http://rmid-oecd.asean.org/situs slot gacorlink slot gacorslot gacorslot88slot gacorslot gacor hari inilink slot gacorslot88judi slot onlineslot gacorsitus slot gacor 2022https://www.dispuig.com/-/slot-gacor/https://www.thungsriudomhospital.com/web/assets/slot-gacor/slot88https://omnipacgroup.com/slot-gacor/https://viconsortium.com/slot-online/http://soac.abejor.org.br/http://oard3.doa.go.th/slot-deposit-pulsa/https://www.moodle.wskiz.edu/http://km87979.hekko24.pl/https://apis-dev.appraisal.carmax.com/https://sms.tsmu.edu/slot-gacor/http://njmr.in/public/slot-gacor/https://devnzeta.immigration.govt.nz/http://ttkt.tdu.edu.vn/-/slot-deposit-dana/https://ingenieria.unach.mx/media/slot-deposit-pulsa/https://www.hcu-eng.hcu.ac.th/wp-content/uploads/2019/05/-/slot-gacor/https://euromed.com.eg/-/slot-gacor/http://www.relise.eco.br/public/journals/1/slot-online/https://research.uru.ac.th/file/slot-deposit-pulsa-tanpa-potongan/http://journal-kogam.kisi.kz/public/journals/1/slot-online/https://aeeid.asean.org/wp-content/https://karsu.uz/wp-content/uploads/2018/04/-/slot-deposit-pulsa/https://zfk.katecheza.radom.pl/public/journals/1/slot-deposit-pulsa/https://science.karsu.uz/public/journals/1/slot-deposit-pulsa/ Московский экономический журнал 5/2021 - Московский Экономический Журнал1

Московский экономический журнал 5/2021

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10284

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СФЕРЕ ОДОБРЕНИЯ КРЕДИТНЫХ СДЕЛОК С КЛИЕНТАМИ 

APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE SPHERE OF APPROVAL OF LOAN TRANSACTIONS WITH CLIENTS 

Миронова Валентина Николаевна, кандидат экономических наук, доцент, кафедры мировой экономики и международного бизнеса, Финансовый Университет при Правительстве РФ, г. Москва, Email: v-mironova@yandex.ru

Грин Даниил Михайлович, факультет международных экономических отношений, Финансовый Университет при Правительстве РФ, г. Москва, Email: danil-grin@yandex.ru

Mironova Valentina Nikolaevna, PhD in Economics, Associate Professor of the Department of world economy and international business, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Email: v-mironova@yandex.ru

Daniil Grin Mikhailovich, Faculty of International Economic Relations, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Email: danil-grin@yandex.ru

Аннотация. Статья посвящена рассмотрению и анализу ключевых аспектов применения искусственного интеллекта в банковской сфере в Российской и международной практиках. В частности, рассматривается пример успешного применения искусственного интеллекта компанией из КНР MYbank, которая значительно снизила расходы и увеличила годовой оборот с помощью использования новейших технологий. В статье так же рассматриваются возможные риски и сроки внедрения искусственного интеллекта в банковском сегменте. 

Summary. The article is devoted to the consideration and analysis of key aspects of the use of artificial intelligence in the banking sector in the Russian and international practice. In particular, an example of the successful application of artificial intelligence by a company from China, MYbank, is considered, which significantly reduced costs and increased annual turnover using the latest technologies. The article also discusses the possible risks and timing of the introduction of artificial intelligence in the banking segment.

Ключевые слова: искусственный интеллект, ИИ, Банковский сектор, MYbank, Ant financial, инновационные технологии.

Key words: artificial intelligence, AI, Banking sector, MYbank, Ant financial, innovative technologies.

Цифровая революция меняет определение отраслей и способ функционирования бизнеса. Каждая отрасль оценивает варианты и принимает способы создания ценности в мире, управляемом технологиями. Банковский сектор переживает революционные изменения: прежде всего это повышение клиентоориентированности.

Технически подкованные клиенты, знакомые с передовыми технологиями в повседневной жизни, ожидают, что банки обеспечат бесперебойную работу. Чтобы оправдать эти ожидания, банки расширили свой отраслевой ландшафт до розничной торговли, информационных технологий и телекоммуникаций, чтобы предоставить такие услуги, как мобильный банкинг, электронный банкинг и денежные переводы в реальном времени. Хотя эти достижения позволили клиентам пользоваться большинством доступных банковских услуг в любое время и в любом месте, для банковского сектора это также дорого обходится.

