Evaluación de la solvencia crediticia por perfil de cliente en Facebook, robots para cobrar deudas y asesoramiento financiero a inversores, la lucha contra los estafadores y la lucha contra la rutina: los bancos necesitan inteligencia artificial en casi todas las áreas. Acerca de cómo AI ayuda a Sberbank, VTB, Tinkoff Bank y otras organizaciones financieras a ahorrar miles de millones de rublos, en una revisión del Distrito Binario.
¿Cuántos bancos ahorran en la implementación de IA?
Según
el pronóstico de la compañía de investigación Autonomous Next, para 2030, los bancos de todo el mundo podrán reducir los costos en un 22% con la ayuda de tecnologías de inteligencia artificial. Los ahorros podrían llegar a $ 1 billón.
Los bancos rusos ya están ganando y ahorrando cantidades considerables con la ayuda de AI. Entonces, en 2017, Sberbank
ganó $ 2-3 mil millones adicionales (la ganancia neta del banco para 2017 fue de aproximadamente $ 11.6 mil millones) solo mediante el uso de inteligencia artificial y análisis de datos en la gestión de riesgos y ventas.
Seleccionamos siete tareas que los bancos resuelven con la ayuda de inteligencia artificial, y observamos cómo los beneficia.
Qué tareas ayuda la IA a resolver
1. Verifique al prestatario
La calificación crediticia es el área más prometedora para la implementación de IA. La mayoría de los bancos rusos
encuestados por la agencia de calificación Expert RA en 2018 utilizaron sus capacidades en esta área (11 bancos participaron en el estudio: Tinkoff, Gazprombank, MTS Bank, Moscow Credit Bank, Russian Standard Bank, etc.).
En Sberbank, AI ya está tomando el 98% de las decisiones sobre la concesión de préstamos a particulares. Los riesgos de crédito se analizan en función de la "huella digital" del usuario. Según el jefe del banco, German Gref, este rastro ya está
llegando a 500 MB por día, y sobre la base se forma un "segundo" yo "digital, que" repite con mucha precisión nuestro "yo" humano.
Los riesgos de crédito con entidades legales son aún más difíciles de evaluar para un automóvil: aquí, la IA solo puede
tomar el 30% de las decisiones de emisión.
2. Eliminar las deudas
La segunda área popular de aplicación de IA en los bancos son los robots colectores. Sberbank también fue pionero aquí: en 2016, presentó un proyecto piloto de su subsidiaria Active BK. Un año después, la efectividad del robot
fue casi un cuarto (24%) mayor que la de los operadores en vivo: por lo tanto, los deudores pagaron con más frecuencia demoras dentro de las dos semanas después de que sonó el automóvil.
Después de eso, AktivBK trabajó con 27 bancos más (Otkrytie, Binbank, etc.), en 2017 esta área aportó a la compañía alrededor del 25% de los ingresos totales. En el otoño de 2018, VTB
introdujo un robot colector después de tres meses de operación piloto.
“Hasta ahora, es efectivo por cortos períodos de retraso. El tiempo promedio de conversación es de un minuto y medio, que es comparable a una conversación con el operador. Si un empleado hace alrededor de 200 llamadas al día, entonces para el robot este número es prácticamente ilimitado ", dijo Anatoly Pechatnikov, vicepresidente de la Junta de VTB en una entrevista con el periódico Izvestia.
3. Lucha contra los estafadores
Post Bank fue uno de los primeros en introducir tecnologías biométricas en sus sucursales en 2015. Ahora más de cuatro mil sucursales del banco y 50 mil tiendas de los socios del banco en el negocio de POS están equipadas con un sistema de reconocimiento facial. La autenticación de dos factores, por nombre de usuario / contraseña y foto, también es necesaria para que los empleados del banco tengan acceso al sistema CRM y otras aplicaciones comerciales.
En 2016 y 2017, esto le ahorró a Post Bank un total de 3 mil millones de rublos: en 2016, el banco recibió
9.2 mil solicitudes de préstamos fraudulentas por valor de 1.5 mil millones de rublos, en 2017, alrededor de
10 mil solicitudes para la misma cantidad El sistema ayudó a identificar quién recibió estas solicitudes. Los resultados para 2018 aún no se han anunciado.
4. Deshacerse del trabajo de rutina
Alfa-Bank en 2018 iba a
reemplazar a las personas con robots en treinta procesos comerciales de rutina. Después de la automatización de los primeros siete procesos, se lograron ahorros anuales de 20 millones de rublos. Como resultado, el banco planeó ahorrar hasta 85 millones de rublos al año.
