и создавать новые алгоритмы, соответствующие шаблонам, ранее не обнаруженным эмпирически, но заложенным в виде скрытых, трудноразличимых структур. В этом отношении менеджеры и трейдеры хедж-фондов не могут конкурировать с искусственным интеллектом, который способен обрабатывать чрезвычайно большие массивы данных временных рядов и улучшать прогнозы на основе предыдущих успехов и ошибок. Исследования показали, что хедж-фонды, использующие ИИ, показывают значительно лучшие результаты, чем те, в которых ключевые решения принимаются на основе опыта людей.
Инвестиции
Инвестиционные компании годами применяли торговые схемы, основанные на настроениях и мнениях, полученных из социальных сетей и других общедоступных источников информации. В области управления B2C роботы-помощники дополняют управление портфелем и перебалансируют решения, принимаемые людьми, путем анализа самого портфеля, его устойчивости к риску и предыдущих инвестиционных решений.
кредитование
Машинное обучение меняет правила игры в сфере кредитования, повышая качество кредитного скоринга и давая более точную оценку риска кредитования. Так, есть случаи обращения за достижениями в области ИИ, основанными на геномике и физике элементарных частиц, которые дают кредиторам нелинейные динамические модели кредитного риска, радикально превосходящие традиционные подходы. Такие алгоритмы могут быть успешно применены к коротким кредитным историям молодых людей и самозанятых специалистов. Например, для создания модели кредитного риска. Звучит обескураживающе, но ИИ позволяет генерировать идеи для покрытия непогашенных долгов.
Предоставление банковских услуг
ЧатБоты помочь банкам более эффективно обслуживать клиентов, даже если они не могут самостоятельно поддерживать свои финансовые дела. Благодаря алгоритмам обработки естественного языка боты могут прослушивать звонки с участием представителей банка, быстро подсказывать точные ответы и предлагать лучшие практики для повышения эффективности продаж. Нейронные сети помогают агентам отвечать на общие сервисные запросы, сортируя и маркируя метаданные, генерируя возможные ответы респондентов и указывая вероятность каждого из них. При таком подходе намного проще организовать персонализированную поддержку клиентов и сократить время и затраты на работу с каждым клиентом.
Обнаружение мошенничества
Противодействие мошенничеству также входит в число ярких примеров, демонстрирующих преимущества использования ИИ в финтехе. А использование ИИ для выявления нетипичных действий позволяет ежегодно пресекать около 7 миллиардов попыток мошенничества в США. Последние исследования показали, что ложные срабатывания, связанные с законными транзакциями, ошибочно отклоненными из-за подозрения в мошенничестве, приводят к ежегодным убыткам в розничной торговле в размере 118 долларов США. миллиард. Не говоря уже о потерянных клиентах, отказывающихся от услуг эмитента из-за подобных ошибок.
Алгоритмы машинного обучения анализируют различные входные данные для выявления мошеннических транзакций, минимизируя количество ложных срабатываний, тем самым экономя деньги как для банков, так и для клиентов.
Распознавание личности
Недавние достижения в области глубокого обучения повысили точность распознавания изображений до уровней, превышающих возможности человека. Например, автоматическая аутентификация документов, удостоверяющих личность, или подключение к различным общедоступным базам данных позволит работодателям быстро проверять личность и личные данные, включая водительские права и сведения о судимости.
Заключение
Искусственный интеллект имеет неограниченные возможности применения во всех сферах бизнеса, в частности, в сфере финансовых услуг, что однозначно изменит отрасль в ближайшие годы. Для правильной работы с алгоритмами и финансами использование ИИ в среде финансовых услуг становится все более важным. Использование автоматических помощников в торговле на бирже снижает возможность использования неэффективности рынка. Конкурируют друг с другом уже не люди, а статистические модели. Более того, использование ИИ однозначно упрощает и автоматизирует все процессы.
