Зачем банкам ИИ: от кредиток до метавселенной

В декабре Deutsche Bank объявил о многолетнем партнерстве с Nvidia: разработчики ИИ мирового класса будут создавать с банком финансовые нейросети, которых мир еще не знал. В основном речь об ИИ-аналитиках для построения риск-моделей, но разработки также помогут миграции сервисов на облака и решат другие задачи.

Партнерство обещает быть плодотворным, но нейросетями в банкинге как таковыми уже мало кого удивишь.

Текущая практика: где банки внедряют ИИ сегодня

Главная цель внедрения машинного обучения для банков — экономия, причем во всех подразделениях. Во фронт-офисах чат-боты и голосовые помощники сортируют запросы в поддержку и «прозванивают» клиентские базы, а нейросети идентифицируют людей по биометрии. 

В прошлом году по Сети широко разошлась новость о нейросети компании Sanas, которая позволит работникам индийских колл-центров корректировать акцент на «более белый» (ее создателей даже обвиняли в расизме).

В России прогресс идет чуть быстрее: так, Росбанк еще 2 года назад подключил ИИ к распознаванию документов для открытия счетов во фронт-офисах. Нейросеть за секунды распознает реквизиты и проверяет данные, на что сотрудникам понадобились бы десятки минут. 

В бэк-офисах ИИ отвечает за оценку платежеспособности (так, 90% потребительских кредитов и 100% кредитных карт Сбера еще три года назад выдавал искусственный интеллект). А банковские брокеры применяют нейросети для аналитики больших данных, предсказания колебаний курса и выявления случаев биржевого сговора и инсайдерской торговли. 

В мидл-офисах же сфера применения ИИ — это комплаенс и KYC-алгоритмы (по подсчетам Business Insider, именно в миддл-офисах ИИ способен сократить больше всего издержек). Там нейросети выявляют повторяющиеся операции, проверяя их на предмет отмывания денег и мошенничества.

Наконец, ИИ в виде продуктов по роботизации документооборота (RPA) применяется в банках повсеместно для работы с отчетами, заполнения форм и операций в ERM- и CRM-системах. Среди российских разработок известность здесь получила технология автоматического распознавания документов EasyDoc, которой пользуются Райффайзен, Уралсиб и др.

Зачем свои, если есть готовые?

Рынок полон ИИ-решениями «из коробки» (например, готовых RPA-систем или «болванок» для ИИ) — но многие банки предпочитают вкладываться в собственную разработку. В основном это крупнейшие игроки, продукты которых становятся образцовыми (к примеру, чат-бот Erica, разработка Bank of America, или RPA-технология CoiN J.P. Morgan Chase).

Причин много — например, нежелание платить крупные лицензионные отчисления (а ведь разработчики — зачастую крупные корпорации — легко могут использовать свой продукт как рычаг давления, заработка или шпионажа). Обратная причина — безопасность: разработчики могут быть гораздо беднее заказчика и вероятность утечки на их стороне — выше.

При этом российские банки остаются в лидерах по исследованиям нейросетей: Сбер еще в 2021 году выложил на GitHub крупнейшую нейросеть для работы с русским языком в мире «ruDALL-E». Среди других разработок Сбера — «AI-копирайтер» для продуктовых карточек, грозящий оставить тысячи людей без работы.

От фронта до бэка 

ИИ развивается стремительно, но кризис способен превратить количественные изменения в качественные: если до сих пор он применялся для экономии, то в будущем ИИ может глубоко встроиться в бизнес-модели. Банки подтолкнут к этому инфляция, метавселенные и смена поколений.

Во-первых, углубится текущая практика. Чат-боты полностью вытеснят сервисы клиентской и даже технической поддержки: достаточно будет интегрировать «ремонтный» ИИ в решения удаленного доступа к устройству — и 90% техников с курьерами станут не нужны. Подобные решения уже разрабатывают IT-гиганты (пример — платформа удаленной починки vPro от Intel).

Во-вторых, окупаемость ИИ (например, Сберу в 2022 году разработка нейросетей принесла почти 200 млрд рублей дохода) преобразит облик банков. Консалтинговые гиганты вроде McKinsey или Deloitte уже размышляют, каким будет «ИИ-банк будущего»: по их подсчетам, глобальная выгода банков от применения нейросетей может достичь триллиона долларов.

