Как искусственный интеллект проникает в финтех: от чат-ботов к персональным ассистентам - Технологии
$56.51
63.02
ММВБ1937.35
BRENT51.93
RTS1080.15
GOLD1264.29

Как искусственный интеллект проникает в финтех: от чат-ботов к персональным ассистентам

читайте также
+47 просмотров за суткиГендиректор Viber: шопинг через мессенджер запустят в России до конца года +27 просмотров за суткиMail.Ru Group запустит собственный мессенджер +13 просмотров за суткиВ Госдуму внесли законопроект об идентификации пользователей мессенджеров +17 просмотров за суткиСупермаркет приложений: как онлайн-сервисы превратились в «набор всего» и чего ждать дальше? +21 просмотров за суткиПочему будущее финтех-стартапов под вопросом? +12 просмотров за сутки Выгодно ли бизнесу принимать платежи через социальные сети и мессенджеры? +19 просмотров за суткиПерсональный продавец: как чат-боты изменят мир анализа данных и что это значит для коммерции +102 просмотров за суткиФинансы на ладони: мобильные приложения для инвестиций и страховой защиты +32 просмотров за суткиМашина-учитель: как AI-технологии дадут новый импульс онлайн-образованию +115 просмотров за суткиЗащита от краха банковской системы: чем биткоин лучше счета в банке +19 просмотров за суткиИдентификация по нажатию клавиш: системы безопасности учатся анализировать поведение пользователей +7 просмотров за суткиРоскомнадзор заблокировал мессенджеры Blackberry, Imo, LINE и Vchat +14 просмотров за суткиНейросети для транзакций: как на деле работают «большие данные» в российских банках? +11 просмотров за суткиАлиса Мельникова («Сбертех»): «Есть разные способы вырасти в Google. У нас высокие шансы» +34 просмотров за суткиМиллиардер Олег Бойко инвестирует в финтех $150 млн +4 просмотров за суткиЗачем китайский гигант выходит на международный рынок денежных переводов? +17 просмотров за суткиНа биржу с пеленок: как учить детей финансовой грамотности с помощью технологий? +53 просмотров за суткиНеобходимый блокчейн: кому нужна технология распределенного реестра +1 просмотров за суткиРобот у полки: как использовать технологии работы с естественным языком в продуктовой рознице +7 просмотров за суткиГде искать новых «цукербергов» и почему в стартапы на миллиард не приходят в акселераторы

Как искусственный интеллект проникает в финтех: от чат-ботов к персональным ассистентам

Алексей Дурнев Forbes Contributor
Фото Simple invest
Хотя сервисы на базе искусственного интеллекта в финтехе сталкиваются с проблемами качества данных, а алгоритмы все еще нуждаются в совершенствовании, новые технологии изменят отрасль до неузнаваемости

Искусственный интеллект — уже давно не научная фантастика, а то, что мы носим в своем кармане каждый день.«Siri», Windows «Cortana», Android «Google Now» и другие приложения уступают новым уровням комфортного сервиса серии «Apple Pay» и финансовым консультантам ведущих банков. Каждую неделю на рынке data-технологий появляется что-то новое, что создает условия для продвижения ИИ (искусственного интеллекта) в индустрии. Он оказывается необычайно востребованным, проходя путь от успешных локальных бизнес-решений до глобального финансового тренда и банковского кластера будущего. Бизнес-модели, процессы, риски, опыт вовлекаются в единую волну трансформации. Традиционные финансовые институты  вынуждены считаться со стартапами.

Рост производственной обработки данных, совершенствование алгоритмов машинного обучения, снижение стоимости обеспечения процессов, усиленная конкуренция и завышенные требования потребителей к финансовым компаниям — все эти факторы привели искусственный интеллект к полноправному участию в сфере финансовых технологий. Более того, он достаточно надежен во всем, что касается рисков, конфиденциальности, проблем человеческого фактора и последовательности маркетинговой стратегии. Технологии на базе искусственного интеллекта (ИИ) позволяют финансовым компаниям работать на опережение и оказывать персонализированный сервис по более низкой цене, чем это было возможно раньше. По факту ИИ может качественно обрабатывать намного большие объемы информации, самообучаться и накапливать знания на рекордно высоких скоростях, обеспечивая улучшение взаимодействия между человеком и компьютером: компьютерные алгоритмы, которые непрестанно совершенствуются в процессе получения новых данных.

