Искусственный интеллект в финансах: как ИИ снижает риски

В 2024 году затраты банковского сектора на системы искусственного интеллекта составили $5,43 млрд, а через 10 лет рынок может вырасти до $41,67 млрд. Одна из популярных областей применения — прогноз рисков. Рассказываем, как AI выявляет их.

Как искусственный интеллект работает с финансовыми данными

Любой AI-инструмент использует принципы машинного обучения — Machine Learning, или ML. Это класс методов, с помощью которых искусственный интеллект учится думать, принимать решения и действовать. Процесс состоит из трех основных стадий.

Этап 1. Обучение. В систему загружают большие массивы данных, чтобы она распознавала закономерности и отличала одни финансовые операции от других. Например, когда искусственному интеллекту показывают десятки тысяч мошеннических транзакций, он запоминает их общие признаки, которые могут быть не очевидны даже для человека.

Этап 2. Анализ. Когда обучение завершено, AI может работать с новыми данными. Он ищет в них знакомые паттерны и аномалии, чтобы понять, что это за информация. Пример — если владелец банковской карты всегда совершал платежи в Москве, а сегодня транзакция произошла во Владивостоке, искусственный интеллект может посчитать операцию подозрительной.

Этап 3. Выдача результата. В современных системах искусственный интеллект обычно не действует сам, а отправляет данные на проверку человеку: финансовому аналитику, бухгалтеру, специалисту по безопасности. Так сотруднику не приходится просматривать тысячи транзакций вручную: он получает, например, список из нескольких подозрительных операций. Как с ними поступить далее — решает человек, а не алгоритм.

Преимущество искусственного интеллекта в финансах в том, что он мгновенно анализирует любые массивы данных и выявляет сотни закономерностей. Это позволяет экономить рабочее время сотрудников и освободить их от рутинных задач.

Как AI помогает бизнесу снижать финансовые риски

Банки и другие компании финансового сектора используют искусственный интеллект для различных задач.

Прогнозирует платежи. Искусственный интеллект предсказывает движение денежных потоков, что позволяет бизнесу планировать доходы и расходы, а также долгосрочную стратегию развития. Например, аналитическая компания Crunchbase с помощью AI прогнозирует будущее стартапов: когда они привлекут инвестиции, выйдут на IPO.

Контролирует транзакции. AI отслеживает все операции, которые совершают клиенты банка, и выявляет среди них подозрительные. Согласно статистике Центрального банка России, в 2023 году финансовые организации вернули владельцам счетов 8,7% средств от всех мошеннических операций. Тогда началось развитие искусственного интеллекта, и показатель увеличился вдвое по сравнению с 2022 годом.

Оценивает кредитоспособность. Банки используют ML-модели для скоринга и разработки персональных предложений. Например, fintech-платформа UpStart за счет AI-автоматизации позволила финансовым организациям-партнерам одобрять на 43% больше займов без изменения уровня риска и снизить дефолт на 53%.

Искусственный интеллект помогает не только банкам, но и их клиентам. Многие финансовые организации предлагают виртуальных ассистентов. Например предпринимателям с расчетным счетом в ПСБ, доступен AI-помощник Катюша. Она проводит платежи, формирует выписки, присылает реквизиты для оплаты, выставляет счета и консультирует по финансовым вопросам.

Какие ограничения есть у искусственного интеллекта

Несмотря на активное развитие AI, у него есть недостатки, которые необходимо учитывать при внедрении и использовании.

Некачественные данные. AI обучается только на информации, которую ему предоставили. Если она неточная, неактуальная, ответы и решения искусственного интеллекта будут такими же. Пример — алгоритм обучали только на историях кредитования крупного бизнеса, поэтому он плохо оценивает риски по займам для малого предпринимательства, чьи финансовые потоки выглядят иначе.

Ложные корреляции. Искусственный интеллект может выявить статистическую корреляцию, у которой на самом деле нет причинно-следственной связи. Например, в базе данных у большинства людей, которые часто совершают покупки в определенном магазине, нет просрочек по кредитам. Тогда AI решит, что конкретные транзакции — признак надежного заемщика, хотя это просто совпадение.

Непонимание контекста. AI следует закономерностям, выявленным при обучении, но не обладает человеческим здравым смыслом. Из-за этого искусственный интеллект может пропустить новые схемы мошенничества и другие угрозы, с которыми не сталкивался.

Важно понимать: ограничения не означают, что от технологий стоит отказаться. Но искусственному интеллекту все еще необходим контроль человека. Алгоритмы обрабатывают гигабайты данных и выявляют возможные риски, а финансист или аналитик учитывает контекст и принимает взвешенное решение.

AI в распознавании финансовых рисков — коротко

1. Затраты банков на AI в 2024 году достигли $5,43 млрд. Прогнозируемый рост до $41,67 млрд в течение 10 лет подтверждает, что технологии стали стратегическим приоритетом в финансах, особенно в сфере прогнозирования рисков.
2. AI работает по принципу машинного обучения. Сначала система обучается на исторических данных, затем выявляет аномалии в новых операциях и предоставляет человеку готовый анализ для принятия финального решения.
3. На практике банки и финансовые компании используют AI, чтобы прогнозировать денежные потоки, мониторить подозрительные транзакции и автоматизировать кредитный скоринг, что позволяет одобрять больше займов. Искусственный интеллект снижает риски для бизнеса.
4. Несмотря на активное применение, у искусственного интеллекта есть ограничения — он зависим от качества данных и не понимает контекст. Технология не заменяет живых специалистов, а служит инструментом, усиливающим аналитические возможности.