تقييم الجدارة الائتمانية من خلال ملف تعريف العميل على Facebook ، والروبوتات لجمع الديون والمشورة المالية للمستثمرين ، ومكافحة المحتالين ومكافحة الروتين - تحتاج البنوك إلى الذكاء الاصطناعي في جميع المجالات تقريبًا. حول كيفية مساعدة منظمة العفو الدولية سبيربنك ، VTB ، بنك تينكوف وغيرها من المؤسسات المالية على إنقاذ مليارات روبل - في مراجعة للمنطقة الثنائية.
كم من البنوك حفظ على تنفيذ منظمة العفو الدولية
وفقًا
لتوقعات شركة Autonomous Next للأبحاث ، بحلول عام 2030 ، ستكون البنوك في جميع أنحاء العالم قادرة على خفض التكاليف بنسبة 22٪ بمساعدة تقنيات الذكاء الاصطناعي. المدخرات يمكن أن تصل إلى 1 تريليون دولار.
البنوك الروسية تكسب بالفعل وتوفِّر مبالغ كبيرة بمساعدة منظمة العفو الدولية. لذلك ، في عام 2017 ،
كسب Sberbank مبلغًا إضافيًا يتراوح بين 2-3 مليارات دولار (كان صافي ربح البنك لعام 2017 حوالي 11.6 مليار دولار) فقط من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات في إدارة المخاطر والمبيعات.
اخترنا سبع مهام تقوم البنوك بحلها بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، ونظرنا في كيفية الاستفادة منها.
ما المهام التي يساعدها الذكاء الاصطناعي في حلها
1. تحقق من المقترض
سجل الائتمان هو المجال الأكثر واعدة لتنفيذ الذكاء الاصطناعى. تم استخدام إمكاناتها في هذا المجال من قبل غالبية البنوك الروسية التي شملتها وكالة تصنيف الخبراء RA في عام 2018 (شارك 11 بنكًا في الدراسة: Tinkoff ، و Gazprombank ، و MTS Bank ، و Moscow Credit Bank ، و Russian Standard Bank ، وما إلى ذلك).
في سبيربنك ، تتخذ منظمة العفو الدولية بالفعل 98 ٪ من القرارات بشأن منح القروض للأفراد. يتم تحليل مخاطر الائتمان على أساس "البصمة الرقمية" للمستخدم. وفقًا لرئيس البنك ، German Gref ، يصل هذا المسار بالفعل
إلى 500 ميغابايت يوميًا ، وعلى أساسه يتم تشكيل "رقمي" ثاني "I" ، والذي "يكرر بدقة" إنساننا "I".
لا يزال من الصعب تقييم مخاطر الائتمان لدى الكيانات القانونية بالنسبة للسيارة: هنا ، يمكن لمنظمة العفو الدولية
اتخاذ 30٪ فقط من قرارات الإصدار.
2. ضرب الديون
مجال شعبية الثاني من تطبيق الذكاء الاصطناعي في البنوك هو الروبوتات جامع. كان سبيربنك أيضًا رائدًا هنا: في عام 2016 ، قدم مشروعًا تجريبيًا لشركته الفرعية Active BK. بعد مرور عام ، كانت فعالية الروبوت أعلى بنسبة تقارب ربع (24٪) من فعالية المشغلين المباشرين: في كثير من الأحيان دفع المدينون تأخيرًا خلال أسبوعين بعد رن السيارة.
بعد ذلك ، عمل AktivBK مع 27 بنكًا آخر (Otkrytie ، Binbank ، إلخ) ، في عام 2017 ، جلب هذا الاتجاه للشركة حوالي 25 ٪ من إجمالي الإيرادات. في خريف عام 2018 ،
قدم VTB روبوت جامع بعد ثلاثة أشهر من التشغيل التجريبي.
إنه فعال حتى الآن لفترات قصيرة من التأخير. متوسط وقت التحدث هو دقيقة ونصف ، وهو مماثل لمحادثة مع المشغل. وقال أناتولي بيتشاتنيكوف ، نائب رئيس مجلس إدارة VTB في مقابلة مع صحيفة إزفستيا: إذا كان الموظف يجري حوالي 200 مكالمة في اليوم ، فإن هذا الرقم غير محدود عملياً بالنسبة للروبوت.