Объединение банковского дела и таких секторов, как ИТ, телекоммуникации и розничная торговля, увеличило передачу важной информации по виртуальным сетям, которые уязвимы для кибератак и мошенничества. Эти инциденты не только влияют на прибыльность банков, но также подрывают доверие банков и отношения с клиентами.

Машины на базе искусственного интеллекта адаптируют рекомендации по цифровому контенту к индивидуальным вкусам и предпочтениям, разрабатывают линии одежды для розничных продавцов модной одежды и даже начинают превосходить опытных врачей в обнаружении признаков рака. По оценкам McKinsey, для глобального банковского дела технологии искусственного интеллекта потенциально могут приносить до 1 триллиона долларов дополнительной стоимости каждый год.

Однако многие банки изо всех сил пытались перейти от экспериментов с отдельными вариантами использования к масштабированию технологий ИИ в масштабах всей организации. Причины включают отсутствие четкой стратегии для ИИ, негибкое технологическое ядро, нуждающееся в инвестициях, фрагментированные информационные активы и устаревшие операционные модели, которые препятствуют сотрудничеству между бизнесом и технологическими группами. Более того, несколько тенденций в цифровом взаимодействии усилились во время пандемии COVID-19, и крупные технологические компании стремятся выйти на рынок финансовых услуг в качестве следующего соседства. Чтобы успешно конкурировать и процветать, существующие банки должны стать учреждениями, ориентированными на ИИ, и использовать технологии ИИ в качестве основы для новых ценностных предложений и отличительного обслуживания клиентов.

На протяжении нескольких десятилетий банки постоянно адаптировали новейшие технологические инновации, чтобы по-новому определить способы взаимодействия клиентов с ними. Банки представили банкоматы в 1960-х, а электронные платежи с помощью карт — в 1970-х. В 2000-е годы широкое распространение получил круглосуточный онлайн-банкинг, за которым последовало распространение мобильного «банковского обслуживания на ходу» в 2010-х годах.

Мало кто не согласится с тем, что мы живем в цифровую эпоху, основанную на искусственном интеллекте, чему способствует снижение затрат на хранение и обработку данных, расширение доступа и возможности подключения для всех, а также быстрое развитие технологий искусственного интеллекта. Эти технологии могут привести к более высокой степени автоматизации и, при развертывании после контроля рисков, часто могут улучшить принятие человеческих решений как с точки зрения скорости, так и точности. Потенциал создания стоимости является одним из самых больших во всех отраслях, поскольку искусственный интеллект потенциально может открывать банкам дополнительный доход на 1 триллион долларов в год.

Цифровые экосистемы лишают традиционные финансовые услуги посредников. Предоставляя доступ к разнообразному набору услуг через общую точку доступа, цифровые экосистемы изменили способ, которым потребители находят, оценивают и покупают товары и услуги. Например, пользователи WeChat в Китае могут использовать одно и то же приложение не только для обмена сообщениями, но и для бронирования такси, заказа еды, расписания массажа, игр, отправки денег контакту и доступа к личной кредитной линии. Точно так же во всех странах небанковские предприятия и «суперприложения» внедряют финансовые услуги и продукты в свои путешествия, обеспечивая привлекательный опыт для клиентов и разрушая традиционные методы поиска банковских продуктов и услуг. В результате банкам необходимо будет переосмыслить то, как они участвуют в цифровых экосистемах, и использовать ИИ, чтобы использовать всю мощь данных, доступных из этих новых источников.

Технологические гиганты переходят на финансовые услуги в качестве следующего дополнения к своим основным бизнес-моделям. В мировом масштабе ведущие технологические гиганты добились выдающихся рыночных преимуществ: обширная сеть заинтересованных клиентов; массивы данных, позволяющие получать более четкое и точное понимание индивидуальных клиентов; естественные сильные стороны в развитии и масштабировании инновационных технологий (включая ИИ); и доступ к дешевому капиталу. В прошлом технологические гиганты агрессивно входили в смежные предприятия в поисках новых источников дохода и привлечения клиентов к свежему потоку предложений. Крупные технологические игроки уже закрепились в сфере финансовых услуг в отдельных сферах (особенно в сфере платежей и, в некоторых случаях, кредитования и страхования), и вскоре они могут попытаться воспользоваться своими преимуществами, чтобы расширить свое присутствие и расширить масштабы.

Интернет-банк Джека Ма ведет тихую революцию в том, как Китай предоставляет ссуды малому бизнесу, стремясь устранить узкие места в кредитовании, которые десятилетиями сдерживали крупнейшую экономику Азии.

