ТЕХНОЛОГИИ ИИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ПЕРСОНАЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ ПРОДУКТОВ

AI TECHNOLOGIES TO IMPROVE THE QUALITY OF PERSONAL BANKING PRODUCTS

Ekaterina Spiridonova

Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor of the Department of Applied Mathematics, Orenburg State University,

Russia, Orenburg

Valeria Demina

Master, Orenburg State University,

Russia, Orenburg

Maria Shirobokova

Master,  Orenburg State University,

Russia, Orenburg

АННОТАЦИЯ

Целью статьи является изучение ИИ с позиции персонализации банковских услуг. В ходе написании статьи использовались такие методы как анализ, аналитический метод, классификация, сравнение. С их помощью были выделены рекомендации, которые позволят усовершенствовать банковскую сферу.

ABSTRACT

The purpose of the article is to study AI from the perspective of personalization of banking services. During the writing of the article, such methods as analysis, analytical method, classification, and comparison were used. With their help, recommendations have been identified that will improve the banking sector.

Ключевые слова: искусственный интеллект, персонализация услуг, технологии, банки.

Keywords: artificial intelligence, personalization of services, technology, banks.

Персонализация услуг с использованием искусственного интеллекта стала ключевым инструментом для повышения конкурентоспособности банков. Современные клиенты ожидают индивидуального подхода, а быстрое развитие технологий и рост конкуренции на финансовом рынке требуют от банков адаптации к этим ожиданиям. В условиях государственной поддержки цифровизации и доказанной эффективности персонализации внедрение ИИ становится необходимым шагом для укрепления позиций российских банков и улучшения клиентского опыта. Искусственный интеллект (ИИ) стал важным инструментом в банковской сфере, помогая финансовым учреждениям эффективно адаптировать услуги под индивидуальные потребности клиентов. В условиях цифровизации экономики и растущей конкуренции банки России активно внедряют ИИ для персонализации сервисов, улучшая качество обслуживания и укрепляя клиентскую лояльность.

Целью данной работы является изучение ИИ с позиции персонализации банковских услуг, изучить тенденцию изменений работы банков после его внедрения, а также дать рекомендации по усовершенствованию их деятельности, владея технологиями ИИ. Внедрение ИИ позволяет автоматизировать рутинные процессы, анализировать большие объемы данных и предлагать клиентам уникальные решения персональных вопросов. По данным исследования Центра компетенций НТИ, использование ИИ в банковском секторе России увеличилось на 35 % за последние три года, а объем инвестиций в технологии персонализации продолжает расти [6]. Искусственный интеллект предоставляет банкам множество возможностей для улучшения персонализации:

1. Рекомендательные системы (использование машинного обучения для анализа транзакций и поведения клиентов позволяет предлагать персонализированные финансовые продукты);

2. Чат-боты и виртуальные помощники (они обеспечивают круглосуточное обслуживание клиентов, отвечая на запросы и предлагая персонализированные рекомендации);

3. Предсказательная аналитика (помогает прогнозировать потребности клиентов, такие как получение кредита, открытие вклада или использование инвестиционных продуктов);

4. Финансовый коучинг (индивидуальные рекомендации по управлению финансами на основе поведенческого анализа).

Далее на анализе данных за период с 2019 по 2023 годы покажем динамику происходящих изменений после внедрения ИИ на основе показателей: инвестиции в ИИ, уровень внедрение ИИ, рост доходов (таб.1).

Таблица 1.

Использования ИИ в банковской сфере России за 2019–2023 гг.

Анализ данных за период с 2019 по 2023 годы демонстрирует положительную динамику внедрения и использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в банковской сфере России. Далее рассмотрим рисунок 1, покажем динамику инвестиций в ИИ.

Рисунок 1. Инвестиции в искусственный интеллект в деятельность банков РФ 2019-2023 гг [4]

Инвестиции в технологии ИИ значительно увеличились, с 15 млрд рублей в 2019 году до 42 млрд рублей в 2023 году. Среднегодовой темп прироста составил около 30 %.

