Впроваджувати AI у фінтех: Data Science UA про перспективи, тренди та інновації

Як працює AI та чому він завоював прихильність

Основне завдання AI — це автоматизація рутинної роботи людей, щоб звільнити їхній час для важливіших завдань. Генеративний AI, що пише тексти та створює зображення, бере за основу матеріали, які вже існують, та реалізує їх у новому світлі. Інші напрями AI дозволяють сегментувати інформацію, шукати закономірності, аналізувати, давати рекомендації тощо. 

Завдяки тому, що AI виконує окремі завдання швидше за професіоналів і мінімізує людський чинник, його популярність стрімко зростає. AI — це Excel нового часу. Змініть Excel на калькулятор, і відчуєте те саме, що й через десять років, якщо проігноруєте AI сьогодні.

Чому AI важливий для фінтеху? Оцінювання в індустрії

Автоматизація бізнес-процесів, економія коштів, підвищення ефективності роботи співробітників та створення можливостей для інноваційних продуктів — усе це підштовхує фінтех до використання технологій AI. Застосування AI дозволяє фінансовим компаніям оптимізувати роботу, зменшити витрати та розширити спектр послуг.

Всесвітньо відомий футурист та автор 20 бестселерів у сфері бізнесу й технологій Бернард Марр вказує на перспективу активного розвитку автономних фінансових екосистем у статті, присвяченій AI трендам у фінтех на найближчі десять років. AI має потенціал для автономного керування цілими фінансовими системами. Ця технологія вже активно розвивається — про це ми поговоримо далі.

За оцінюванням McKinsey Global Institute (MGI), GenAI має потенціал щорічно додавати від 2,8% до 4,7% загальних доходів галузі. Насамперед завдяки підвищенню продуктивності співробітників за допомогою AI.

У 2023 році глобальний AI на ринку фінтех оцінювався в $12,32 млрд. За висновками CMI, до 2032 року очікується, що він досягне $45,07 млрд за середньорічного темпу зростання 15,5% протягом 2023–2032 років.

Три напрями, де Data Science UA може бути корисною

1. AI-консалтинг — послуга для двох видів команд: для тих, хто прагне інтегрувати AI у майбутньому швидко й легко; для тих, хто вже розробляє власний продукт і потребує кураторства або консультацій для технічної команди, щоб виконати проєкт швидко та якісно.
2. Розроблення AI-рішень — для створення готового продукту з нуля й апгрейду дієвих систем.
3. AI-корпоративне навчання — для відділу або компанії розробляється індивідуальна програма навчання й добірка AI-інструментів. Також проводиться тренінг. Обсяг навчання, його складність і специфіка адаптуються відповідно до цілей. Така опція існує як для технічних, так і для бізнес-команд.

Три AI-тренди у фінтех

Забезпечення захисту від шахрайства, створення AI-асистентів та автоматизоване управління фінансами — це топ запитів, із яким звертаються клієнти до Data Science UA сьогодні.

Звичайно, потенціал AI у сфері фінтех цим не обмежується. Нині технологія здатна на:

• оцінювання активів;

• автоматичний аналіз кредитних заявок та видачу кредитів;

• зменшення ризиків кредитування й автоматизоване визначення кредитних лімітів;

• персоналізовані пропозиції та фінансові послуги для клієнтів;

• автоматичні рекомендації щодо подальших дій для працівників, компанії тощо.

Роль AI у забезпеченні захисту від шахрайства

Для електронних систем основним маркером шахрайства є аномальна поведінка користувача. Визначити, що таке аномальна поведінка, ідентифікувати її та зреагувати на неї — це завдання програмного забезпечення.

До найпопулярніших критеріїв визначення аномальної поведінки відносять періодичність транзакцій, їхню величину, локацію та зв’язки з іншими акаунтами, що були помічені в шахрайстві.

Існує два основні напрями для підвищення рівня безпеки компаній: використання готових рішень або розроблення власних.

Готові рішення для виявлення шахрайства

Готовим програмним забезпеченням користуються компанії будь-яких масштабів. Проте тенденції останніх років показують, що як стартапи, так і світові лідери орієнтуються на імплементацію унікальних рішень, створених саме для них.

Головне завдання компанії-розробника — створити рішення, що задовольняє потреби якомога більшої кількості компаній на ринку. Таке програмне забезпечення є ефективним. Проте досить загальним, адже гарно вправляється лише з типовими випадками шахрайства.

