Золотий рукопот AI у банківській сфері: переосмислення довіри та трансформації

Штучний інтелект більше не є розкішшю у світі банківської справи; він став VIP, який змінює кожен куток галузі. Від скромних початків як інструмент підтримки для підвищення ефективності бек-офісу, AI тепер сидить за столом ради директорів, впливає на стратегії, переформатовує послуги і навіть переосмислює, як банки взаємодіють з вами та вашими грошима.

Заглибимося у цю технологічну метаморфозу — бо AI у банківській сфері це не просто оновлення; це сейсмічний зсув.

Згідно з даними McKinsey Global Institute (MGI), генерований AI може додати від 200 до 340 мільярдів доларів щорічної вартості.

За участю експертів у цій галузі давайте глибше зануримось у цей захоплюючий — і досі переважно невивчений — світ.

Простими словами, банки повинні діяти правильно і не можуть собі дозволити помилитися; ставки занадто високі.

Генеративний AI (GenAI) пропонує потужний спосіб вирішення цих викликів шляхом аналізу величезних обсягів даних, виявлення шаблонів і надання інсайтів, що інформують тонкі, орієнтовані на людину рішення. Але важливо зазначити, що не всі рішення на базі AI створені однаковими.

Кевін Грін | Операційний директор Hapax

Новий етап банківської справи: інтуїтивний, персоналізований і орієнтований на дані

Уявіть час, коли банківська справа базувалася на особистих стосунках — міцне рукопотискання, знайомий касир і рішення, сформовані довірою, побудованою роками. Ностальгія? Безумовно. Але ефективно? Не зовсім. На сцену виходить штучний інтелект, цифровий гігант, що трансформує наші взаємодії з фінансами. AI не просто реагує на ваші потреби; він навчається, передбачає і проактивно пропонує рішення, адаптовані саме до вашого фінансового життя.

Від загального до деталізованого: зростання гіперперсоналізації

Уявіть: замість отримання стандартної пропозиції кредитної картки, ваш банк пропонує вам продукт, розроблений з урахуванням ваших витрат, звичок подорожей і цілей заощаджень. AI — це не просто цифровий помічник; це ваш фінансовий стратег, який створює плани заощаджень, що відповідають вашому стилю життя, або нагадує про платежі, що співпадають з вашими грошовими потоками.

Ми всі були здивовані, коли, наприклад, платформа COIN від J.P. Morgan автоматизувала перегляд комерційних кредитних угод, заощадивши при цьому неймовірні 360 000 годин роботи щороку. Хоча це не зовсім персоналізація, це яскравий приклад того, як операційна основа, побудована на AI, переосмислює ефективність.

А що з судженнями — тими ситуаціями, коли цифри лише частково розкривають картину? Хоча інструменти на базі AI чудово обробляють великі обсяги даних і виявляють шаблони, їм бракує тонкого розуміння, яке приносить людський досвід. Наприклад, досвідчений банкір може оцінити ширший контекст фінансового стану клієнта, врахувати зовнішні фактори або довгострокові наслідки, які не очевидні у даних.

У моменти фінансової невизначеності — раптове втрату роботи, несподівані медичні витрати або складне інвестиційне рішення — людські консультанти пропонують більше, ніж співчуття. Вони дають обґрунтовані поради, засновані на роках досвіду, знанні ринку і глибокому розумінні цілей клієнта. Цей досвід доповнює обчислювальну потужність AI, забезпечуючи рішення, що є не лише точними, а й практичними і адаптивними до реальних складностей.

Як зазначають CEO Solomon Partners Марк Купер і CTO Девід Буза у книзі AI at Scale: From Pilot Programs to Workflow Mastery, успішна інтеграція AI — це не лише технологія, а й підсилення людських можливостей. Здатність AI автоматизувати дослідження, документацію і аналітику дозволяє фахівцям зосередитися на високовартісних завданнях, укладаючи угоди і зміцнюючи стосунки з клієнтами. Вбудовуючи AI у робочі процеси безпосередньо, компанії створюють інструменти, що розширюють людський потенціал, а не замінюють його, дозволяючи командам працювати ефективніше і з більшою впевненістю.

Технології генеративного AI — це круто і захоплююче, але успішна реалізація полягає у залученні людей до керування змінами, а не у фокусі на технології.

