ENG
Мнение, Технологии

Как машинное обучение помогает банкам и платежным системам

Михаил Ежов – сооснователь блокчейн-сервиса по распознаванию и анализу речи Anryze

Через пять лет Сбербанк, по словам главы компании Германа Грефа, сможет принимать 80% всех решений с помощью искусственного интеллекта:

«Мы посчитали, если сравнить банк сегодня и Сбербанк пять лет назад, то примерно 50% тех решений, которые принимались людьми, сегодня принимаются машинами. И через пять лет, мы считаем, мы сможем принимать примерно 80% всех решений автоматически с помощью искусственного интеллекта».

Сегодня нейросети позволяют анализировать финансовые транзакции, собирать и использовать информацию о клиентах, формировать уникальные пакеты предложений и услуг для конкретного пользователя, принимать осознанные решения о выдаче кредитов и даже бороться с мошенничеством.

Основные понятия

Термин «машинное обучение» включает в себя любые попытки научить машину улучшаться самостоятельно – например, обучение на примерах или обучение с подкреплением. Машинное обучение – процесс, связанный с вводом и выводом данных, предполагающий использование некой математической модели – алгоритма.

Искусственная нейронная сеть, или «нейросеть», – частный случай машинного обучения, компьютерная программа, работающая по принципу человеческого мозга: она проводит входящие данные через систему «нейронов», более простых программ, взаимодействующих между собой, после чего выдает результат вычислений на основе этого взаимодействия. Любая нейросеть самообучаема и может использовать накопленный в ходе работы опыт.

Нейросети и алгоритмы машинного обучения позволяют повысить ценность данных: искусственный интеллект может их не только сохранять, но анализировать и систематизировать, выявлять закономерности, недоступные при самостоятельном анализе большого массива информации. Благодаря последней особенности нейросети умеют моделировать и предсказывать события, основываясь на предыдущем опыте.

Смена парадигмы предоставления банковских услуг в России и в мире

Стремясь выделиться среди конкурентов и завоевать внимание целевой аудитории, банковские компании переходят от пассивного взаимодействия с клиентом к проактивному. Банки создают новые сервисы, продвигают новые услуги и пакеты услуг, опираются на принцип клиентоориентированности – предлагают каждому именно то, в чем он заинтересован, подбирают индивидуальные предложения по кредитам. Развитие решений, основанных на использовании нейросетей, идет в нескольких направлениях. Появляются умные помощники, которые позволяют быстро получить нужную информацию или принять решение, – например, Telegram-бот банка «Райффайзен» поможет найти ближайшее отделение и узнать, работает ли оно по субботам. Совершенствуются решения, связанные со скорингом, – интеллектуальной оценкой кредитной истории клиента. Онлайн-сервис Scorista оценивает благонадежность заемщиков МФО. Инструмент для автоматизации деятельности МФО Credit Sputnik включает в себя интеграцию с продуктами поставщиков кредитных историй ОКБ, Equifax, «Русский Стандарт», сервисом ФССП.

Стартапы разрабатывают системы смарт-контрактов – построенные на технологии блокчейна агенты, поведение которых автоматизировано и определено математической моделью. Смарт-контракты, описывая договор любой сложности, автоматически исполняются на каждом этапе, выполняя определенный набор условий. При этом изменить или стереть историю сделки невозможно. Британский банк Barclays внедряет такую технологию, чтобы регистрировать переход права собственности и автоматически перечислять платежи в другие кредитно-финансовые учреждения.

Нейросети позволяют эффективно обрабатывать данные о клиентах и пользователях услуг. Многие современные стартапы – американская система Brighterion, системы iPrevent и iComply – основаны на применении подхода Know Your Customer (KYC). Суть подхода – в подробном анализе поведения клиента. Сбор данных о поведении помогает составить полное представление о клиенте и обеспечить более персонализированный сервис. А еще подобное позволяет выявлять отклонения от стандартного паттерна и распознавать несанкционированные действия с аккаунтом.

Именно эту идею взяли за основу разработчики приложения Sense от «Альфа-Банка». Сервис – финансовый помощник, который напомнит о платежах по кредиту или за коммунальные услуги, подскажет, как сократить расходы, и даст совет – например, какое такси лучше заказать или где купить цветы.

