Начало XXI века характеризуется гонкой вычислений во всех сферах общественной жизни, и банковский сектор не является исключением. Компании, предоставляющие финансовые услуги, активно внедряют технологии машинного обучения, нейронные сети и аналитику Big Data с целью управления рисками и роста прибыли.

Высокая конкуренция на финансовым рынке, необходимость обеспечения бесперебойной работы, высокие требования к уровню клиентского сервиса и разработке современных продуктов требуют от банков инновационных решений. В этих реалиях искусственный интеллект (AI) становится инструментом следующего поколения, позволяющим внедрять персонализированный подход.

Внедрение AI-технологий в банках позволяет им оставаться конкурентоспособными и искать новые методы повышения эффективности бизнес-процессов.

«С помощью AI финансовому сектору удаётся автоматизировать внутренние процессы, сократить время на обработку огромного массива неструктурированных данных и оптимизировать расходы», — объясняет корпоративный консультант группы компаний Gor Investment Limited Овик Леонардович Мкртчян.

Ключевой сферой применения AI-технологий финансовыми организациями является кредитный скоринг. Использование ML-моделей позволяет увеличить эффективность анализа кредитоспособности заёмщиков и снизить расходы за счёт минимизации рисков.

Прогнозная аналитика, использующая алгоритмы нелинейного машинного обучения, применяется для сбора и систематизации больших данных и их последующего анализа, что в дальнейшем позволяет выстраивать закономерности, рассчитывать кредитные рейтинги и предотвращать просрочки.

«За счёт искусственного интеллекта банки выстраивают прогностическую модель поведения клиента на основании его потребительских привычек, внефинансовой активности и кредитной истории. Такой глубокий анализ данных позволяет создать для каждого клиента индивидуальные предписывающие решения», — рассказывает о применении AI в банковской сфере Овик Мкртчян.

Таким образом, использование нелинейных ML-моделей помогает справиться со сложностями традиционного скоринга, связанными с недостаточной прогностической способностью и привязке к кредитной истории, а также снизить влияние человеческого фактора.

«Зачастую человеческие прогнозы не лишены субъективной оценки и могут колебаться в зависимости от внешних факторов, не связанных с реальной платёжеспособностью клиента. AI-технологии существенно улучшают точность финансовых прогнозов, причём делают это в разы быстрее банковского сотрудника», — комментирует Овик Леонардович Мкртчян.

Кроме того, Овик Мкртчян уверен, что применение технологий машинного обучения для построения инновационных скоринг-моделей помогает финансовым организациям увеличивать их дивиденды, способствует росту продаж банковских продуктов и повышает лояльность клиентов. При этом, AI снижает уровень дефолтов и сокращает операционные расходы на обработку, анализ и систематизацию больших данных.

«Понимая весь потенциал использования AI-технологий для банков и клиентов, финансовые компании уже активно внедряют их в ряде стран и видят положительную динамику. На мой взгляд, применение ML-моделей — это будущее банковского сектора. А игнорировать этот инструмент цифровой экономики — значит обеспечить преимущество своим прямым конкурентам и отказаться от прогрессивного развития», — заключает Овик Леонардович Мкртчян.

Материал предоставлен ГК Gor Investment Limited

₁₈₊