Девід Буза | CTO Solomon Partners

Проблема даних: конфіденційність і персоналізація

У серці можливостей AI лежить його жага до даних. Кожен персоналізований досвід базується на складній мережі транзакційної історії, звичок витрат і навіть прогнозної аналітики, що передбачає вашу наступну велику покупку. Але це піднімає важливе питання: скільки даних ми готові поділитися, щоб отримати ці переваги?

Наприклад, AI може визначити, що ви переоцінюєте витрати у вихідні, і запропонувати автоматизовані інструменти заощаджень, щоб допомогти вам залишатися в межах бюджету. Хоча це здається корисним, для цього потрібен доступ до ваших щоденних фінансових операцій — рівень прозорості, з яким не всі почуваються комфортно. Знаходження правильного балансу між персоналізацією і приватністю визначатиме майбутні стосунки банків і їхніх клієнтів.

Що далі для персоналізації?

Ми лише торкаємося поверхні можливого. Наступний рубіж — створення реального часу фінансових екосистем, що безшовно інтегрують ваші цілі, звички витрат і цінності. Уявіть світ, де ваш інвестиційний портфель автоматично переналаштовується для підтримки проектів сталого розвитку, щойно ви зацікавитеся ESG (екологічними, соціальними та управлінськими) ініціативами. Або де AI використовує технології блокчейн для забезпечення неймовірної швидкості і безпеки кожної фінансової транзакції — від вашої зарплати до торгівлі акціями.

Фінансові компанії, що мають всебічне розуміння транзакційних даних споживачів і торговців, унікально позиціоновані для використання агентного AI для досягнення трансформаційної операційної ефективності і відкриття нових продуктів. Ми спостерігаємо значні інвестиції з боку таких компаній для досягнення “гіперперсоналізації” у цифрових досвідах і бізнес-аналітиці.

Це включає використання передових інструментів і технологій AI для економічно ефективного створення більш тонких профілів користувачів, що революціонізує їх розробку, тестування і впровадження. Крім того, ці зусилля з гіперперсоналізації сприяють створенню нових платформ, продуктів і сервісів.

Алекс Сіон | керівник фінансових послуг у Blend

Як AI трансформує стосунки між банком і клієнтом

Декілька десятиліть стосунки між банками і їхніми клієнтами базувалися на обережності і довірі. Це вимагало років послідовного обслуговування, делікатного поводження з конфіденційною інформацією і часом особистих зустрічей для підтвердження лояльності.

Але сьогодні штучний інтелект переписує цю модель. Довіра переформатовується завдяки гіперперсоналізації і безшовним цифровим взаємодіям, створюючи нову еру, де зручність і релевантність важливіші за традиційні жесты.

Чат-боти: цифрові консьєржі банківської справи

Зникли часи очікування на гарячій лінії, перемикання між нескінченними меню або запису до відділення. AI-підкріплені чат-боти революціонізують обслуговування клієнтів у банках. Вони не просто відповідають на часті запитання; вони вирішують проблеми з рахунками, рекомендують продукти і допомагають у складних транзакціях — все в реальному часі.

Наприклад, чат-бот Bank of America, Еріка, став яскравим прикладом. Еріка не лише допомагає клієнтам перевіряти баланс або переглядати транзакції; вона також проактивно повідомляє про незвичайні витрати, пропонує стратегії бюджету і навіть прогнозує майбутні витрати на основі минулих шаблонів. Така поєднаність швидкості і передбачливості робить чат-ботів незамінними у сучасних банках, пропонуючи підтримку всього за кілька натискань — цілодобово.

За лаштунками: технології, що стоять за революцією AI у банківській справі

Можливо, AI здається магією, коли він передбачає ваші фінансові потреби або виявляє шахрайську активність ще до того, як ви це помітите. Але за сценою працює набір складних технологій, що разом трансформують досвід банкінгу. Давайте знямо завісу і розглянемо ключових гравців, що переосмислюють галузь.

Машинне навчання (ML): мозок AI

У своїй основі машинне навчання — це аналітичний двигун AI. Воно обробля величезні обсяги даних, виявляє шаблони і застосовує ці інсайти для прогнозування результатів і оптимізації рішень. У банківській сфері ML революціонізувало все — від кредитного скорингу до виявлення шахрайства. Наприклад, воно може більш цілісно оцінити кредитоспроможність позичальника, аналізуючи нестандартні джерела даних, такі як звички платежів або тенденції грошового потоку, поряд із традиційними кредитними рейтингами.