Искусственный интеллект для повышения индекса лояльности клиентов

Оценивать можно не только клиентов, но и самих сотрудников банка – чтобы иметь возможность постоянно совершенствовать качество предоставляемых услуг. И тут на помощь снова приходят нейросети: централизованные сервисы Amazon Connect, Google Cloud Speech API или платформа Anryze, использующая распределенные вычисления на базе блокчейна, позволяют расшифровывать телефонные переговоры в текст и обрабатывать полученную информацию. Записи телефонных разговоров позволяют контролировать деятельность сотрудников, дорабатывать скрипты продаж, выявлять ошибки и повышать лояльность клиентов за счет определения и решения основных проблем коммуникации. Текстовый формат обеспечивает больше возможностей для анализа информации: например, поиск по ключевым словам.

Скоринг: нейросети для оценки рисков в кредитовании

Скоринг (англ. score – «счет») – это система и метод оценки рисков по кредитам, а также управление рисками на основе прогноза вероятности просрочки конкретным заемщиком платежа по кредиту. Использование систем скоринга на базе технологий машинного обучения позволяет автоматизировать процесс выдачи кредитов. На сегодняшний день скоринговые решения используют «Банк Москвы», «Юниаструм Банк», банк МДМ, «Росгосстрах» и «Хоум Кредит». «Бинбанк» ведет проекты по включению в анализ данных телекоммуникационных компаний и информации из социальных сетей, чтобы принимать решения по кредиту на основании максимального количества информации о каждом клиенте.

Нейросети для автоматизации рутинных процессов и оптимизации сложных задач

Современные алгоритмы машинного обучения способны автоматизировать некоторые рутинные этапы процесса AML (Anti Money Laundering): создание и подготовку отчетов, рассылку уведомлений, отбор счетов и транзакций по определенным вызывающим подозрение параметрам. Подобную систему – SAS AML – в прошлом году внедрил «Тинькофф-банк»: за счет автоматизации удалось перераспределить человеческие ресурсы с необходимого контроля на непосредственное расследование криминальных схем и повысить индекс выявления подозрительных операций на 95%.

Глубокое обучение: противодействие мошенничеству на базе нейросетей

Ежегодно в мире отмывают от 800 млрд до 2 трлн долларов. Только в США на борьбу с отмыванием денег тратится около 7 млрд долларов в год. С отмыванием боролись вручную, проверяя каждую транзакцию, однако с появлением технологий машинного обучения ситуация изменилась: теперь решить проблему можно с помощью нейросетей.

Нейросети позволяют собирать и анализировать огромные массивы данных – даты и точное время проведения транзакций, географическое положение, информацию о клиенте и поведении клиента. Технологии глубокого обучения используются в системе онлайн-платежей PayPal: чтобы обезопасить клиентов, компания разработала масштабную систему сбора и анализа поведенческих паттернов.

Индийский банк HDFC с помощью SAS Institute внедрил систему, выявляющую мошеннические операции. Американский стартап Merlon Intelligence разработал платформу для выявления подозрительных транзакций с использованием алгоритмов NLP (Natural Language Processing) и в итоге получил финансирование на сумму более 7 млн долларов от венчурного фонда Data Collective.

Что дальше?

Симбиоз «больших данных» и машинного обучения предлагает принципиально новый подход к проблемам сегментации клиентов, выдачи кредитов и составления прогнозов, а также решение широкого спектра аналитических задач. Глубокая интеграция финансовых технологий и искусственного интеллекта в перспективе позволит создать так называемый «умный рынок»: оптимизировать процессы предоставления услуг, сократить издержки на ведение бизнеса, упростить взаимодействие за счет использования смарт-контрактов.

Используя возможности обучаемых нейросетей, общество перейдет к более простой и прозрачной экономике, сможет повысить уровень безопасности и доверия между всеми ее участниками. Если банки хотят сохраниться как институт, им важно воспользоваться всеми преимуществами новых технологий и остаться полезными для клиентов.

Материалы по теме


Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.