Финансовый сектор – одна из первых индустрий, которые активно начали использовать искусственный интеллект. Именно банковские структуры раньше других осознали преимущества новых технологий и превратились в крупные IT-корпорации, которые составляют конкуренцию классическим IT-компаниям, подтверждает эксперт департамента аналитических решений ГК «Корус Консалтинг» Светлана Вронская. К примеру, только у «Сбера» в 2019 году дополнительные доходы от использования AI составили 42 млрд руб., а по итогам 2020 года эта цифра может превысить 66 млрд руб., следовало из презентации банка ко Дню аналитика в декабре 2019 года.
Фото: Дмитрий Духанин, Коммерсантъ / купить фото
Фото: Дмитрий Духанин, Коммерсантъ / купить фото
Помимо решений по удаленной идентификации клиентов, выявлению мошенников и повышению уровня безопасности AI с успехом внедряет речевую аналитику для контроля качества обслуживания в контактном центре, голосовых и текстовых каналах обращений, перечисляет гендиректор ГК ЦРТ Дмитрий Дырмовский. «Это один из последних трендов. Система переводит все диалоги в текст, а алгоритмы анализируют его по более чем 40 параметрам. Это позволяет перейти от выборочного анализа диалогов к анализу всех обращений, выявлять проблемы в диалогах и оперативно на них реагировать, корректировать скрипты и политику бизнеса, слыша голос своего клиента», — говорит он. Кроме того, он отмечает повышенный спрос на текстовых и голосовых роботов, чат-ботов. «Голосовые и текстовые ассистенты в последних реализованных ЦРТ кейсах автоматизируют до 80% обращений клиентов без перевода на оператора. Тренд на внедрение всех этих решений в банковском секторе сохранится и преумножится», — убежден господин Дырмовский.
Сегодня развитый и самообучающийся AI может просчитать риски инвестиций, оценить платежеспособность клиента, используя огромные объемы данных, провести кредитный скоринг клиента и в течение нескольких минут решить огромное количество задач, на которые у живых сотрудников ушли бы месяцы.
Но что важнее — искусственный интеллект может кастомизировать предложения для потребителя.
Все западные, а за ними и российские компании идут по пути кастомизации предложений, рассуждает управляющий партнер «TMT Консалтинг» Константин Анкилов: «Сейчас среднестатистический клиент перегружен информацией, в том числе рекламой. Чтобы привлечь его внимание, предложение должно отзываться на особенности самого потенциального клиента и его уникальные потребности, которые известны такому крупному банку, как „Сбер“. Их лишь нужно проанализировать». Банковские структуры имеют доступ, пожалуй, к самым релевантным базам данных, которые позволяют составить подробный портрет практически каждого клиента и персонализированно предложить каждому услугу. «Это мощный инструмент для повышения продаж», — добавляет гендиректор агентства TelecomDaily Денис Кусков.
Инвестиции «Сбера» в искусственный интеллект уже окупаются. AI принесет ему около 6% целевой чистой прибыли в этом году, приводит Reuters слова первого заместителя председателя правления банка Александра Ведяхина; он курирует проект «Сбера» «Лаборатория искусственного интеллекта». «Каждые 15 руб., потраченные на AI во внутренних банковских процессах, приносят около 100 руб. дополнительного дохода», — добавил он. Интерес вызывают не только цифры, но и подробности технологических решений, о которых «Ъ» рассказали в «Сбере».
Большинство продуктов банка уже доступны онлайн и не требуют похода в отделение, рассуждает представитель компании. Однако линейка продуктов и сервисов «Сбера» большая, и каждый из них необходимо персонализированно предложить и показать пользователю с учетом его интересов и его личных финансовых задач, будь то подписка на «СберПрайм» или покупка квартиры.
Без применения AI-технологий достигнуть такой цели было бы сложно, рассуждают в банке.
«Задачу, которую необходимо было решить — совместить в одном приложении широкую линейку продуктов и сервисов банка для 64-миллионной аудитории приложения. Ведь мало вывести всю линейку на платформу, надо еще и показать ее пользователю с учетом его потребностей. Клиенты могли не знать об актуальных для себя предложениях, однако быть перегруженными нерелевантной информацией», — говорит один из разработчиков решения.
Поскольку продуктов и сервисов очень много, то простым созданием каждого такого сценария и стандартной навигацией эту задачу не решить. Требуются механизмы и технологии, позволяющие упростить приложение под конкретного клиента, показывая нужные ему сервисы и продукты. Поэтому внутреннее подразделение «Сбера», не привлекая сторонних вендоров, разработало AI-систему для персонализации предложений в мобильном приложении «СберБанк Онлайн».
Алгоритм рекомендует клиенту определенные продукты, максимально релевантные и востребованные для него в зависимости от поведенческой модели — демографии, интересов, потребности в тех или иных сервисах. Каждому предложению присваиваются базовые веса. Модельные веса корректируются в ответ на реакцию клиента: с увеличением числа «неуспешных» показов приоритет предложений снижается согласно заданным правилам.
Подобные AI-кейсы показывают пример того, как бизнес может успешно внедрять в свои процессы искусственный интеллект, говорит исполнительный директор компании «Иннодата» Александр Сергиенко. «AI все чаще применяется в реальных бизнес-задачах, а заказчики все чаще интересуются его внедрением. Наличие экспертов, способных производить решения мирового уровня, вовлеченность в область развития ИИ таких крупных игроков, как „Сбер“ и „Яндекс“, позволяют рынку быстро развиваться», — резюмирует эксперт.