Ще одна сфера, де ML сяє — це виявлення шахрайства. Системи на базі ML миттєво помічають незвичайні шаблони у транзакціях, наприклад, раптову велику покупку за кордоном, і позначають її для подальшого розгляду. Оскільки шахрайські методи стають все більш витонченими, ML постійно еволюціонує, залишаючись на крок попереду, навчаючись на нових даних.

Обробка природної мови (NLP): голос AI

Якщо ML — це мозок, то NLP — це голос. NLP дозволяє системам AI розуміти і спілкуватися людською мовою. Забудьте про складний банківський жаргон — AI-підкріплені чат-боти і віртуальні помічники тепер обробляють запити клієнтів з ясністю і точністю.

Візьмемо Capital One Eno — чат-бот, що виходить за межі базового обслуговування. Eno не лише допомагає клієнтам перевіряти баланс або переглядати транзакції; він також проактивно моніторить рахунки на предмет дублюючих платежів або незвичних рахунків. NLP забезпечує природність цих взаємодій, роблячи банкінг більш доступним для всіх, незалежно від технічної підготовки.

Роботизована автоматизація процесів (RPA): невтомний працівник

Кожен банк має справу з нудними, повторюваними завданнями — наприклад, введення даних, перевірки відповідності або оновлення записів клієнтів. Роботизована автоматизація процесів (RPA) — це працівник AI, що виконує ці рутини з безпрецедентною ефективністю і точністю. Автоматизуючи такі завдання, RPA звільняє людських співробітників для зосередження на більш цінних активностях, таких як персоналізоване обслуговування або стратегічне планування.

Прогнозна аналітика: кришталева куля банкінгу

Чи замислювалися ви, як ваш банк знає, коли ви плануєте велику покупку або можете перевищити ліміт? Це робота прогнозної аналітики. Аналізуючи історичні дані і поведінкові шаблони, ці системи можуть з високою точністю передбачати ваші майбутні дії.

Банки використовують прогнозну аналітику для персоналізованого маркетингу, наприклад, рекомендують картки з бонусами за подорожі, коли ви плануєте відпустку. Але її потенціал виходить за межі маркетингу. Інструменти прогнозування допомагають банкам передбачати економічні тенденції, оптимізувати портфелі кредитів і готуватися до ринкових змін.

Наприклад, JPMorgan Chase використовує прогностичні моделі для оцінки впливу макроекономічних подій, що дозволяє банку коригувати стратегії і підтримувати стабільність у нестабільні часи.

Основи AI у банківській справі

Ці технології не працюють ізольовано — вони поєднуються у міцну, взаємопов’язану систему. Наприклад, чат-бот, що працює на NLP, може збирати дані з взаємодій з клієнтами, які потім аналізуються ML для отримання інсайтів. RPA обробля необхідні бекенд-оновлення, а прогнозна аналітика допомагає банку бути готовим до наступних фінансових кроків клієнта.

Разом ці інструменти формують розумнішу, більш ефективну банківську індустрію. Вони не лише прискорюють процеси, а й переосмислюють можливості, трансформуючи спосіб роботи банків і досвід клієнтів.

AI як цифровий сторож банку: боротьба з шахрайством

Захист від шахрайства став високоризиковою грою, і штучний інтелект виступає у ролі найкращого охоронця безпеки, безперервно скануючи, аналізуючи і захищаючи ваші фінансові транзакції.

Системи виявлення шахрайства на базі AI змінили спосіб, яким банки ідентифікують і реагують на підозрілі активності. Вони не лише позначають великі, незвичайні транзакції; вони моніторять шаблони у реальному часі, помічаючи тонкі невідповідності, які можуть залишитися непоміченими людиною. Чи то раптове закордонне придбання за кредитною карткою, чи кілька невдалих спроб входу, що натякають на злом — AI забезпечує безпеку ваших грошей навіть тоді, коли ви не дивитеся.

Шахрайство з платежами — зростаюча проблема для нео-банків і платіжних стартапів, з глобальними втратами, що досягли 38 мільярдів доларів у 2023 році. Цифрові установи, через їхні спрощені процеси onboarding, стали головною мішенню для шахраїв. Хоча це створює значні труднощі, особливо для менших FinTech-компаній, галузь продовжує зростати.

Багато компаній використовують передові технології, такі як машинне навчання, для боротьби з шахрайством у реальному часі, але зростання витрат на запобігання шахрайству підвищує бар’єри для входу, сприяючи консолідації ринку.

