Как банки используют нейросети для оптимизации бизнеса

Искусственный интеллект (ИИ) играет все более важную роль в современном финансовом секторе. Банки применяют нейросети и другие ИИ-решения для оптимизации своей деятельности, улучшения финансовых показателей и снижения расходов.

Одной из областей, в которых ИИ эффективно применяется, является управление рисками. Банки сталкиваются с различными типами рисков, включая юридические, финансовые и технологические. Нейросети позволяют анализировать огромные объемы данных гораздо быстрее, чем человек, что позволяет оперативно выявлять факторы риска и реагировать на них. Это дает возможность банкам более эффективно решать проблемные ситуации и минимизировать потери.

Крупнейшие банки, такие как ВТБ, Сбербанк и Хоум-кредит, уже применяют нейросети для анализа данных и выявления необычного поведения клиентов с целью борьбы с мошенничеством в транзакциях. Благодаря использованию ИИ, банки могут быстро обнаруживать подозрительные операции и предотвращать потенциальные финансовые преступления.

Кроме управления рисками, нейросети также используются для оптимизации других аспектов банковской деятельности. Например, они помогают автоматизировать процессы клиентского обслуживания, предоставляя более быструю и эффективную поддержку клиентам. Также нейросети применяются для анализа рыночных данных и прогнозирования поведения рынка, что помогает в принятии обоснованных инвестиционных решений.

Искусственный интеллект становится все более распространенным в финансовом секторе, и банки активно внедряют его в свою работу. Это помогает им повысить эффективность операций, снизить риски и улучшить финансовые показатели. Однако важно помнить, что успешное использование нейросетей требует не только технических навыков, но и грамотного управления данными и обеспечения конфиденциальности информации.

Алгоритмы искусственного интеллекта не только проводят проверку текущей платежеспособности клиента, но и способны предсказывать его будущее поведение, основываясь на данных о других пользователях. Благодаря кредитному скорингу, точность которого составляет 95%, часто нет необходимости привлекать человека. Это позволяет значительно ускорить выдачу займов, поскольку заявки, обрабатываемые искусственным интеллектом, потребуют всего нескольких минут вместо нескольких часов, как это было раньше.

Автоматизация является одним из ключевых применений искусственного интеллекта в банковской сфере. Например, Сбер использует ИИ для составления графиков работы сотрудников и проверки документов. В Газпромбанке роботы автоматически оформляют справки, их количество достигает десятков.

Росбанк использует искусственный интеллект для самостоятельной обработки документов и данных клиентов. Благодаря этой технологии, за считанные секунды проверяются 70 параметров сканов и делаются 15 автоматических проверок, что освобождает сотрудников от рутины.

Биометрическая система также может быть связана с искусственным интеллектом. Когда клиент обращается в колл-центр и задает вопрос о своем счете, робот моментально находит соответствующую информацию в системе и отвечает на вопрос.

Сервисные услуги также могут быть оптимизированы с помощью чат-ботов и голосовых ассистентов. Например, в Тинькофф чат-боты обрабатывают до 40% всех запросов, а голосовой помощник Олег сократил время консультаций в колл-центре на 40 секунд. Благодаря таким интеллектуальным ботам банк экономит до 200 миллионов рублей.

Голосовые боты также помогают защитить клиентов от мошенников. Например, Сбер разработал голосового бота с искусственным интеллектом, который при разговоре по телефону может распознать мошенническую атаку и предупредить об этом. Кроме того, благодаря этой технологии бот может “слушать” разговоры клиента, выявлять сигналы потенциальных угроз и вмешиваться для предотвращения мошенничества.

Искусственный интеллект также применяется в маркетинге банков. Нейросети Альфа-банка и Открытия учатся распознавать эмоции людей, что позволяет оценить качество сервиса и впечатления от продуктов. Полученная информация может быть использована для максимально персонализированных предложений и повышения прибыли.