Как технологии ИИ от SAS помогают сделать работу банков проще и безопаснее

Банковская сфера находится в авангарде внедрения ИИ, что вполне объяснимо. С одной стороны, новые технологии требуют определенных инвестиций, и у банков есть для этого возможность. С другой – высок и уровень ответственности перед клиентами, а без современных аналитических инструментов ряд задач сегодня просто невозможно решить.

Взять, к примеру, то же противодействие мошенничеству – злоумышленники используют новейшие разработки, и банкам не остается ничего другого, кроме как пытаться работать на опережение. По данным исследования, которое SAS не так давно провела в партнерстве с Глобальной ассоциацией специалистов по управлению рисками (GARP), 81% банковских специалистов по рискам уже оценили преимущества ИИ.

Сегодня ИИ в банках развернут практически во всех функциональных областях – от борьбы с отмыванием средств до рутинных операций бэк-офиса наподобие решения бухгалтерских задач. Однако это не означает, что ИИ стал мейнстримом – идет активный процесс его развертывания, но это только начало. В зрелую фазу использования ни банки, ни другие организации еще не вступили. Да, заметна сильная тяга к применению ИИ, но его потенциал еще далеко не раскрыт.

Приведём примеры

Во-первых, ИИ используется при взаимодействии с клиентом: это всевозможные интерактивные помощники, голосовые помощники, чат-боты. Если говорить о работе с клиентами «за кадром», без прямого взаимодействия, то стоит упомянуть системы клиентской аналитики, самообучающиеся модели и т.п.

Во-вторых, ИИ активно разворачивается в сфере борьбы с мошенничеством. В период пандемии это направление стало особенно актуальным, поскольку с поголовным переходом в онлайн активизировались и мошенники.

Кроме того, как уже было сказано, ИИ может использоваться и в процессах бэк-офиса, и для проведения операционных улучшений, и для ускорения транзакций – словом, практически в любых сферах.

Приведём конкретику

Если же говорить о конкретных кейсах, то, скажем, в Почта Банке использование ИИ помогло увеличить вторичные продажи по всем продуктам, в том числе по кредитным картам – более чем на 50%. Это было достигнуто благодаря внедрению CRM-технологии событийного маркетинга Real-time marketing (RTM) в дистанционных каналах обслуживании клиентов. Технология работает так: при обращении клиента в мобильный или интернет-банк в систему RTM направляется автоматический запрос с информацией о клиенте и устройстве, которым он пользуется, о географическом положении, а также о цели обращения в банк. Система сегментирует клиента, анализирует его кредитный профиль, текущие продукты, интересы, потребности и множество других факторов и исходя из этого формирует для него индивидуальное предложение. При этом весь процесс – от запроса в RTM до показа предложения клиенту и отправки push- и sms-уведомления – занимает 5-10 секунд.

Сбербанк внедрил решение SAS на основе ИИ для работы с корпоративными клиентами, способное поддерживать 3000 транзакций за секунду со средней скоростью обработки одного события за 100 мс. Сейчас механика системы поддерживает пропускную способность Throughput свыше 10 млн событий из системы источника данных в день.

Еще один пример – кросс-канальная система противодействия мошенничеству, внедренная в банке ВТБ на основе решений SAS. Она защищает как розничных, так и корпоративных клиентов. Решение базируется на элементах искусственного интеллекта, задействует методы машинного обучения и углубленной аналитики. Этот проект ВТБ и SAS занял первое место в рамках премии «Банковская сфера».

Через десять лет, а то и раньше, стоит ожидать перехода к зрелой фазе и превращения этой тенденции в мейнстрим. Так, согласно уже упоминавшемуся опросу, 84% специалистов по рискам, которые еще не используют ИИ, планируют внедрить его в ближайшие три года.