Искусственный интеллект и возможности банковской индустрии объемом $1 трлн
Более $1 трлн. Во столько аналитики оценивают стоимость спасения искусственным интеллектом банковской отрасли. Финансовые организации ожидают снижения операционных расходов на 22% в связи с использованием искусственного интеллекта, при этом большая часть экономии придется на дирекцию и главный офис. Но все это зависит от одного: уровня комфорта потребителей во взаимодействии с искусственным интеллектом.
На планете около 7,5 миллиардов человек, плюс/минус пару десятков миллионов. Но это число меркнет по сравнению с количеством подключенных устройств по всему миру. Согласно данным Autonomous, финансовой исследовательской компании, количество подключенных устройств на одного человека составляет 3 к 1, то есть всего около 22 миллиардов девайсов. И это количество смарт устройств будет продолжать расти, поскольку гиганты венчурного капитала ежегодно инвестируют десятки миллиардов долларов в компании, работающие с искусственным интеллектом, ориентированные на устройства с цифровой связью.
Для финансовых организаций их кусочек этого массивного AI-пирога составляет более $1 трлн. прогнозируемой экономии затрат. К 2030 году традиционные финансовые учреждения могут сэкономить 22% затрат, говорит Autonomous в 84-страничном отчете об искусственном интеллекте в финансовой отрасли. Вот как они разделяют экономию средств:
Главный офис — $490 млрд. экономии. Почти половина из них ($199 млрд.) будет приходиться на сокращение масштабов розничных сетей, служб безопасности, консультантов, кассиров и другого персонала дистрибуции.
Мидл офис — $350 млрд. в виде экономии. Простое применение искусственного интеллекта к соблюдению нормативных требований, KYC / AML, аутентификация и другие формы обработки данных позволят банкам и кредитным союзам сэкономить ошеломительные $217 млрд.
Вспомогательный офис – экономия $200 млрд. из которых $31 млрд. будут отнесены к системам страхования и инкассирования.
Эти цифры совпадают с прогнозами других аналитиков и исследовательских компаний. Bain & Company оценили экономию на уровне около $1,1 трлн., в то время, как Accenture оценивает, что к 2035 году искусственный интеллект сэкономит финансовой отрасли $1,2 трлн.
В банковском секторе США 1,2 миллиона сотрудников уже были подвергнуты влиянию искусственного интеллекта в головном, административном и вспомогательном офисах, причем почти три четверти рабочих в головном офисе используют искусственный интеллект (даже если они этого не знают). Если рассмотреть инвестиционную и страховую отрасли, то существует еще 2,5 миллиона служащих в сфере финансовых услуг США, на работу которых непосредственно влияет искусственный интеллект.
Варианты использования искусственного интеллекта
Autonomous видит три основных способа, с помощью которых искусственный интеллект преобразует банковскую отрасль:
1. Технологические компании, использующие искусственный интеллект, такие как Google и Amazon, будут добавлять функции финансовых услуг своим умным домашним помощникам, а затем использовать этот интерфейс данных через взаимодействия с традиционными поставщиками банковских услуг.
2. Технологические и финансовые компании объединятся или начнут сотрудничать для создания полных психографических профилей потребителей на основе социальных, коммерческих, личных и финансовых данных (например, как Tencent в партнерстве с Ant Financial в Китае).
3. Криптосообщество построит децентрализованные автономные организации, использующие компоненты с открытым исходным кодом, с целью перехода власти потребителям.
Устройства с поддержкой искусственного интеллекта уже используют наблюдение и звук для сбора информации даже более точно, чем люди, и образ мышления программного обеспечения по-прежнему становится все более похожим на человеческий.
Программное обеспечение способно не только понять содержание входных данных и классифицировать их в масштабе, но оно также продемонстрировало способность генерировать новые примеры этих входов. Художники сейчас находятся под угрозой исчезновения, также как юристы и банкиры.
