ENG
Благодаря пандемии стало еще более отчетливо видно, как скачкообразно пятый технологический уклад переходит к шестому. Ведущая роль локомотива прогресса переходит от финансового капитала (кредиты, акции, фьючерсы, опционы…) и экономики услуг (прямого контакта с клиентом) к роботизированным производствам и полностью электронным услугам. Например — финансовым. Согласно прогнозам, к 2035 году в России инновационные сервисы будут применяться в 96% случаев платежей и переводов. При этом еще более широко, чем сейчас, в финансовой сфере будут использоваться разнообразные роботизированные программы и алгоритмы.
Такое динамичное внедрение информационных технологий в финансовых организациях вызвано, в частности, пользой, которую им приносит искусственный интеллект (ИИ): роботизация позволяет освободить тысячи, а порой и миллионы, часов рабочего времени сотрудников, сократить или эффективно использовать персонал, избежать излишних трат. Для примера можно привести один крупный банк, экономия ежегодных расходов которого, согласно его утверждению, составляет до ста миллионов рублей именно благодаря роботизации рутинных процессов.
Свою роль в распространении информационных технологий в финансовых организациях играет то, что для их использования не требуется перенастраивать всю систему, будь то внутренние процессы в компании или коммуникация с клиентами. Они гармонично дополняют функционирующую IT-инфраструктуру, не мешая ее основополагающим элементам. Исключения не составляют и роботизированные программы.
Важно отметить, что они, роботы, действуют практически так же, как человек. Причем не прерываясь на еду и отдых и допуская гораздо меньше ошибок — ведь они не повторяют неверных действий и не страдают перепадами настроения. Кроме того, в некоторых случаях благодаря роботам клиенты получают более качественное и удобное обслуживание по более низким ценам.
Наиболее активными потребителями информационных технологий, в том числе роботизированных программ, являются банки. Главным образом, конечно, крупные. Они направляют десятки, а порой и сотни, миллиардов рублей на развитие IT. В них сосредоточены основные технологические компетенции области финтех. Они покупают подающие надежды стартапы, идут по модели стратегического партнерства, а также активно занимаются внутренней акселерацией и создают бизнес-инкубаторы. В обозримой же перспективе в России, возможно, еще появится отдельная группа так называемых «необанков» — виртуальных банков. Первым таким банком в стране стал «Тинькофф». Необанки технологичны сами по себе: в работе с клиентами они прибегают к новым технологическим решениям — разнообразным мобильным приложениям и чат-ботам.
Отдельно скажу о развитии применения финансовыми организациями роботов. На сегодняшний день они используются ими для самых обычных операций — таких, которые требуют значительного времени, но являются при этом простыми и не приводят к большой добавленной стоимости. Например, роботы задействованы в обработке информации о кредитозаемщиках. Они анализируют имеющуюся в Сети информацию о нем, данные, полученные из государственных информационных систем, проверяют различные документы. Далее они аккумулируют все данные о заёмщике и присваивают ему тот или иной ранг — в зависимости от доходности, надёжности, риска.
Также роботы обрабатывают разнообразные бумажные документы: счета-фактуры, акты выполненных работ, акты сверки, товарные накладные, универсальные передаточные документы. Они делают сканы всей этой «бумаги», распознают ее и распределяют по учётным регистрам, сделкам и договорам. Человек работает только с «бумагой», распознавание которой роботу далось плохо или в отношении которой робот «сомневается». Кроме того, роботы могут выгружать выписки, переносить данные из одной системы в другую и даже подготавливать регуляторную отчётность.
В настоящее время многие банки страны размышляют над тем, чтобы заменить специалистов клиентской поддержки чат-ботами. Это неудивительно — роботы незаменимы при информировании о банковских продуктах, помощи в заполнении реквизитов, ориентации в навигации по интернет-ресурсу, а также предупреждении о сроках платежа.
Роботы активно начинают применяться для оценки общения с клиентом. Они уже умеют не только реагировать на ключевые слова, но проводят полноценный анализ (не одного параметра) поведения работников во время разговора с клиентом. Что уж говорить про контроль удовлетворенности клиента оказанной услугой — он был одной из первоначальных функций роботов, при этом необходима она была не только и не столько финансовым организациям.
Ещё один пример перспективного для роботов направления, играющего важную роль в жизни общества, — работа с должниками. В настоящее время банки работают над созданием роботов-коллекторов. Какие преимущества они имеют по сравнению с соответствующими специалистами? Коллекторская работа — очень чувствительный в социальном плане сегмент деятельности финансовых организаций, который к тому же наиболее зарегулирован в сравнении с другими сегментами. Роботы работают в соответствии со строгими скриптами общения с гражданами. Причем они не просто звонят задолжавшему человеку, выдавая один за другим стандартные шаблоны. Каждая последующая фраза выбирается ими в результате анализа ответа должника, его эмоций. Cам робот не зависит от эмоций и не срывается на собеседника, в результате никаких жалоб на его поведение не поступает.
Другие решения на основе искусственного интеллекта (не роботы) привносят новшества в уже не первый год существующие в цифровом формате финансовые операции. Например — в онлайн-платежи и переводы. Благодаря ИИ клиенту достаточно сказать, кому и для чего он хочет перевести средства, и если его мобильный телефон включен, платежное поручение сформируется. Далее клиенту нужно будет только подтвердить операцию, все другие действия — за ИИ. Главное — оставлять за собой итоговый контроль.
Другой пример — работа с активами. Искусственному интеллекту под силу алгоритмическая торговля, также он может за одну секунду проводить множество сделок, нужно только должным образом настроить и отладить алгоритмы, не допуская margin call. Кроме того, основываясь на анализе курсов ценных бумаг, ИИ способен рекомендовать те или иные изменения составляющих портфеля.
Искусственный интеллект сегодня также может применяться в работе с финансовыми и кредитными рисками. Ни для кого не секрет, что какие-то банки с успехом ведут рискованную политику, повышая при помощи ее свою доходность (разумеется, нужно оставаться в действующих нормативных рамках), а какие-то вообще не могут себе это позволить. Поддержание баланса между риском и доходностью еще недавно осуществлялось при помощи определенных людей или длительных расчетов, но сейчас соответствующие рекомендации в реальном времени дает искусственный интеллект.
Как видно, ИИ сегодня находит свое применение в самых разных финансовых операциях. И будет, по всей вероятности, применяться в них еще более широко. Однако у государства сохраняется не совсем верное представление о том, кто в стране и, в частности, в банковском секторе, определяет курс развития искусственного интеллекта. Не является его потребителем, а открывает его новые возможности.
Не так давно Герман Оскарович Греф заявил, что главным по развитию ИИ в стране является Сбербанк! Ему совершенно правильно ответил в одном из интервью академик РАН Константин Владимирович Рудаков, сказав, что если главный по искусственному интеллекту у нас в стране Сбербанк, то главной по кредитам должна быть Академия наук. Проблемами и возможностями ИИ на высоком теоретическом уровне, как раньше, так и сейчас, в России занимается большая команда выдающихся математиков. В практическое применение сейчас попадают те технологии, которые получили теоретическое обоснование несколько десятилетий тому назад, но для их полезного использования тогда попросту было недостаточно вычислительных мощностей. То есть ведущая роль в развитии искусственного интеллекта в стране на самом деле была и остаётся за наукой.
