Перейти к основному содержанию

b1_lexus.jpg


1 просмотр

Искусственный интеллект в финансах: не вместо, а вместе

Максим Ламсков
Максим Ламсков
управляющий директор SAP Казахстан

Машинное обучение является одной из самых перспективных областей Искусственного Интеллекта. Именно на развитие когнитивных сервисов делают ставку аналитики Deloitte: за текущий год, по сравнению с 2017-ым, количество внедряемых технологий и пилотных проектов в области МО должно вырасти в два раза и еще раз удвоиться к 2020 году.

Мнение ИТ-директоров подтверждает прогнозы аналитиков: согласно опросу, проведенному компанией ServiceNow совместно с исследовательским центром Oxford Economics, 89% компаний уже пользуются механизмами машинного обучения. 40% исследуют возможности и планируют внедрение подобных технологий. 26% ведут пилотные проекты, 20% — применяют МО для отдельных бизнес-процессов, а 3% — строят весь бизнес на когнитивных сервисах.

Пора признать: наступление эпохи искусственного интеллекта неизбежно. Люди самостоятельно уже не могут справиться с обработкой возрастающих массивов данных, которые меняют экономическую среду. В то же время технологии машинного обучения позволяют системам учиться и совершенствоваться на основе имеющегося опыта и анализа данных без специального программирования.

Уже сегодня технологии ИИ находят применения в сфере финансов. Многие банки говорят о том, что заявки на кредит теперь обрабатываются за 10 секунд: робот анализирует около 2 тыс. параметров потенциального заемщика, используя как собственные сведения, так и информацию крупнейших бюро кредитных историй, вплоть до сведений о платежах за услуги ЖКХ.

Дальше – больше: в 2016 году Герман Греф заявил, что в Сбербанке через 5 лет 80% всех решений будут приниматься с помощью искусственного интеллекта».

Альфа-Банк также ожидает активного перехода отрасли на «безлюдные» технологии: по мнению его специалистов, уже через 3 года клиенты начнут общаться с ботами при каждом втором обращении за услугой.

Анализировать

ИИ может быть лучшим советчиком в принятии стратегических решений, когда нужно опираться только на факты, не обращая внимания на эмоциональную составляющую.

Так, управление ликвидностью – одна из ключевых задач любой финансовой структуры реального сектора экономики. Продвинутый прогноз составляется с учетом различных факторов: платежной дисциплины партнера, будущих платежей, рыночной ситуации. На точность также влияют курсы валют, биржевые показатели, рейтинг кредитоспособности клиента, период налоговых выплат, день недели, объем покупок за последние месяцы. При этом в транзакционной учетной системе содержится далеко не вся информация. Технологии машинного обучения могут объединить разрозненные данные, проанализировать их и спрогнозировать сумму денежного потока с максимальной точностью.

Например, при использовании системы SAP S/4HANA, из которой можно получить информацию о заказах, счетах-фактурах, финансовых сделках и другом, данные «обогащаются» дополнительной информацией из внешних систем (логистика, потребление долгосрочных контрактов, смарт-контракты на blockchain, платежная дисциплина партнеров). После принятия решения в системе отображается казначейская операция. Далее руководство может скорректировать прогноз, учитывая предложения искусственного интеллекта.

Похожим способом можно осуществлять прогноз потребления с помощью смарт-контракта. Он самостоятельно «отслеживает» исполнение или нарушение пунктов договора и принимает решения – оплатить сейчас или позже, или же оштрафовать, что существенно снимает нагрузку с казначейства.

Искусственный интеллект можно научить управлять банковскими выписками. Машина анализирует действия бухгалтеров, а затем использует полученные знания для формирования документов, которые передаются специалисту для принятия решения. При этом «умная» выписка автоматически изменяется вместе с корректировкой бизнес-процессов. Потенциальные результаты впечатляют: 90% платежей «разносятся» автоматически (автоматическими правилами – в среднем до 40% платежей), cокращается оборачиваемость дебиторской задолженности (DSO, увеличивается скорость обработки входящих платежей.

Предугадывать

ИИ можно использовать как ключевой инструмент в разработке финансовых стратегий: человек просто не может конкурировать с роботом, способным перерабатывать огромные массивы данных и постоянно совершенствовать свои прогнозы.