Но искусственному интеллекту предстоит еще долгий путь, прежде чем компьютер станет следующим Ван Гогом или Поллоком. Сегодняшний искусственный интеллект «ограниченный», что означает, что машины построены так, чтобы реагировать на конкретные события и не имеют возможностей к общему рассуждению. Тем не менее, существует множество практических приложений с применением технологии искусственного интеллекта, которые банки и кредитные союзы сегодня уже используют.
Наиболее показательные варианты использования – чатботы в головном офисе, противодействие мошенничеству и рискам, а также KYC / AML в мидл офисе, а также андеррайтинг во вспомогательном офисе.
Финансовые институты могут использовать искусственный интеллект для подключения диалоговых интерфейсов, которые интегрируют финансовые данные и операции со счетом с автоматическими «агентами», работающими по алгоритмам, которые позволяют вести беседы с потребителями.
Bank of America объявил о том, что он активно продвигает Erica, своего виртуального помощника, среди всех своих 25 миллионов клиентов мобильных банковских услуг. Используя голосовые команды, текст или сенсорное управление, клиенты BofA могут попросить Erica показать остаток на счетах, перевести деньги между счетами, отправить деньги с Zelle и планировать встречи с реальными представителями в финансовых центрах.
Биометрия, а также автоматизация документооборота и соответствия требованиям — это другие сильные варианты использования искусственного интеллекта. Чтобы улучшить потребительский опыт, искусственный интеллект позволяет банку или кредитному союзу наладить аутентификацию мобильного платежа с использованием отпечатка пальца или заменить цифровой код доступом с распознаванием голоса.
В мидл офисе искусственный интеллект может выполнять регуляторные проверки в режиме реального времени для KYC / AML в рамках всех транзакций, а не полагаться на более традиционные методы использования пакетной обработки для выборочного анализа потребителей.
Пожалуй, наиболее перспективным приложением, по мнению Autonomous, является использование искусственного интеллекта для интеграции социальных сетей, а также машинного наблюдения в развитие кредитных, инвестиционных и страховых продуктов.
Хирургическая операция? Нет проблем … Но, что насчет финансового совета?
Потребители по-прежнему опасаются использования искусственного интеллекта, особенно в банковской сфере. Откровенно говоря, многие потребители даже не совсем понимают, что такое искусственный интеллект, поэтому, возможно, они просто боятся неизвестности. К сожалению, только 44% потребителей в опросе SAS сказали, что могут объяснить кому-то другому, что такое искусственный интеллект. К тому же они не уверены, что личные данные, используемые в с участием искусственного интеллекта, защищены, и только 35% заявили о своей уверенности в защищенности данных.
Большинство потребителей говорят, что они скорее доверятся медицинским услугам с использованием искусственного интеллекта, чем банкам, которые применяют искусственный интеллект для управлениям финансами. Искусственный интеллект в ритейле также положительно воспринимается потребителями, почти половина говорят, что им удобны ритейлеры, использующие компьютеры и дронов для оформления и доставки заказов.
Единственной сферой, в которой большинство потребителей поддерживают использование банками и кредитными союзами искусственного интеллекта, является мониторинг таких угроз, как мошенничество, 59% потребителей одобряют это. Наименее популярное среди потребителей использование искусственного интеллекта относится к анализу истории потребительского кредитования для последующих рекомендации по выдаче кредита.
Потребительское переживание за искусственный интеллект в финансовых услугах можно объяснить недостаточным пониманием того, как он может улучшить потребительский опыт или сделать финансовую жизнь более удобной и даже более здоровой.
