Перейти к основному содержанию

kursiv_in_telegram.JPG


1295 просмотров

Как роботы с ИИ захватывают банковские процессы

Евгений Щербенин
CEO Prime Source

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) за последние несколько лет из сказки превратились в реальность. За те 20 лет, что я в IT-отрасли, появлялись и угасали многие тренды, однако не было столь стремительного прогресса, какой сегодня мы наб­людаем с ИИ. При этом технологии ИИ легко масштабируются на целые отрасли экономики, например финансовую. Мы считаем, что следующий этап эволюции банков – это роботизированный на ИИ банк без людей, и даже придумали ему имя для внутреннего пользования – RoboBank. Это эталон новейшего, пока еще не существующего банка, в котором будут применяться следующие модели.

Computer Vision (компьютерное зрение) и голосовая биометрия. Это почти мгновенная идентификация клиента при визите в отделение, использовании мобильного банкинга, банкоматов и терминалов, звонках в кол-центр.

Optical Character Recognition (распознавание изображений). Эти модели экономят ресурсы, выполняя кропотливую ручную работу за сотрудников, попутно снижая влияние человеческого фактора на процессы. Пример – входящие запросы на предоставление информации в банк, автоматизировав обработку которых кредитное учреждение экономит до 10 тыс. человеко-дней в год и минимизирует вероятность претензий и штрафов из-за ошибок.

Robotic Process Automation (роботизация процессов). Настроенные программные роботы выполняют за сотрудников банков рутинные процессы бэк-офиса: кредитное администрирование, работа с платежными поручениями-требованиями, валютный контроль, финансовый мониторинг. Модели ИИ обучаются и со временем сводят к минимуму операции, требующие ручного вмешательства, уже сегодня обеспечивая экономию ресурсов бэк-офиса на 20–30%.

Predictive Analytics (предсказательная аналитика). Методы Data Mining, Data Science, Decision Science с использованием математического аппарата, включая AI, применяются для создания передовой аналитики. Для самых прогрессивных организаций аналитика становится основным процессом, они превращаются в Data Driven- организации (организации, управляемые данными). Среди самых распространенных моделей – оценка кредитных рисков, вероятность отклика на продукт, управление и оптимизация жизненного цикла клиента, лучшее следующее предложение, сегментация клиентов, управление потоками наличности, управление клиентским опытом, взыскание просроченной задолженности и другие.

Real-time decision management (принятие решений в режиме реального времени). Это мгновенное выявление клиентских действий и предложение клиенту продукта, который ему действительно нужен сейчас. Прогрессивные западные банки уже давно отказались от исходящих коммуникаций, так как вероятность приобретения продукта на входящих коммуникациях достигает 50–80%, а при традиционном исходящем маркетинге редко превышает 1–2%.

Voice Recognition (распознавание речи) и интеллектуальное смысловое ядро. Данные технологии сначала распознают речь на разных языках, затем преобразовывают ее в текст, при помощи моделей ИИ понимают вопросы человека и формируют ответы, автоматически оказывая информационные и транзакционные услуги. Позволяют добиться обслуживания до 80% клиентских обращений без операторов контакт-центра.

Anti-money laundering, Anti-Fraud (выявление мошеннических операций). Это новый уровень рутинной работы по выявлению мошенников. Внед­рение на треть снижает расходы по выявлению мошеннических операций, при этом точность выявления подозрительных операций – не менее 80%.

Business-process optimization (оптимизация бизнес-процессов). Модели ИИ используют все данные компании для построения процессов, рекомендаций по существующим процессам, рекомендаций по расстановке сотрудников на участки работ с учетом полученных статистически метрик их работы.

Комментарии Disqus
Марат Бекжанов

Цифровое надувательство

Рост популярности сервисов по цифровому оформлению кредитов сказался на увеличении числа попыток мошенничества. В микрофинансовых организациях ведут учет таких попыток, выявляя определенные корреляции.


Ержан Игибаев

Лифт вниз не поднимает

«В настоящее время в сенате парламента рассматривается новый Закон РК «О жилищно-коммунальном хозяйстве». Полагаю, что уже в конце ноября – начале декабря текущего года президент подпишет этот закон. Согласно данному документу и Жилищному кодексу лифты являются объектами кондоминиумов. Кроме того, нормы данного документа позволяют наделить акиматы не только контрольными, но и надзорными функциями. Свое – не дорого


Дмитрий Чуприна

Организационное развитие малого и среднего бизнеса

Вторую статью из серии начинает казахстанский кейс. Дело было в 2010 году. Нам практически «навязали» проект по развитию HR-системы крупной строительной компании, занимающейся строительством цехов и промышленных объектов, для крупных производственных предприятий. Дело в том, что в этой компании мы 6 месяцев строили систему продаж и внедряли все составляющие SVART-системы продаж. Первую часть вы можете прочесть здесь.


Максим Барышев

Налоговая либерализация должна поднять казахстанский малый бизнес с колен

Малый и микробизнес во многих странах – это основа экономики. Развитые государства поддерживают МСБ на всех уровнях – от нормативного до финансового, делая это направление приоритетом государственной политики.


Диана Есембекова

Как добиться рентабельности мусорного бизнеса через ГЧП

Уже несколько раз в регионах Казахстана возникали пожары на мусорных полигонах. Жители близлежащих населенных пунктов страдают от запаха гари и непонятного едкого дыма, который очень тяжело выветривается. Сложно определить, какой именно вид отходов дает такой эффект. Или это результат нездорового симбиоза органического мусора и химических отходов, типа пластика? Однозначно одно – пришло время решать проблему управления твердо-бытовыми отходами в Казахстане. Как правильно выстроить систему управления ТБО, чтобы население поверило в идею переработки мусора?