Речь идет о прогнозировании, построенном на гибком моделировании и полной интеграции в корпоративные процессы. Анализ результатов, корректировка стратегий и подготовка отчетности происходят на основе данных ИИ.

Рассмотрим ситуацию с так называемым «прогнозным закрытием». Знания об операциях, которые влияют на результат, можно как минимум снизить влияние негативных факторов. С помощью технологий ИИ формируется прогноз на базе предиктивных моделей. Полученные данные можно проанализировать и принять меры по улучшению показателей.

Контролировать

Одна из важнейших сфер деятельности любой компании – решение проблем контроля и безопасности.

Анализ накопленной информации и определение, какие хозяйственные операции и транзакции являются нетипичными, а какие – мошенничеством, должен быть максимально достоверным. При помощи технологий искусственного интеллекта гораздо проще выявить операции, которые выбиваются из массива накопленных исторических данных, выявить закономерности, понять финансовые последствия и предотвратить их.

В SAP S/4HANA система автоматически блокирует сомнительные операции и «сообщает» службе безопасности об инциденте. Таким образом, можно добиться практически полного контроля операций в компании в рамках всех бизнес-процессов, а, значит, существенно сократить риск потенциальных финансовых потерь.

Однако не стоит утверждать, что ИИ заменит реальных финансистов. Во всех сценариях, которые мы рассматривали выше, финальное решение принимает «живой» сотрудник. Я ожидаю, что в результате произойдет перераспределение обязанностей: искусственный интеллект будет отвечать за автоматизацию привычных задач, а естественный — за стратегию и инновации.

Комментарии Disqus
Ермек Турсунов

Что я думаю по поводу кинопроизводства в стране

Мне в последнее время часто стали задавать один и тот же вопрос: что я думаю по поводу кинопроизводства в стране? И вот что я думаю. Да, действительно, этот поток творческой энергии, по всем своим внешним признакам сильно смахивающий на канализационный, можно смело уже называть процессом. Весь шоу-бизнес рванул в кино. Иже с ними вчерашние кэвээнщики. Медийщики. Каждый месяц под барабанный бой и гул фанфар устраиваются премьеры. Уже не успеваешь следить за афишей. На экраны вываливается небывалое доселе количество новых фильмов. Хорошо это, плохо?


Таир Назханов

Что изменилось на рынке юридических услуг в 2018 году

На рынке юридических услуг происходят существенные изменения. Так, в 2018 году был принят Закон РК «Об адвокатской деятельности и юридической помощи». Законодательно "пирог" был разделен между адвокатами и юридическими консультантами. Разница между ними в том, что деятельность первых не отнесена к предпринимательской деятельности. Юридические консультанты занимаются тем же, что и адвокаты. Только у них это бизнес и они не могут осуществлять защиту по уголовным делам. Это очень упрощенное объяснение. Прошу это понять.


Gregory Rayter

Как донести до сотрудников, что система оплаты труда в компании справедлива

Разработка новой и/или корректировка существующей системы оплаты труда означает не только установление новых уровней оплаты на основе применения тех или иных технологий и расчетов. Для руководства компании очень важным становится техника донесения принципов оплаты до персонала. Это напрямую связано с ростом его мотивации, стабилизацией коллектива, улучшением корпоративного климата.


Стин Якобсен

Что ждет мировую экономику в 2019 году?

Главной темой последующих кварталов станет «смятение как глобальная политика»: рост цен, сокращение денежной массы, обратившийся вспять процесс глобализации и рост цен на энергоносители загоняют политиков в угол.


Галим Хусаинов

Нужен ли Казахстану еще один большой банк?

За 10 месяцев этого года выдача новых кредитов увеличилась на 25,1% или 2,2 трлн тенге. Без учета кредитного портфеля банков, проходящих реструктуризацию и лишенных лицензии, годовой рост кредитования экономики оценивается в 8,3% или 966,5 млрд тенге. Отчасти расширение рынка заемных средств было обеспечено ипотечным кредитованием. О том, как себя чувствуют банки на этом рынке «Къ» рассказал председатель правления АО «Банк ЦентрКредит» Галим Хусаинов. Ирина Ледовских - Что сейчас происходит на ипотечном рынке?