Машинное обучение и искусственный интеллект за последние несколько лет продвинули банковскую и финансовую отрасли значительно вперед. Используя огромные объемы данных для создания моделей, которые упрощают процесс принятия решений, адаптируют услуги и совершенствуют управление рисками, финансовая сфера стала удобней и безопасней для пользователей. «Сфера» собрала кейсы с самой удачной интеграцией искусственного интеллекта.
Дискуссии о темпах и результатах цифровой трансформации общества эксперты ведут постоянно. Эти и другие вопросы, связанные с ИИ в финансовой отрасли, обсудят, в том числе, участники форума ECUMENE 2022.
Плати одним взглядом
В большинстве магазинов уже давно представлены кассы самообслуживания. Покупателям предлагают варианты оплаты по банковской карте или через смартфон. А что делать, если карта забыта в другой сумке, а гаджет, например, разрядился?
Интересное решение нашли ритейлеры из X5 Group — крупная российская торговая сеть внедрила на кассах самообслуживания сервис оплаты товаров одним взглядом. Он разработан в партнерстве с компаниями VisionLabs, Visa и Сбер. Покупателю достаточно выбрать соответствующий способ оплаты и посмотреть в камеру — система автоматически идентифицирует его среди клиентов банка и спишет деньги со счета.
Использование 3D-камер и сформированных специалистами алгоритмов обеспечивает надежную защиту от спуфинг-атак (атака с фальсификацией данных). Чтобы исключить подлог, система анализирует изображение на предмет его глубины, а также может распознавать фотографии и маски с помощью обученной нейронной сети, объясняют разработчики.
После проверки снимка она отправляет ее в систему распознавания лиц банка, которая имеет собственное API, принимая и обрабатывая запросы по протоколу REST посредством сообщений от любых внешних источников. Таким образом время на оплату покупки сокращается в два раза. Ежедневно систему используют порядка тысячи человека, она внедрена уже более чем в 300 магазинах.
Без пластика
Каждый месяц заканчивается срок действия у нескольких миллионов кредитных и дебетовых карт. Банки перевыпускают их, но за «пластиком» приходят не все клиенты, что приводит к неоправданным издержкам кредитной организации на материалы, логистику и процесс создания. Чтобы этого избежать, например, Сбербанк внедрил инструмент прогнозирования востребованности карт. Экономический эффект от внедренной технологии составляет свыше 28 млн рублей в месяц.
Потребность клиента в перевыпуске карты высчитывается искусственным интеллектом, исходя из анализа 60 параметров. Если система определят необходимость в карте, то, с учетом транзакционной активности ИИ анализирует, какие отделения клиент посещает чаще всего и в каких локациях происходят POS-транзакции, прогнозируя, где емубудет удобнее забрать новую карту.
Умная коммуникация
Один из крупнейших российских банков поставил задачу найти индивидуальный подход к взаимодействию с каждым клиентом. В итоге с помощью технологий искусственного интеллекта была разработана система, способная предлагать человеку только те продукты, которые ему действительно нужны в текущий момент времени, используя для этого наиболее удобные и эффективные каналы связи. Она также определяет, в какое время и с какой периодичностью лучше коммуницировать.
Процесс адресной коммуникационной политики построен на моделях нескольких уровней, которые анализируют действия клиента в той или иной ситуации. Основываясь более чем на сотне различных кейсов, система подбирает предложения четко под потребности индивида. Это не только упрощает жизнь отдельного пользователя банковского приложения, но и повышает выручку кредитных организаций, а также увеличивает число откликов на предложения, делая политику банка более привлекательной.
Не менее ценные сведения банк получает из транзакций в магазинах. Помогает искусственный интеллект, который распознает и распределят купленные товары более чем по 72 тыс. параметрам: категориям, брендам, типу продуктов, единицам измерения и т.д. Помимо формирования индивидуального подхода, анализ этих данных помогает оценить риски при выдаче кредитов.
«Сегодня вас обслужит робот Сергей»
Если раньше работниками финансовых колл-центров были люди с железными нервами, то теперь они с железным сердцем, а точнее интеллектом.
Голосовые и текстовые боты — виртуальные ассистенты теперь могут полностью брать на себя финансовые процессы. Например, в ряде банков роботы отвечают на звонки, задают ключевые вопросы, а дальше в режиме реального времени машина передает информацию в CRM (система управления взаимоотношениями с клиентами). CRM-робот вычисляет ключевые фразы, которые могут подтолкнуть клиента к совершению целевого действия, и только на последнем этапе подключается реальный человек.
Источник: https://news-finances.ru