3. محاربة المحتالين
كان بنك Post من أوائل من أدخل التقنيات الحيوية في فروعه في عام 2015. الآن تم تجهيز أكثر من أربعة آلاف فرع من فروع البنك و 50 ألف متجر من شركاء البنك في أعمال نقاط البيع بنظام التعرف على الوجوه. تعد المصادقة ثنائية العوامل - عن طريق تسجيل الدخول / كلمة المرور والصورة - ضرورية أيضًا لموظفي البنك للوصول إلى نظام CRM وتطبيقات الأعمال الأخرى.
في عامي 2016 و 2017 ، أنقذ هذا البنك Post Post ما مجموعه 3 مليارات روبل: في عام 2016 ، تلقى البنك
9.2 ألف طلب قروض احتيالية بقيمة 1.5 مليار روبل ، في عام 2017 - حوالي
10 آلاف طلب ل نفس المبلغ. ساعد النظام في تحديد من الذي تلقى هذه التطبيقات. لم يتم الإعلان عن نتائج 2018.
4. التخلص من العمل الروتيني
في عام 2018 ، كان Alfa-Bank
يستبدل الأشخاص بالروبوتات في ثلاثين عملية تجارية روتينية. بعد أتمتة العمليات السبع الأولى ، تم تحقيق وفورات سنوية قدرها 20 مليون روبل. ونتيجة لذلك ، خطط البنك لتوفير ما يصل إلى 85 مليون روبل سنويًا.
نقل البنك إلى الروبوتات مثل عمليات معالجة مدفوعات الكيانات والأفراد القانونيين ، ومعالجة المدفوعات غير المحددة ، وتحليل البريد الوارد الداخلي ، وتغيير بيانات العميل على تطبيقه ، وتحرير اتفاقيات الائتمان للأفراد وفقًا لتطبيقاتهم ، وكذلك نشر تمويل جهات الاتصال والرد على الطلبات المعتادة.
للعمل مع البرامج الآلية ، استخدم Alfa-Bank منصة Blueprism (تبلغ تكلفة ترخيص ثلاث سنوات أقل من مليون روبل). يستقبل كل روبوت محطة عمل افتراضية ، يتم تثبيت وكيل Blueprism عليها والبرنامج الضروري للعمل. علاوة على ذلك ، يتم تدريب النظام من قبل شخص مطلع على العملية التجارية للبنك وعلى تكنولوجيا تدريب الروبوتات. قبل ذلك ، كان من المفترض أن ينمو الموظفون العاملون بنسبة 3.3٪ ، لكن في النهاية قرر البنك عدم توظيف موظفين جدد.
5. مساعدة العملاء مع الاستثمارات
روبو-تقديم المشورة هو مجال آخر أصبحت البنوك الروسية أكثر اهتماما به منذ العام الماضي. تم إطلاق أحد هذه الروبوتات الاستشارية لنظام Tinkoff للوساطة الاستثمارية من قِبل Tinkoff Bank في يوليو 2018.
"في غضون دقائق قليلة ، وفقًا للمعايير المحددة ، يمكن لمستشار الروبوت تجميع محفظة استثمارية متوازنة بين الصناعة والشركة ، مع الأخذ في الاعتبار مبالغ الاستثمار المتاحة ، مع نسبة عائد المخاطرة المثلى" ، أوضح البيان.
للشهر الأول بعد الإطلاق ، طبقًا للبنك ،
استخدم 42 ألف شخص التطبيق. في المجموع ، تم إنشاء 142 ألف محفظة استثمارية خلال هذا الوقت. وكان متوسط الشيك لشراء الأصول بمساعدة مستشار الروبوت 60 ألف روبل و 1678 دولار أمريكي. في الغالب ، قام المستخدمون بشراء أوراق مالية مقومة بالروبل.
في وقت سابق ، في عام 2016 ، تم
إطلاق مشاريع مماثلة من
قبل Sberbank مع FinEx و AK Bars Bank و VTB24 (انضم الأخير إلى VTB في 2018). في الوقت نفسه ، تم إنشاء مستشار الروبوت الخاص بهم - التطبيق الصحيح - بواسطة Conomy.
