ИИ постепенно превращается в один из ключевых инструментов современного банковского бизнеса и играет всё более заметную роль в обеспечении конкурентоспособности. В последние годы развитие этого направления заметно ускорилось: эвристические подходы постепенно вытесняются моделями машинного обучения, а простые алгоритмы заменяются более сложными и точными решениями.
Всё активнее внедряются генеративные модели, которые расширяют возможности работы с текстами,… Читать далее Как искусственный интеллект меняет банковскую отрасльИИ постепенно превращается в один из ключевых инструментов современного банковского бизнеса и играет всё более заметную роль в обеспечении конкурентоспособности.
В последние годы развитие этого направления заметно ускорилось: эвристические подходы постепенно вытесняются моделями машинного обучения, а простые алгоритмы заменяются более сложными и точными решениями. Всё активнее внедряются генеративные модели, которые расширяют возможности работы с текстами, неструктурированными данными и персонализированными клиентскими сценариями.
На практике ML-модели уже активно применяются в таких направлениях, как кредитный скоринг, выявление мошенничества, персонализация услуг, автоматизация обслуживания и операционное планирование. Эти задачи стали настолько масштабными и технологически сложными, что вокруг них формируются отдельные направления и команды с узкой специализацией.
В статье рассмотрены ключевые сценарии использования ИИ в банковской сфере, а также то, как такие технологии влияют на клиентский опыт.
Кредитный скоринг
ИИ-модели применяются при рассмотрении новых заявок на выдачу кредита или пересмотре условий по действующим кредитам (например, при изменении лимитов или рефинансировании).
В основе таких моделей лежит предсказание того, что клиент не выплатит задолженность по кредиту (выйдет в дефолт). Алгоритмы анализируют сотни факторов: от характеристик клиента (возраст, доход, кредитная история, транзакционная активность и т. д.) до внешнего контекста (макроэкономических показателей и состояния рынка). На основе этих данных рассчитывается скоринговый балл, который используется при принятии решений о выдаче кредита и определении условий.
На практике скоринговая система сопоставляет полученный от модели скоринговый балл с пороговыми значениями: если прогнозируемый риск дефолта превышает установленный порог, заявка будет отклонена либо отправлена на дополнительную проверку; если же находится в допустимых пределах — система одобрит кредит и определит условия (кредитный лимит, ставку и т. д.).
Определение условий по кредиту может быть точечным — вместо общего «одобрить/отклонить» часто используется риск-ориентированное ценообразование: более высокорискованные клиенты получают меньшие лимиты или повышенную ставку, тогда как надёжным заёмщикам предлагаются лучшие условия.
Такие алгоритмы давно стали стандартом в розничном кредитовании. Они оценивают заёмщика комплексно, смотрят на все характеристики клиента сразу и учитывают нетривиальные паттерны его поведения, при этом выполняют расчёты за считанные секунды.
Антифрод и безопасность
ИИ-модели используются для обнаружения мошенничества в самых разных сценариях: при обработке кредитных заявок, проведении финансовых операций, входе в мобильный банк или веб-кабинет, при использовании сервисов банка. Для каждого из этих кейсов разрабатываются специализированные модели, способные выявлять нестандартные или подозрительные действия с учётом контекста и поведения клиента.
В основе таких решений лежат продвинутые ИИ-модели: поведенческий анализ (сравнение текущих действий с типичным поведением клиента), поиск аномалий и графовые модели (выявление скрытых связей между счетами и транзакциями). Такие системы в режиме реального времени анализируют гигантские массивы данных (от параметров транзакций до особенностей поведения клиента), чтобы распознать малейшие подозрительные сигналы.
Как только ИИ обнаруживает подозрительную активность, система может автоматически приостановить операцию и/или запросить дополнительную проверку (например, ввод SMS-кода или ответ на звонок).
ИИ-модели стали основой современных антифрод-систем. Они выявляют сложные схемы, обрабатывают миллионы операций в секунду и позволяют банкам реагировать на мошенническую активность значительно быстрее, чем это было возможно вручную.
Персонализация клиентского опыта
ИИ-модели применяются для прогнозирования поведения клиентов, их потребностей и интересов. Основная цель — предложить каждому пользователю именно тот продукт, который наиболее актуален в конкретный момент.
Алгоритмы анализируют профиль клиента, структуру расходов, частоту и характер использования сервисов, реакцию на прошлые предложения. Это позволяет банкам точнее сегментировать аудиторию и формировать персонализированные предложения: определить подходящие категории кэшбэка, прогнозировать отклик на маркетинговые кампании, предлагать релевантные кредитные продукты или другие финансовые услуги.
Также ИИ-модели помогают предугадывать отток: если алгоритм выявляет признаки того, что клиент теряет интерес к сервису, банк заранее может предложить ему дополнительные преимущества или услуги для удержания.
Такой подход делает использование банковских сервисов более персонализированным, повышает лояльность и сокращает отток клиентов.