ИИ представляет собой не одну технологию, но комплекс родственных налаженных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно: обработка текста на естественном языке (NLP — natural language processing), машинное обучение (ML -machine learning ) экспертные системы, виртуальные агенты,  аналитическая обработка, системы рекомендации, помогающий роботу воспринимать, обрабатывать информацию и действовать по типу человеческого мышления. Такие технологии, как виртуальные агенты (разработанные компьютерами анимационные персонажи, выступающие в качестве онлайн-консультантов), аналитические идентификаторы и системы рекомендаций (алгоритмы для улучшении товаров и сервисов), обеспечивают инновационное поступательное развитие отрасли. Также всё это дает компаниям глубокое понимания сервиса и развития бизнес-процессов.

Мессенджеры захватывают рынок финансовых технологий, и совсем скоро мы будем покупать авиабилеты, оплачивать коммунальные услуги или делать заказ в магазине после минутного чата с роботом и одного клика в социальной сети, к которой привязана платежная карта. Чат-боты медленно, но неуклонно вытесняют мобильные приложения, хотя совсем недавно онлайн-банкинг казался вершиной комфортных и быстрых денежных операций. Так, всего за 10 лет, общение с роботами стало нашей новой повседневностью.

Чат-боты для миллиарда человек

Новые перспективы в этой области открыл Китай, где даже электронная почта не успела стать популярной, а на рынок уже хлынула «разговорная» коммерция, которая еще и  обошла по востребованности все другие каналы. Китайские пользователи могут забыть о наличных и онлайн-банке, потому что достаточно открыть мессенджер WeChat и напрямую, в один клик, купить всё, что придет в голову.

Интернет в западном мире развивался совсем иначе: дифференциация приложений как возможность выбора и сравнительной оценки удобства, неизменная востребованность электронной почты. Да и мессенджеры здесь другие — они, конечно, тоже идут к тому, чтобы покупки можно было осуществлять автоматизированно и через одного посредника, но «живое» консультирование клиента всё же не уступит место единой системе ботов. Слишком много процессов нужно поставить на бесперебойный поток, при этом обеспечивая синхронность, высокий уровень сервиса и распознавание запроса клиента. 

Подобные разработки есть и в России — например, встроенный в мессенджер Telegram Talk bank. Идея близка к китайскому WeChat, Talkbank тоже делает возможным финансовые операции внутри чата. Банк доступен всегда и везде, потому что он в кармане, во всей полноте возможных операций в электронном облаке смартфона.

Мой помощник

Номер один среди трендов, усиленных в 2017 году, —  качество обслуживания клиентов. Было установлено, что потребители хотят делиться своей личной информацией, если они могут получить персонализированные советы, предложения на основе общего понимания их потребностей. Использование искусственного интеллекта для создания контекстной осведомленности может посоветовать, к примеру, как урезать затраты на латте, чтобы осуществить арендную плату в конце месяца.

Этой зимой Сбербанк, внутри приложения «Сбербанк онлайн», внедряет сервис «Мой помощник», который сможет, на основе анализа трат и предпочтений клиента, давать советы о бонусах, специальных предложениях, оптимизации расходов, налоговых возвратах и различной документации. Финансовая технология проекта встает в один ряд по  целесообразности с чат-ботами. До этого российские банки только тестировали искусственный интеллект, но вся эта область решений оставалась в списке блестящих идей на будущее. Но уже сейчас подобные приложения активно внедряются и вполне способны изменить структуру банковской индустрии в России. А вот в Мидзухо, одном из ведущих японских банков, роботы уже стали реальностью, там клиентов обслуживает искусственный интеллект энергичных консультантов.

Робоэдвайзинг в России

Альтернативой финансовых консультантов по банковским вопросам, конкретным покупкам и другим денежным операциям в режиме онлайн стал робоэдвайзинг. По сути, это понятие сводится к финансовому консультированию клиента посредством автоматизированных технологий.