Используя данные о платежах в реальном времени и систему управления рисками, которая анализирует более 3000 переменных, MYbank, которому уже четыре года, предоставил ссуду 2 триллиона юаней (290 миллиардов долларов) почти 16 миллионам небольших компаний. Заемщики подают заявку с помощью нескольких нажатий на смартфон и получают наличные почти мгновенно, если они одобрены. Весь процесс занимает три минуты и не требует участия банкиров. Ставка по умолчанию на данный момент: около 1%.

Но самая большая часть данных может поступать от поставщиков платежей, таких как Ma’s Ant Financial, крупнейшего акционера MYbank. После получения разрешения от заемщиков MYbank анализирует транзакции в режиме реального времени, чтобы получить представление о кредитоспособности. Например, падение покупательских платежей во флагманском магазине розничной торговли может быть ранним признаком того, что перспективы компании — и ее способность погашать долг — ухудшаются.

Результатом получения дополнительной информации является процент одобрения кредита в MYbank, который в четыре раза выше, чем у традиционных кредиторов, которые обычно отклоняют 80% запросов на получение кредита для малого бизнеса.

В банке, который по факту является ИИ компанией, существует правило “3-1-0”, которое можно расшифровать следующим образом: “три минуты на подачу заявки, одна минута на вынесение решения ИИ, ноль минут человеческого участия”.

По словам Джека Ма, который планирует удвоить реестр заемщиков MYbank за три года, потребуется не менее 30 дней на обработку заявок. Он сказал, что операционные затраты на ссуду для фирмы из Ханчжоу составляют около 3 юаней по сравнению с 2 000 юаней у традиционных конкурентов.

В более чем 25 сценариях использования 3 технологии искусственного интеллекта могут помочь увеличить доходы за счет повышения персонализации услуг для клиентов (и сотрудников); снижение затрат за счет повышения эффективности за счет более высокой автоматизации, уменьшения количества ошибок и лучшего использования ресурсов; и открывать новые и ранее нереализованные возможности, основанные на улучшенной способности обрабатывать и генерировать идеи из огромных массивов данных.

В более широком плане прорывные технологии искусственного интеллекта могут значительно улучшить способность банков достигать четырех ключевых результатов: более высокая прибыль, масштабная персонализация, отличительный многоканальный опыт и быстрые инновационные циклы. Банки, которым не удается сделать ИИ центральным элементом своей основной стратегии и операций — что мы называем «прежде всего ИИ», — рискуют быть настигнутыми конкурентами и покинутыми своими клиентами. Этот риск дополнительно усугубляется четырьмя текущими тенденциями:

Ожидания клиентов растут по мере роста внедрения цифрового банкинга. В первые несколько месяцев пандемии COVID-19 использование каналов онлайн-банкинга и мобильного банкинга в разных странах увеличилось примерно на 20-50 процентов и, как ожидается, сохранится на этом более высоком уровне после стихания пандемии. На различных мировых рынках от 15 до 45 процентов потребителей ожидают сокращения посещений отделений после окончания кризиса4. По мере того, как потребители все чаще используют цифровые банковские услуги, они начинают ожидать большего, особенно по сравнению со стандартами, которые они привыкли от ведущих потребительских интернет-компаний. Между тем, эти лидеры цифрового опыта постоянно поднимают планку персонализации до такой степени, что иногда они предвосхищают потребности клиентов до того, как клиент узнает о них, и предлагают индивидуализированные услуги в нужное время по правильному каналу.

Использование передовых технологий искусственного интеллекта ведущими финансовыми учреждениями неуклонно растет. Около 60 процентов респондентов сектора финансовых услуг, опрошенных McKinsey Global AI Survey, сообщают, что их компании внедрили по крайней мере одну возможность искусственного интеллекта. Чаще всего используются технологии искусственного интеллекта: автоматизация процессов с помощью роботов (36%) для структурированных операционных задач; виртуальные помощники или разговорные интерфейсы (32%) для отделов обслуживания клиентов; и методы машинного обучения (25 процентов) для выявления мошенничества и поддержки андеррайтинга и управления рисками. В то время как для многих компаний, оказывающих финансовые услуги, использование ИИ носит эпизодический характер и ориентировано на конкретные варианты использования, все большее число руководителей банковского сектора применяют комплексный подход к развертыванию передового ИИ и внедряют его на протяжении всего жизненного цикла, от начала до конца. бэк-офис

Джек Ма, основатель Alibaba, предупредил аудиторию на Всемирном экономическом форуме 2018 в Давосе, что искусственный интеллект и большие данные представляют угрозу для людей и могут вывести людей из строя, а не дать им возможности. Массовое внедрение ИИ в банках повлечет за собой определенные риски и возможности. Банки ежегодно увеличивают свои инвестиции в ИИ, часто рискуя стать устаревшим. Но мы также должны понимать риски для системы, которые может создать ИИ.