А рост издержек на содержание фронт-офисов может подстегнуть банки к радикальному «уходу в онлайн» а-ля Тинькофф или Revolut: это станет тем более возможно, чем скорее вырастут поколения зумеров и «альф», ладящих с техникой и лояльных к банкам без отделений.

В какой вселенной открывали, туда и идите

Еще больший толчок дадут метавселенные: в феврале J.P. Morgan первым открыл там виртуальное отделение, но, по словам топ-менеджера Accenture Майка Эбботта, такой гонки между банками, как сейчас за освоение метавселенных, не было давно. Очень может быть, что через несколько десятилетий образ среднего банка в среднем городе будет таким: сотни «узлов» и «отделений» в метаприложениях, доступных по клику, пара физических офисов для документооборота и вип-переговоров — и широкая сеть доставки и «сотрудников по вызову» для всех остальных случаев.

В рамках уже упомянутого партнерства Deutsche Bank и Nvidia обещают разрабатывать и специальных цифровых аватаров, которые помогут новым клиентам ориентироваться в сервисах банка, — до интеграции этих аватаров с метавселенными остается один шаг.

Банки также развивают финансовых советников на базе ИИ: они способны строить тысячи похожих финансовых стратегий, анализируя повседневные траты и доходы клиента. Помогают нейросети и в анализе финансовой активности: к примеру, предупреждают, когда кто-то пытается вывести с вашего счета деньги. 

Один из первых и самых известных примеров подобного советника — Eno, разработанный банком Capital One еще в 2017 году на базе SMS и поражавший тогда разнообразием функций.

ИИ-детективы выходят на охоту

Сфера, где нейросети незаменимы, — антифрод (борьба с мошенничеством и отмыванием денег). Анализируя данные о миллионах транзакций в секунду, ИИ может засекать подозрительные операции и предотвращать кражу денег со счетов — а иногда и пресекать многомиллионные «серые» схемы. Так, Сбер еще в августе получил два новых патента на распознавание дипфейков, помогающих мошенникам обходить распознавание лиц.

Отдельно стоят антифрод-системы для оценки биржевых процессов: в банках часто происходят утечки внутренней информации, на которой можно неплохо заработать на бирже. Боты-аналитики разновидности TAFS (Trading Anti-Fraud Surveillance, антифрод-системы для трейдерских операций) отслеживают такие случаи в ретроспективе, чтобы выявлять инсайдеров.

На этом поле известность приобретает и российский бизнес. Например, компания AUTRETECH стала известна благодаря своему сервису антифрод-аналитики для банков: подключая ИИ к своим биржевым алгоритмам, банки могут выявлять подозрительные операции по отмыванию денег и инсайдерскую торговлю, ущерб от которой достиг бы миллионов долларов.

К слову, нейросети — идеальные трейдеры, помогающие с оценкой биржевых алгоритмов всему финтеху: к примеру, у Bloomberg есть особый алгоритм AlpacaForecast, с функциями трейдер-ассистента, анализирующий терабайты данных из терминалов Блумберга.

Какие угрозы несет ИИ банкам

Сами нейросети тоже вызывают проблемы, но редко: типичный пример —биржевые просчеты алгоритмов, дающие брокерам заработать на арбитраже.

Чаще всего угроза — человеческий фактор, причем ИИ действует с обеих сторон баррикад: в отчетах оксфордских экспертов о будущих «ИИ-преступлениях», их видах и классификации описано, как нейросети «подсовывают» сотрудникам вредоносные ссылки и обманывают их с помощью «дипфейков» и социальной инженерии. Банкам придется разрабатывать «контр-ИИ» для выявления подозрительных паттернов — и «борьба меча и щита» не ослабнет, пока живых людей надежно не изолируют от роботов.

Есть и исключение — рыночный коллапс: когда что-то массово идет не так, сбои у ИИ могут навредить сильнее, чем «человеческий» паралич. Время еще проверит на прочность «аварийные» протоколы банков — ведь без их надежности полноценного перехода в метавселенные не получится.

Именно поэтому угрозы безопасности стоят в числе первых, с которыми нейросетям предстоит справиться. На фоне кризиса энергопоставок и невиданной денежной эмиссии после пандемии рынки может «затрясти» в любой момент — а, значит, бремя по обеспечению безопасности сбережений уже сегодня лежит не только на людях, но и на роботах. 

Валерий Сидоренко, член Общественного совета при Минцифры России и генеральный директор digital-агентства «Интериум».