Увеличение вложений связано с растущей необходимостью в цифровизации банковских процессов, повышением ожиданий клиентов и усилением конкуренции на финансовом рынке.

Уровень внедрения ИИ в банковской сфере вырос с 40 % в 2019 году до 70 % в 2023 году (рис.2).

Рисунок 2. Динамика внедрения ИИ в банковскую деятельность РФ 2019-2023 гг. [1]

Основными областями применения стали персонализация клиентских услуг через рекомендательные системы, автоматизация процессов с использованием чат-ботов и виртуальных помощников, а также предиктивная аналитика для управления рисками и выявления мошенничества.

Рисунок 3. Влияние ИИ на рост доходов российских банков 2019-2023 гг [2]

На рисунке 3 изображен рост доходов банков, связанный с использованием ИИ, увеличился с 5 % в 2019 году до 18 % в 2023 году.

Нами был проведен опрос сотрудников СПАО «ИНГОССТРАХ» и ПАО ВТБ, сотрудниками организаций было отмечено, что применение технологий ИИ позволяет увеличивать выручку за счет кросс-продаж и повышения лояльности клиентов, оптимизировать операционные расходы благодаря автоматизации рутинных задач и эффективно управлять рисками, снижая финансовые потери от мошенничества. Также стоит отметить, что согласно проведенному опросу клиентов, 72 % пользователей отмечают повышение удовлетворенности благодаря персонализированным рекомендациям.

Несмотря на положительное влияние ИИ на банковскую деятельность РФ, развитие и внедрение искусственного интеллекта сталкивается с рядом значительных проблем и вызовов, которые ограничивают его потенциал. А именно:

1. Высокая стоимость внедрения:

• Финансовые барьеры. Внедрение ИИ требует значительных инвестиций, особенно в инфраструктуру (вычислительные мощности, облачные платформы) и разработку решений. Это создает проблему для малых и региональных банков, не обладающих большими бюджетами;
• Риски окупаемости. Не все банки уверены, что затраты на ИИ оправдаются, особенно в краткосрочной перспективе.

2. Нехватка квалифицированных специалистов:

• Дефицит кадров. В России наблюдается острая нехватка специалистов в области ИИ, включая разработчиков, аналитиков данных и экспертов по машинному обучению;
• Нерешенность кадрового вопроса в регионах. Большинство квалифицированных специалистов сосредоточено в Москве и Санкт-Петербурге, что создает дисбаланс для банков, работающих в других регионах;
• Утечка кадров. Конкуренция на глобальном рынке приводит к тому, что лучшие специалисты выбирают работу за границей.

3. Конфиденциальность данных и законодательные барьеры:

• Этика и безопасность данных. Для персонализации требуется сбор, хранение и анализ больших объемов данных клиентов. Это вызывает опасения в отношении конфиденциальности и безопасности информации;
• Нормативно-правовая база. В России пока не разработаны четкие законы, регулирующие использование ИИ в банковской сфере, что создает неопределенность для бизнеса.

4. Технические ограничения:

• Неравномерный доступ к технологиям. Крупные банки обладают ресурсами для внедрения передовых решений, тогда как региональные и малые банки остаются позади конкурентов;
• Инфраструктурные барьеры. Отсутствие доступа к современным дата-центрам и облачным платформам замедляет внедрение ИИ в отдельных регионах.

5. Низкая осведомленность клиентов:

• Недоверие пользователей. Многие клиенты банков не понимают, как работает ИИ, и опасаются его использования, особенно в вопросах, касающихся их финансовой информации;
• Ожидания клиентов. Некоторые пользователи могут воспринимать автоматизацию как снижение качества обслуживания.

Всё это в свою очередь оказывает очень большое влияние на внедрение ИИ. Для преодоления перечисленных проблем требуется комплексный подход, включающий в себя действия со стороны банков, государства и образовательных учреждений.