Робоэдвайзеры дают большие преимущества в сфере онлайн-трендинга. Прежде всего, это заявки в один клик и открытие счета в реальном времени, мониторинг, актуальные новости и обработка больших объемов сделок сразу. Распространение брокеров в социальных сетях делает инвестиционные знания более доступными и понятными, а общение с клиентом — простым и адресным.  Автоматизация позволяет преподносить информацию в режиме 24/7, при этом снижая издержки процессов. Робоэдвайзеры доступны на десктопе или в формате мобильных приложений, несут в себе функции портфельного управляющего, определяющего риски и оптимальную инвестиционную стратегию. Характерная черта робоэдвайзеров — довольно низкие комиссии по операциям.

Для обеих сторон это максимально выгодный вариант развития событий, не только в контексте любых онлайн-покупок, но и инвестиционной деятельности, в том числе  самостоятельных, розничных инвесторов. Список продуктов и приложений в этой области активно пополняется новыми узнаваемыми брендами. Если говорить об инвестиционных целях, то на слуху сейчас ETF, REIT. В США довольно популярно мобильное приложение Robinhood — брокерские онлайн-услуги без минимального взноса и комиссии. В России более известны «Финам» (Finamtrade), «Церих» (Zerich Trader Workstation), «Ай Ти инвест» (SmartX), а также и сами QUIK, METATRADER и TRANSAQ. Довольно ярко проявил себя «Мой брокер», мобильное приложение компании БКС, которое объединило в одном сервисе торговлю, мониторинг, аналитику и прямую коммуникацию с финансовым советником в режиме чата или телефонного звонка.

Еще один относительно новый сервис — «Тинькофф инвестиции». Он позволяет покупать ценные бумаги в режиме онлайн с помощью кредитной карты. По факту, процедура оформления не выходит за рамки традиционного брокерской деятельности, но некоторые бюрократические проволочки и необходимость присутствовать при заключении договора всё же упраздняются. С одной стороны, быстро и удобно, с другой — под высокую ставку по процентам. 

Из совсем новых стартапов стоит отметить российские Simple invest, Yango, Newton и Conomy Right и сервисы по учету личных финансов (PFM/PFP). Если раньше функционал последних (PFM/PFP) не шел дальше учета расходов, то новые версии помогают накопить нужную к конкретному сроку сумму, спрогнозировать бюджет и работать с банковскими выписками. Список топ-программ по учету личных финансов возглавляет компания Mint LeamVest и более «элитный» PersonalCapital. В России это два типа продуктов — приложения от самих банков, но в таком формате есть существенный недостаток, привязка к конкретным банковским картам. Если их у пользователя несколько, к тому же выпущены они разными финансовыми структурами, то свести учет воедино в рамках одного приложения такой вариант не позволит. Второй тип — независимые приложения, но и здесь не без сложностей, такой апп потребует ручного ввода данных при каждой операции. Среди независимых сервисов известны Дзен-Мани, EasyFinance, Coin Keeper и Panda Money. 

Кибер-банкинг — закономерное развитие финансовых услуг в разрезе потребления, онлайн-операций и банковской эволюции. «Разговорная коммерция» действительно в состоянии совместить в повседневности формат быстрых чатов и таких же быстрых и удобных финансовых операций. Как именно это произойдет — покажет время и ожидания пользователей.

Безусловно, у использования сервисов на ИИ в финтехе, есть и свои риски. Так,  математические модели компьютерного обучения, которые были построены с учетом обучающих наборов данных, по факту не являются репрезентативными и могут привести к неточностям при практическом использовании. Смежной проблемой является непрозрачность алгоритмов и систем ИИ в сравнении с традиционными аналитическими методами. Отсутствие однозначных систем тестирования ИИ до реализации может привести к небезопасным результатам. Безопасность является особой проблемой для искусственного интеллекта, что делает данную систему непредсказуемой после ее запуска в реальный мир.

Тем не менее, ИИ действительно неоценим для финансовой индустрии, которая генерирует огромное количество данных. Мы будем свидетелями как успешных кейсов применения искусственного интеллекта, так и провалов. В любых системах, находящихся на стадии становления, естественно будут ошибки, и чтобы их решить потребуется время и деньги со стороны индустрии. В перспективе ИИ изменит финансовую индустрию до неузнаваемости и станет неотъемлемой ее частью.