El Banco transfirió a robots operaciones tales como el procesamiento de pagos de personas jurídicas y personas físicas, el procesamiento de pagos no identificados, el análisis del correo interno entrante, el cambio de datos de clientes en su solicitud, la edición de acuerdos de crédito de personas de acuerdo con sus solicitudes, así como la publicación de contactos financieros y la respuesta a solicitudes estándar.
Para trabajar con programas robóticos, Alfa-Bank utilizó la plataforma Blueprism (una licencia de tres años cuesta menos de un millón de rublos). Cada robot recibe una estación de trabajo virtual, en la que se instalan el agente Blueprism y el software necesario para el trabajo. Además, el sistema es entrenado por una persona familiarizada con el proceso comercial del banco y con la tecnología de los robots de entrenamiento. Antes de esto, se suponía que el personal operativo crecería un 3,3%, pero al final el banco decidió no contratar nuevos empleados.
5. Ayuda a clientes con inversiones
Robo-advising es otra área en la que los bancos rusos se han interesado más desde el año pasado. Tinkoff Bank lanzó uno de estos robots asesores para su plataforma de corretaje de inversión Tinkoff en julio de 2018.
"En solo unos minutos, de acuerdo con los parámetros establecidos, el asesor de robots puede armar una cartera de inversiones equilibrada por industria y empresa, teniendo en cuenta los montos de inversión disponibles, con la relación riesgo-rendimiento óptima", explica el comunicado.
Durante el primer mes después del lanzamiento, según el banco, 42 mil personas
utilizaron la aplicación. En total, se generaron 142 mil carteras de inversión durante este tiempo. El cheque promedio para la compra de activos con la ayuda de un asesor de robots fue de 60 mil rublos y 1678 dólares estadounidenses. En su mayoría, los usuarios compraron valores denominados en rublos.
Anteriormente, en 2016, Sberbank
lanzó proyectos similares junto con FinEx, AK Bars Bank y VTB24 (este último se unió a VTB en 2018). Al mismo tiempo, su asesor de robots, la aplicación adecuada, fue creado por Conomy.
6. Busque un lugar para nuevas sucursales
Rosbank en 2018 encontró otra forma de usar IA: para el desarrollo de la red minorista. Sobre esto en una columna para Future Banking,
dijo el vicepresidente del banco Arno Denis. Según él, el banco utilizó la tecnología de Marketing Logic, que se especializa en geomarketing.
El sistema desarrollado por esta empresa utiliza el aprendizaje automático. Ella estima el potencial del lugar para la nueva sucursal en 250 variables, que se dividen en tres grupos. El primer grupo - características geográficas (distancia al centro, al metro, precio por metro cuadrado, etc.), el segundo - tráfico (el número de rutas de transporte terrestre en diferentes radios desde la ubicación) y el tercero - objetos (la presencia de varios centros comerciales, centros de negocios, casas y bancos).
Al analizar todos estos parámetros en los próximos años, el banco planea un "aumento significativo" en el desempeño financiero de la red de sucursales. (Ahora el banco tiene 350 sucursales).
7. Responda donde el salario es claro y rápido
Los chatbots son una de las formas más efectivas de responder preguntas de empleados y clientes 24/7. Según los resultados
de la encuesta R-Style Softlab realizada en 2017, cada quinto banco (21%) en Rusia y el CIS estaba listo para usar bots, y la mayoría de las organizaciones de crédito planearon implementarlos en 2018.
Uno de los ejemplos más exitosos en 2018
fue el robot Alfa Bank, que desarrolló para sus empleados-usuarios de proyectos salariales. Antes de su implementación, los operadores bancarios recibían diariamente más de cien llamadas de colegas con preguntas sobre las condiciones y reglas para abrir cuentas corrientes. Como regla, estas eran preguntas estándar. Después de que fueron entregados al robot inteligente, los operadores comenzaron a responder otras preguntas 50 veces más rápido.
Además de los bots de chat, en teoría los bancos pueden usar asistentes de voz. Esta es una tecnología más compleja, solo hay un asistente de voz en funcionamiento en Rusia: Yandex Alice. En diciembre de 2018, el jefe del Tinkoff Bank Oleg Tinkov
anunció que el banco planea crear dicho asistente.
"Hasta ahora, muy modesto, decidimos llamar" Oleg ". Pero tal vez lo cambiemos, tal vez llamemos a Ivan ", explicó Tinkov.
Según él, el asistente ayudará a los usuarios a resolver tareas financieras y cotidianas, por ejemplo, transferir dinero o reservar una mesa en un restaurante. La voz de Oleg no será la misma que la de un hombre de negocios. Otros bancos de asistentes de voz aún no planean implementarlo.
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