Сагар Бансал | директор Stax Consulting

Виникаючі загрози: зростання шахрайства з глибокими підробками

Але з розвитком AI з’являються і нові загрози. Технологія deepfake — інструмент, здатний створювати надреалістичні відео або імітувати голоси — додала моторошний вимір фінансовому шахрайству. Уявіть, що ви отримуєте відеодзвінок від довіреної компанії, що просить терміновий переказ, або чуєте голос вашого керівника, що інструктує великий платіж.

Звучить як фантастика, але це вже реальність — і була такою вже кілька років. У випадку 2019 року шахраї використали AI-генерований голос, щоб імітувати голос CEO і переконати співробітника переказати 243 000 доларів на шахрайський рахунок.

Гарна новина? AI не лише сприяє цим шахрайствам — він також є рішенням для їхнього запобігання. Банки використовують передові алгоритми для виявлення тонких невідповідностей у аудіо, відео і транзакційних шаблонах, що сигналізують про deepfake. Ці інструменти можуть визначити ознаки, такі як нерівномірний рух губ у відео або розбіжності у ритмі голосу, і зупинити шахрайство до того, як воно завдасть непоправної шкоди.

Зі зростанням можливостей Gen-AI зловмисники продовжать використовувати ці технології для створення більш витончених і масштабних схем шахрайства.

Банки повинні оцінювати ризики у всіх сферах своєї діяльності, щоб бути готовими до цих викликів. Особливо важливо для acquiring-банків зосередитися на зменшенні ризиків у своїх цифрових платіжних екосистемах, які можуть бути особливо вразливими через їхню складність і глобальну доступність.

Щоб протистояти цій еволюції загроз, AI є ключовим.

Ассаф Зохар | CTO EverC

Проактивний підхід до запобігання шахрайству

Прогнозна аналітика, яка є основою AI у банках, дозволяє установам виявляти вразливості і зміцнювати захист заздалегідь. Наприклад, банк може використовувати прогностичні моделі для позначення акаунтів із ознаками зломів або ізоляції пристроїв, пов’язаних із відомими кіберзлочинцями.

Посилення стосунків із клієнтами через безпеку

У центрі цієї технологічної пильності — досвід клієнта. Інструменти виявлення шахрайства створені не лише для захисту фінансів, а й для цього безперебійно. Коли AI захищає вас від зломів без порушення вашого дня, це зміцнює довіру — важливий компонент стосунків банку і клієнта. Головна мета — створити безпечне, легке середовище, де клієнти можуть керувати своїми фінансами без страху.

Етичні виклики AI у банківській справі: упередженість, приватність і відповідальність

Штучний інтелект у банках має суттєві етичні виклики. Це не гіпотетичні проблеми — вони мають реальні наслідки для справедливості, довіри і відповідальності. Від алгоритмічної упередженості до питань конфіденційності даних — вирішення цих проблем є критичним для відповідального і ефективного використання AI.

Алгоритмічна упередженість: ризик несправедливих рішень

Коли історичні упередження або системні нерівності закладені у дані, алгоритми можуть неусвідомлено посилювати дискримінацію. У 2019 році MIT Technology Review повідомила про випадок, коли Apple Card, випущена Goldman Sachs, отримала критику за надання менших кредитних лімітів жінкам, ніж чоловікам із схожими фінансовими профілями. Хоча Goldman Sachs заявила, що стать явно не враховувалася, цей скандал підняв питання про те, як AI-системи можуть випадково покладатися на проксі-змінні, що корелюють із статтю. Такі результати — не лише технічні недоліки, а й реальні наслідки для фінансової інклюзії і рівності.

Вирішення цих проблем вимагає не лише поверхневих рішень. Багато банків зараз проводять аудити справедливості, де алгоритми ретельно тестуються на потенційні упередження перед запуском. Також популярним стає використання синтетичних даних — штучно створених наборів даних, що уникають реальних упереджень і допомагають будувати більш справедливі моделі. Ці кроки доводять, що упередженість у AI — складна, але подоланна проблема.

Конфіденційність даних: зростаюча турбота

Успіх AI у банках залежить від здатності аналізувати величезні обсяги особистих і транзакційних даних. Це дозволяє пропонувати персоналізовані кредити, прогнозувати витрати і багато іншого. Але така залежність від даних несе значні ризики. Клієнти все більше турбуються про несанкціонований доступ, витоки даних і етичні межі AI-інсайтів.