Рекомендации для банков можно разделить на 4 направления, которые представлены на рисунке 4:

Рисунок 4.  Рекомендации для банков

Рекомендации для государства предлагают под собой следующие направления проработки:

• Во-первых, усовершенствование поддержки малого и среднего бизнеса. А именно ввести программы субсидирования для внедрения ИИ в региональных и малых банках. Создавать государственные платформы, обеспечивающие доступ к ИИ-инструментам.
• Во-вторых, совершенствование нормативной базы. Разработать законодательство, регулирующее использование ИИ, включая защиту персональных данных. Также необходимо ввести обязательные стандарты этики и прозрачности для банковских ИИ-решений.
• В-третьих, инвестиции в образование. Важно расширить государственное финансирование образовательных программ в области ИИ. И не менее значимым моментом является поддержка научных исследований и разработок, связанных с ИИ в финансовом секторе.

Рекомендации для образовательных учреждений включат в себя следующие меры:

1. Развитие образовательных программ. Увеличить количество специализированных курсов и магистерских программ по ИИ. Включить основы анализа данных и машинного обучения в программы технических и экономических вузов;

2. Практико-ориентированное обучение. Сотрудничать с банками для создания лабораторий и стажировочных программ, где студенты смогут применять знания на практике;

3. Доступность знаний. Развивать онлайн-курсы и программы для сотрудников банков и независимых специалистов.

Преодоление текущих вызовов требует слаженной работы всех участников рассматриваемой системы: банков, государства и образовательных учреждений Инвестиции в технологии, кадры и инфраструктуру, а также развитие нормативной базы позволят российским банкам не только усилить свои позиции на рынке, но и создать инновационные услуги, которые удовлетворят растущие ожидания клиентов [3]. Итак, подводя итоги данного исследования, можно сказать, что использование искусственного интеллекта (ИИ) для персонализации услуг в банковской сфере России стало важным шагом на пути к цифровой трансформации отрасли. Анализ показывает, что внедрение ИИ способствует росту инвестиций, повышению уровня клиентского обслуживания, увеличению доходов и укреплению конкурентных позиций российских банков. Персонализация позволяет банкам не только лучше понимать потребности своих клиентов, но и предлагать более эффективные и удобные решения, соответствующие современным ожиданиям. Однако процесс внедрения ИИ сопровождается вызовами, такими как высокие затраты, нехватка квалифицированных специалистов, вопросы конфиденциальности данных и законодательные ограничения. Для решения этих проблем необходим комплексный подход, включающий развитие нормативной базы, поддержку малых и региональных банков, инвестиции в образовательные программы и популяризацию технологий ИИ среди населения. В перспективе использование искусственного интеллекта станет неотъемлемой частью банковской экосистемы, создавая новые возможности для роста и удовлетворения потребностей клиентов. Успешное преодоление текущих барьеров обеспечит устойчивое развитие отрасли и укрепит позиции России на глобальном финансовом рынке.

Список литературы:

1. ВТБ. (2023). Цифровая трансформация и искусственный интеллект в банковской сфере. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.vtb.ru(дата обращения: 21.12.2024).
2. Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, 2022. Технологии искусственного интеллекта: использование в России. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://issek.hse.ru (дата обращения: 22.12.2024).
3. Национальный центр развития искусственного интеллекта, 2023. Обзор рынка ИИ в России: инвестиции, развитие, перспективы. Электронный доступ - [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ai.gov.ru (дата обращения: 22.12.2024).
4. Сбербанк России. Отчет о развитии технологий ИИ в банках: результаты и перспективы, 2023. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.sberbank.ru(дата обращения: 23.12.2024).
5. Центр исследований цифровой экономики, 2023. Влияние ИИ на развитие финансового сектора России. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://digital.economy.ru(дата обращения: 20.12.2024).
6. Центр компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект». –2023. – Искусственный интеллект в банковской сфере России: тренды и перспективы [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://nticenter.ru (дата обращения: 13.12.2024).
7. McKinsey & Company, 2023. The Impact of Artificial Intelligence on Financial Services. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.mckinsey.com(дата обращения: 21.12.2024).
8. Statista. (2023). AI Adoption in Banking Industry: Global and Regional Trends [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.statista.com (дата обращения: 24.12.2024).