Автоматизация обслуживания
ИИ-модели применяются для обработки типовых клиентских запросов без участия операторов. Банки всё чаще внедряют интеллектуальные чат-боты, голосовые ассистенты и другие диалоговые системы на базе LLM, которые могут отвечать на распространённые вопросы и самостоятельно выполнять стандартные операции (например, изменить лимит по карте или проверить статус платежа), а при необходимости автоматически перенаправляют более сложные случаи профильным специалистам.
Активное развитие этой сферы началось после ноября 2022 года, когда OpenAI представила ChatGPT и наглядно продемонстрировала потенциал больших языковых моделей в диалоговых интерфейсах. Вслед за этим ведущие банки начали разрабатывать собственные LLM, адаптированные под специфику финансового сектора, либо использовать готовые модели с открытым исходным кодом, дообучая их на внутренних данных — клиентских диалогах, продуктовой документации, инструкциях и регламентах.
Это позволяет учитывать отраслевую терминологию, бизнес-логику и корпоративный стиль общения. Для повышения точности и достоверности ответы моделей дополняются данными из внутренних справочных систем — баз знаний, CRM и других источников. Также настраиваются форматы запросов и ответов, чтобы обеспечить соответствие требованиям безопасности и нормативного регулирования.
Такие решения сокращают нагрузку на контакт-центры, уменьшают время ожидания ответа и обеспечивают круглосуточную доступность. По оценкам, уже сегодня до 70–80 % клиентских запросов могут обрабатываться такими системами полностью автоматически, без участия человека.
Прогнозирование операционных показателей
ИИ-модели применяются для предсказания ключевых внутренних метрик: от финансовых показателей (прибыль, убытки, уровень резервов) до операционных (нагрузка на контакт-центр, количество обращений, выполнение KPI).
Алгоритмы анализируют исторические данные, поведение клиентов, макроэкономику и бизнес-сезонность, чтобы заранее выявлять отклонения, риски и возможности. ИИ-прогнозирование помогает банку заблаговременно выявлять отклонения будущих финансовых результатов от плановых показателей и оперативно реагировать на возникающие риски или перегрузки.
Например, одна из задач, в которых банки активно используют ИИ, — прогнозирование ожидаемых кредитных потерь (Expected Credit Loss, ECL). Задача заключается в оценке того, какие убытки банк понесёт в будущем из-за неисполнения клиентами своих кредитных обязательств. С помощью моделей машинного обучения банки анализируют поведение заёмщиков, платёжную дисциплину, характеристики кредита и внешние факторы, чтобы заранее выявить риск невозврата и оценить размер потенциальных потерь.
Эти прогнозы используются для формирования резервов под кредитные риски и являются обязательным элементом международной финансовой отчётности, которую публикуют банки в соответствии со стандартами IFRS 9.
Результаты таких ИИ-прогнозов используются на всех уровнях: операционные команды ориентируются на них в ежедневной работе, а топ-менеджмент учитывает прогнозные данные при стратегическом планировании. В конечном счёте, применение ИИ для прогнозирования внутренних показателей повышает эффективность управления банком, позволяя более уверенно достигать намеченных финансовых и операционных целей.
Влияние на клиентский опыт
ИИ значительно улучшает пользовательский опыт, обеспечивая персонализацию, точность и скорость взаимодействия с клиентами.
Внедрение ИИ в кредитный скоринг сокращает время рассмотрения заявок, устраняя ожидания и повышая удовлетворённость. Это открывает возможности для сервисов, таких как оформление кредитов через банковские приложения или при покупках онлайн, делая процесс принятия решений более последовательным и обоснованным.
Системы антифрода на базе ИИ значительно усиливают безопасность финансовых продуктов, исключая необходимость ручных проверок операций и минимизируя потери времени. Клиенты могут быть уверены в защите своих средств, а банк быстро реагирует на возможные угрозы.
Персонализированные предложения делают финансовые сервисы более клиентоориентированными, исключая массовые нерелевантные предложения. Вместо этого клиенты получают решения, которые соответствуют их реальным потребностям, что повышает их лояльность и удовлетворённость.
Автоматизация обслуживания через чат-ботов и голосовых помощников улучшает клиентский опыт, снижая время ожидания и повышая доступность услуг. Клиенты могут быстро получить ответы на вопросы или выполнить стандартные операции без необходимости ожидать оператора, что особенно важно для тех, кто ценит скорость и удобство.
Внедрение ИИ в мониторинг операционных процессов повышает надёжность финансовых сервисов и делает их более устойчивыми к кризисам, что позволяет гарантировать защиту средств клиентов даже в условиях нестабильности.
Заключение
ИИ уже охватывает широкий спектр банковских задач и приносит ощутимые результаты. Применение таких технологий не просто расширяется, а становится практически повсеместным, охватывая все основные направления деятельности банка.
Использование ИИ приводит к качественной трансформации отрасли: фактически он изменяет не столько перечень банковских услуг, сколько способы их предоставления и организацию внутренних процессов.
Для клиентов это означает беспрецедентный уровень персонализации и удобства, для банков же ИИ сулит более автоматизированные и эффективные операции, усиленный контроль над рисками и значительное снижение издержек. Таким образом, искусственный интеллект из новой технологии превращается в стратегически важный фактор конкурентоспособности в банковском бизнесе.