У 2024 році глобальне опитування показало, що понад 60% споживачів незадоволені тим, як компанії використовують їхні дані для персоналізації. Це підкреслює необхідність прозорості і надійних заходів безпеки.

Щоб вирішити ці питання, банки впроваджують більш жорсткі заходи захисту, такі як сучасне шифрування, анонімізація даних і дотримання регуляцій конфіденційності, таких як GDPR і CCPA.

Прозорість також стає пріоритетом. Клієнти хочуть знати, які дані збираються, як вони використовуються і навіщо. Відкрито повідомляючи про ці практики, банки можуть зміцнити довіру і заспокоїти клієнтів.

Пояснюваний AI: робимо рішення зрозумілими

Традиційні системи AI часто працюють як “чорні ящики”, приймаючи рішення без чітких пояснень. Відсутність прозорості стає проблемою, коли рішення мають суттєвий вплив на клієнтів — наприклад, схвалення кредиту або розслідування шахрайства.

Пояснюваний AI прагне вирішити цю проблему, надаючи чіткі, зрозумілі причини своїх рішень. Наприклад, якщо заявку на кредит відхилено, клієнт має знати чому і які кроки він може зробити, щоб покращити свої шанси у майбутньому. Такий підхід допомагає не лише клієнтам, а й відповідає зростаючим регуляторним вимогам щодо відповідальності у системах AI. Банки, що впроваджують пояснюваний AI, роблять важливий крок до збереження довіри у технологічну еру.

Побудова довіри через відповідальний AI

Для банків вирішення цих етичних питань — це не лише питання відповідності, а й довіри. Клієнти очікують справедливості, приватності і прозорості, і ті установи, що задовольняють ці очікування, з більшою ймовірністю здобудуть лояльність. Усунення упереджень, захист даних і залучення людини до ключових рішень допомагає банкам продемонструвати свою прихильність до етичних практик AI і зміцнити стосунки з клієнтами.

Також варто згадати 2010 рік, коли банки витратили величезні суми на боротьбу з першою хвилею фінтех-інновацій, що їм не дуже допомогла. Оскільки банки — це ризик-averse інституції, перед ними стоять багато викликів щодо AI, які потрібно ретельно дослідити, наприклад, захист даних, перед тим, як вони знову активізують впровадження AI у 2025 році.

Лоран Дескуар | засновник і CEO Neo

AI і зникнення робочих місць: загроза чи можливість?

Крім питань справедливості і приватності, зростання AI у банках також змінює структуру робочої сили. Хоча AI має потенціал зробити процеси швидшими і ефективнішими, він піднімає важливі питання щодо майбутнього роботи у фінансовій галузі. Чи замінить AI робочі місця, чи створить нові можливості? Відповідь залежить від нашої здатності адаптуватися.

Завдяки AI, що бере на себе багато рутинних завдань, побоювання щодо масового зникнення робочих місць цілком обґрунтовані. Звіт Bloomberg Intelligence (BI) прогнозує, що AI може замінити близько 200 000 працівників. Але є і позитив: з’являються нові ролі. “Шептуни AI” — фахівці, що навчають і керують системами AI, — користуються високим попитом. Замість заміни людей, AI переформатовує робочу силу, створюючи можливості для тих, хто готовий до змін.

Чи потрібен вам AI? Читайте нашу повну статтю і підписуйтеся на нашу розсилку, щоб отримувати лише корисну і цікаву інформацію!

Майбутнє: AI як секретна зброя банківської справи

AI — це не тимчасова тенденція; це новий пульс банківської справи. У майбутньому його вплив лише зростатиме, приносячи інновації, які ми ще не уявляємо. Від інтеграцій з блокчейном до фінансового коучингу у реальному часі — можливості безмежні. Але, як і з будь-яким потужним інструментом, головне — використовувати його відповідально.

Для банків виклик полягає у тому, щоб залишатися етичними хранителями AI, забезпечуючи, щоб його застосування приносило користь і установі, і клієнтам. Для споживачів важливо приймати ці зміни, залишаючись поінформованими і пильними. Спільно ця співпраця людини і машини може принести золоту еру банківської справи — ефективну, безпечну і справді орієнтовану на клієнта.

Зрештою, у великій історії фінансів AI — це не просто глава