И конечно же, всеобщей уверенности не помогает то, что каждое популярное кино, в сюжете которого что-то связано с искусственным интеллектом, рисует компьютер или робота, как бессердечного злодея, стремящегося уничтожить человечество. Один из ранних фильмов 2001 года: «Космическая одиссея» вызвал у публики страх перед искусственным интеллектом, когда компьютер «HAL» уничтожил экипаж, убив их одного за другим. Голливудские блокбастеры, такие как «Терминатор» и «Матрица», подготовили зрителей по всему миру, к тому, что нельзя доверять любой машине, способной к обучению. Другие фильмы, такие как Ex Machina и Her, где женщины-роботы стремятся к мировому господству, тоже лишь усугубляют кинематографическую истерию вокруг искусственного интеллекта.
Рост чатботов
Несмотря на паранойю общественности в отношении диалоговых интерфейсов с использованием искусственного интеллекта, разработчики во всех секторах продолжают гнуть эту линию. Основные разработки ведутся с использованием нескольких методов машинного обучения, включая распознавание речи и системы обработки естественного языка, которые превращают произносимые слова в данные. Из этого «сырья» платформы, работающие на искусственном интеллекте, могут извлекать смысл, обнаруживать эмоции, интерпретировать контекст и в конечном итоге формировать соответствующий ответ.
Такие диалоговые интерфейсы являются естественными расширениями сегодняшней мобильной сети, и неудивительно, что среди потребителей, миллениалы более комфортно, чем старшие поколения воспринимают контакт с их банком или кредитным союзом, без участия реального человека. 90% «молчаливого поколения» (родились в 1925-1945) предпочитают обслуживание по телефону, в то время, как только 12% миллениалов предпочитают телефон, причем почти все остальные ищут чат, социальные или текстовые каналы.
Finn AI — это канадская компания, предоставляющая финансовым учреждениям чатбота, который интегрируется в существующие основные системы и приложения для общения, такие как Facebook Messenger. В настоящее время компания работает с банками первого и второго уровней на четырех континентах, чтобы автоматизировать часто возникающие задачи главного офиса и сократить время, затрачиваемое на такую деятельность, в два раза.
Finn AI – является виртуальным банковским помощником, который использует естественный язык, чтобы понять, что хотят пользователи. Технология использует несколько источников данных для извлечения информации, включая агрегаторы данных (такие как MX), основные банковские системы (например, Temenos), кредитные бюро, карточные сети и другие. Finn AI использует машинное обучение и обработку естественного языка для создания информации о пользователях, чтобы клиенты банка могли получать персонализированные советы на основе их характеристик, настроений и финансовых профилей.
Банк Монреаля уже объявил, о своем сотрудничестве с Finn AI, результатом которого стал персональный банковский чатбот для потребителей, получивший название BMO Bolt. Чатбот может ответить на 250 распространенных вопросов и научиться отвечать на дополнительные вопросы, по мере увеличения количества взаимодействий с людьми.
В эпоху открытого банкинга вы можете ожидать, что больше финансовых учреждений развернут диалоговые интерфейсы, которые улучшат потребительский опыт способами, подобными Finn AI. Банки, такие как Barclays со своим API Store и HSBC, у котороых есть портал разработчиков, поощряют сторонние стартапы создавать новые приложения и более инновационные платформы.
Сила, влияющая на подрыв инноваций
В центре внимания большинства финтех компаний, использующих искусственный интеллект, является улучшение потребительского опыта, но независимый прогноз говорит о том, что реальная преобразующая сила искусственного интеллекта будет в сферах, связанных с разработкой продукта. Банки и кредитные союзы смогут применять качественные, а также количественные данные для создания новых финансовых продуктов. Например, Upstart, финтех платформа кредитования, применяет искусственный интеллект и машинное обучение для подтверждения кредитов, используя альтернативные данные, такие как посещенные школы, опыт работы и поведение пользователя в Интернете при подаче заявки на получение кредита онлайн. Стоит отметить, что Upstart уже выдали более $1.9 млрд. в виде займов.
Компания предлагает платформу для онлайн-приложений, страхования, верификации и обслуживания банков и кредитных союзов. BankMobile использует программное обеспечение Upstart для определения кредитоспособности потребителей с малоинформативным или полностью отсутствующим кредитным профилем.