Індивідуальне розроблення AI-рішень для виявлення шахрайства

Команда Data Science UA зазвичай пропонує клієнтам два шляхи створення індивідуального програмного забезпечення. Перший — персоналізація вже готових рішень (якщо такі існують). Другий — створення нового рішення з нуля. Це характерно для специфічних кейсів або для тих підприємств, де забезпечення безпеки є вкрай важливим.

AI-асистенти — нова епоха служби підтримки

Обмеженість людського ресурсу в службі підтримки досить негативно впливає на враження клієнта про компанію, адже час очікування спеціаліста збільшується. За оцінюванням Gartner, використання голосових AI-асистентів скоротить витрати на роботу контакт-центрів на $80 млрд у 2026 році. Більшість проблем та запитань клієнтів є типовими й можуть бути розв’язані без залучення живого спеціаліста.

Зараз AI-асистентів можна розділити на:

• текстові (чат-боти);

• голосові, що розпізнають мову та надають відповідь голосом, хоча і працюють за принципом чат-ботів.

AI-асистенти можуть виконувати різні функції: від простої сегментації запитів та спрямування клієнтів до необхідних спеціалістів аж до повного супроводу клієнтів.

Такі асистенти забезпечують швидкий пошук базами та надання відповіді: сформований клієнтом запит направляється в систему, конкретизується та видозмінюється. Після цього АІ знаходить відповідь, якою може поділитися. За даними Data Science UA, одним із найпоширеніших рішень у цій галузі є часткова підтримка працівників клієнтської служби.

Як працює AI-асистент?

Після того, як AI-асистент отримає доступ до «бази знань», його під’єднують до будь-якої програми, де працівники компанії надають підтримку клієнту. AI-асистент аналізує запит та повідомлення клієнта в режимі реального часу. Потім знаходить у базі знань відповідь на запит і пропонує співробітнику готове повідомлення, враховуючи всі дані клієнта.

Якщо система автоматична, AI-асистент самостійно надсилає відповідь клієнту або підʼєднує живого спеціаліста для нетипових запитів. Так само працюють і голосові помічники. Їхня особлива популярність обумовлюється ще й тим, що це інклюзивний метод зв’язку.

Автоматичне управління фінансами за допомогою AI

Автоматичне управління фінансами — це поле для створення інноваційних фінансових продуктів та інструментів. Розвиток цього напряму став можливий завдяки різкому розширенню потужностей і можливостей AI за останні декілька років.

Як уже згадувалося, великою перевагою AI є швидкісний аналіз великих масивів даних та можливість робити висновки на їхній основі. Це дозволило створити моделі прогнозування, які на базі історичних даних передбачають попит, витрати тощо.

Серед найпопулярніших кейсів в автоматичному управлінні фінансами:

• аналіз даних та пошук прихованих закономірностей і трендів, видача інсайтів на основі інформації. Ця функція може бути й частиною окремого продукту, й інтегрована в роботу будь-якої компанії;

• прогнозування фінансових показників може допомагати в управлінні ресурсами компанії та формуванні фінансової стратегії. Також стати частиною продукту, що шукає точки зростання й падіння вартості активів;

• автоматичний облік, розрахунки, управління рахунками, підготовка звітів та управління витратами може зекономити час працівників компанії або стати додатковою фінансовою послугою для клієнтів;

• оцінювання ризиків для ухвалення рішень, що включає кредитні й ринкові ризики;

• персоналізовані рекомендації з оптимальними рішеннями й індивідуальні фінансові консультації як для співробітників компанії, так і для клієнтів вашого фінансового продукту.

Із чого починається впровадження AI у фінтех?

АІ сьогодні — це про конкурентоспроможність, можливості та прибутки завтра.

Ключ до імплементації AI — це ваші дані. У Data Science UA ми співпрацювали з різними компаніями. Однак якісний продукт неможливо створити без якісних даних або розуміння, де їх шукати та як збирати. AI-консалтинг — це основа, що формує розуміння процесу інтеграції AI в компанію, щоб закласти корисні звички в команді вже сьогодні.

Аби зробити впровадження AI не тільки легким, а й максимально прибутковим, ми готові імплементувати найефективніші світові AI-практики у вашій компанії.

Реклама у Vector

Знайшли помилку? Виділіть її і натисніть Ctrl+Enter