6. ابحث عن مكان للفروع الجديدة
وجدت Rosbank في عام 2018 طريقة أخرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي - لتطوير شبكة البيع بالتجزئة. حول هذا في عمود ل Future Banking
قال نائب رئيس البنك أرنو دينيس. ووفقا له ، استخدم البنك تقنية التسويق المنطق ، والتي تتخصص في التسويق الجغرافي.
يستخدم النظام الذي طورته هذه الشركة التعلم الآلي. وهي تقدر إمكانات مكان الفرع الجديد بـ 250 متغيرًا ، والتي تنقسم إلى ثلاث مجموعات. المجموعة الأولى - الخصائص الجغرافية (المسافة إلى المركز ، والمترو ، وسعر المتر المربع ، إلخ) ، والمجموعة الثانية - حركة المرور (عدد طرق النقل البري في أنصاف أقطار مختلفة من الموقع) ، والمجموعة الثالثة - الكائنات (وجود عدد من مراكز التسوق ومراكز الأعمال والمنازل والبنوك).
من خلال تحليل كل هذه المعايير في السنوات القليلة المقبلة ، يخطط البنك "لزيادة كبيرة" في الأداء المالي لشبكة الفروع. (الآن البنك لديه 350 فرعا).
7. الإجابة حيث يكون الراتب واضح وسريع
تعد Chatbots واحدة من أكثر الطرق فعالية للإجابة على أسئلة الموظفين والعملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. وفقًا لنتائج مسح R-Style Softlab الذي أجري في عام 2017 ، كان كل بنك خامس (21٪) في روسيا ورابطة الدول المستقلة على استعداد لاستخدام برامج الروبوت ، وتخطط معظم منظمات الائتمان لتنفيذها في عام 2018.
أحد أكثر الأمثلة نجاحًا في عام 2018
كان برنامج Alfa Bank الذي طوره لموظفيه المستخدمين لمشاريع الرواتب. قبل تنفيذه ، تلقى مشغلو البنوك يوميًا أكثر من مائة مكالمة من الزملاء مع أسئلة حول شروط وقواعد فتح الحسابات الجارية. وكقاعدة عامة ، كانت هذه أسئلة قياسية. بعد أن تم تسليمهم إلى الروبوت الذكي ، بدأ المشغلون في الإجابة على الأسئلة الأخرى أسرع 50 مرة.
بالإضافة إلى برامج الدردشة ، يمكن للبنوك نظريًا استخدام المساعدين الصوتيين. هذه تقنية أكثر تعقيدًا ، ولا يوجد سوى مساعد صوت واحد يعمل في روسيا - ياندكس أليس. في ديسمبر 2018 ، أعلن رئيس Tinkoff Bank Oleg Tinkov أن البنك يخطط لإنشاء مثل هذا المساعد.
"حتى الآن ، متواضعة للغاية ، قررنا أن نسمي" أوليغ ". أوضح تينكوف: "لكن ربما نغيره ، ربما سنتصل إلى إيفان".
ووفقا له ، فإن المساعد سوف يساعد المستخدمين في حل المهام المالية واليومية - على سبيل المثال ، تحويل الأموال أو حجز طاولة في مطعم. صوت Oleg لن يكون هو نفسه صوت رجل الأعمال. لا تخطط البنوك الأخرى للمساعدين الصوتيين للتنفيذ بعد.
لمعرفة المزيد حول كيفية استخدام التعرف على الوجوه ، والشبكات العصبية والتعلم الآلي في مناطق مختلفة من العمل ، راجع دورة AI for Business لمدة يومين. سيخبرك متحدثو الدورة التدريبية من Microsoft و Nanosemantics و Home Credit Bank بكيفية استخدام أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي والأدوات المتاحة لهذا الغرض. ستعقد أقرب مكثفة في 30-31 مارس.
بالنسبة لأولئك الذين يرغبون في تعلم كيفية استخدام التعلم الآلي في مهام مختلفة - مدرسة الذكاء الاصطناعى . الغرض منه هو للمطورين الذين لديهم الحد الأدنى من مهارات بيثون. أقرب دورة تدريبية من 2 مارس إلى 6 أبريل.