Банки сталкиваются с риском негативной реакции со стороны своих сотрудников из-за потенциальной автоматизации задач, что может привести к потере работы и перераспределению работы. Под маской повышения производительности предприятия искусственный интеллект изменит способ выполнения сотрудниками своей работы. Это может привести к возможной неудовлетворенности сотрудников, что приведет к увольнению или увольнению сотрудников из-за неэффективности. ИИ может заменить кассира, руководителя службы поддержки клиентов, сотрудника по обработке кредитов, сотрудника по соблюдению нормативных требований и даже финансовых менеджеров.

Хотя модели глубокого обучения и нейронные сети в искусственном интеллекте со временем доказали, что они лучше, чем процесс принятия решений человеком, они часто не прозрачны с точки зрения раскрытия того, как они генерировали такие выводы. В таком случае банкирам становится сложно объяснить это регулирующим органам. Теперь это может действовать в обратном направлении и подвергать банки риску без их ведома. Это также может вызвать скрытые предубеждения в принятии решений, поскольку ИИ имеет доступ к данным всех клиентов.

Также существует опасение снижения лояльности клиентов из-за меньшего количества контактов с ними и отсутствия сущности «человеческого контакта». Банки обладают эмоциональной ценностью, поскольку они помогают многим реализовать свои давние мечты — будь то красивый дом или хорошее образование для студентов. Все это могло быть потеряно из-за ИИ и автоматизации. Социально-экономически отсталые группы окажутся в наибольшем проигрыше и больше всего пострадают в таком сценарии из-за низкого уровня образования и цифрового разрыва.

Литература

  1. Щетинникова А. Д. ЦИФРОВИЗАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ //Вестник экономики, права и социологии. – 2020. – №. 1.
  2. Анненкова Е. А. Прорывные технологии в банковской сфере и риски от их внедрения //Тенденции и перспективы развития банковской системы в современных экономических условиях. – 2020. – С. 93-97.
  3. Ильина С. И. Инновационные продукты и технологии банковского ритейла //Modern Science. – 2020. – №. 6-1. – С. 89-92.
  4. Зорин Г. Е. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ //Вестник Российского университета кооперации. – 2020. – №. 1 (39).
  5. Анциферова Т. Н. ЦИФРОВИЗАЦИЯ КАК ФАКТОР ТРАНСФОРМАЦИИ СОВРЕМЕННОГО ОБЩЕСТВА //Цифровая наука. – 2020. – №. 5 (5).
  6. Zhang-Zhang Y., Rohlfer S., Rajasekera J. An Eco-Systematic View of Cross-Sector Fintech: The Case of Alibaba and Tencent //Sustainability. – 2020. – Т. 12. – №. – С. 8907.
  7. Barnea A. How will AI change intelligence and decision-making? //Journal of Intelligence Studies in Business. – 2020. – Т. 1. – №.

Literature 

  1. Shchetinnikova AD DIGITALIZATION AND IMPLEMENTATION OF REMOTE SERVICE IN THE BANKING SPHERE // Bulletin of Economics, Law and Sociology. — 2020. — No. one.
  2. Annenkova EA Breakthrough technologies in the banking sector and risks from their implementation // Trends and prospects for the development of the banking system in modern economic conditions. — 2020 .— S. 93-97.
  3. Ilyina SI Innovative products and technologies of banking retail // Modern Science. — 2020. — No. 6-1. — S. 89-92.
  4. Zorin GE ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ITS APPLICATION IN THE BANKING SPHERE // Bulletin of the Russian University of Cooperation. — 2020. — No. 1 (39).
  5. Antsiferova TN DIGITALIZATION AS A FACTOR OF TRANSFORMATION OF MODERN SOCIETY // Digital Science. — 2020. — No. 5 (5).
  6. Zhang-Zhang Y., Rohlfer S., Rajasekera J. An Eco-Systematic View of Cross-Sector Fintech: The Case of Alibaba and Tencent // Sustainability. — 2020. — T. 12. — No. 21 .— S. 8907.
  7. Barnea A. How will AI change intelligence and decision-making? // Journal of Intelligence Studies in Business. — 2020. — T. 1. — No. one.