Скоринг клиентов и оценка возможных убытков
Все чаще банки используют ИИ для анализа кредитной истории клиентов, тем самым автоматизируя принятие решений о выдаче кредитов. Нейросеть обрабатывает большие объемы данных, чтобы обнаружить в них скрытые закономерности и шаблоны, которые позволяют прогнозировать вероятность возврата кредитных средств.
Одна из ключевых задач анализа кредитной истории с помощью ИИ – классификация заемщиков по группам риска. Нейросети могут обучаться на основе истории клиента, включающей информацию о доходах, платежной дисциплине, наличии имущества и других факторах. После обучения сеть может принимать решение о том, следует ли одобрить кредит, отклонить его или запросить дополнительную информацию от заемщика.
В отличие от традиционных статистических моделей, нейросети способны выявлять нелинейные связи и сложные взаимодействия между факторами, выделять в данных неочевидные паттерны. Кроме того, они могут эффективно обрабатывать множество различных переменных, оказывающих влияние на вероятность возврата кредита, и выдавать ее прогноз с высокой точностью.
То же самое можно сказать и об услуге страхования. Нейросети с высокой точностью могут просчитать вероятность потерь клиента. Они обрабатывают большие объемы информации, включая возраст, пол, семейное положение, профессию, доход, кредитную историю, состояние здоровья и другие факторы. На основе этих данных ИИ строит модель поведения клиента и прогнозирует вероятность того, что он понесет убытки.
Предотвращение IT-угрозы
Еще один классический пример применения нейросетей – предсказание готовящихся DDoS-атак (от англ. Denial of Service – «отказ в обслуживании»). Это сетевые атаки на вычислительную систему с целью довести ее до отказа, чтобы легальные пользователи не могли получить доступ к ее сервисам. В автоматизированном мире DDoS-атаки совершаются при помощи «умных» алгоритмов, и только «защищающая» программа может выделить паттерны программы «нападающей».
Нейросеть может анализировать поведение клиентов и протоколов на основе данных о запросах, откликах и других параметрах, связанных с сетевой активностью. При обнаружении необычного или подозрительного поведения она классифицирует активность как готовящуюся DDoS-атаку. Причем ИИ обработает данные и классифицирует поток трафика значительно быстрее традиционных методов обнаружения.
Можно поднять эффективность системы, обучив нейросеть на основе известных атак злоумышленников. Это позволит ей распознавать признаки, характерные для типичных DDoS-атак. При сравнении текущего сетевого трафика с такими образцами ИИ может обнаруживать сходство и предупреждать о возможных проблемах.
Клиентский сервис
Благодаря нейросети банки могут вывести на новый уровень клиентский сервис. Во многих банках уже давно появились интеллектуальные электронные помощники, способные разъяснить клиенту непонятные моменты, ответить на вопросы и дать совет в обычных или голосовых чатах. В основе их работы лежат огромные массивы данных, на которых ИИ учится общаться с человеком. Вот несколько направлений работы с клиентами с помощью нейросетей.
Персонализированные рекомендации. Банки используют ИИ для анализа данных о поведении клиентов и на основе этого предлагают персонализированные финансовые рекомендации. Например, нейросеть может анализировать информацию о транзакциях, расходах и инвестициях клиента и предлагать оптимальные решения для достижения финансовых целей. Это может включать предложения о сбережениях, инвестициях или оптимизации расходов.
Управление бюджетом. Основываясь на анализе финансовых данных клиента, нейросети определяют оптимальные инструменты управления бюджетом. Например, банк может использовать ИИ для категоризации расходов клиента и предложения для управления личными финансами, такие как уведомления о превышении лимитов, планирование расходов или рекомендации по сбережениям.
Финансовый консалтинг. Нейросети предоставляют персонализированные финансовые консультации. Они могут отвечать на вопросы клиентов, помогать в принятии финансовых решений и предоставлять рекомендации по управлению средствами на основе профиля и потребностей клиента.
Определение риска и инвестиционные рекомендации. ИИ оценивает риски и дает персонализированные рекомендации по инвестированию. Например, на основе анализа исторических данных о доходности активов и поведении клиента нейросеть может рассчитать риск и сделать рекомендации по составлению инвестиционного портфеля, соответствующего индивидуальным целям и профилю риска клиента.
Управление долгами и кредитами. Нейросеть может проанализировать финансовую ситуацию клиента, исходя из данных о кредитных обязательствах, доходах и расходах, и предложить наилучшие стратегии по погашению долга или кредита, учитывая возможности клиента и минимизируя финансовые затраты.
Голос нейросети
Отдельно нужно отметить голосовое общение нейросети в виде виртуального помощника с человеком, которое широко используется в банковской и других сферах. Нейросети используются в системах голосового взаимодействия для имитации когнитивных процессов высшей нервной деятельности, таких как восприятие, внимание, память, мышление и принятие решений. Алгоритмы восприятия используются для обработки и анализа аудиосигналов, определения интонации и акцента, а также распознавания речи. Алгоритмы памяти сохраняют информацию о предыдущих взаимодействиях с пользователем. Алгоритмы мышления и принятия решений позволяют системе анализировать контекст, генерировать ответы и предлагать релевантные решения.
Создатель платформы по роботизации PIX Robotics («Сколково») Максим Яцкевич напоминает, что еще буквально три года назад большинство пользователей, сталкиваясь с чат-ботом в общении, обращаясь за консультацией или поддержкой, испытывали сильное отторжение и стремились вызвать оператора, ибо были убеждены, что виртуальный помощник ничего не поймет. «Общение с человеком и по сей день остается высоко значимым, но практика общения с генеративным ИИ помогает снять барьеры и использовать его ответы для решения ряда вопросов, тем самым снимая значительную нагрузку с сотрудников», – говорит эксперт.
Языковые модели, такие как GPT, используются для генерации текста в системах голосового взаимодействия. Они обучаются на больших объемах текстовых данных и способны генерировать текст, который максимально похож на естественный язык. Кроме того, алгоритм можно обучить на специфических данных банковской сферы, чтобы обеспечить адаптацию к уникальным потребностям клиентов. Уже сейчас подключенная к контакт-центру банка нейросеть может отвечать клиентам так, что многие даже не подозревают, что общались с программой.
Пока что полностью заменить человека нейросети не могут, но дополняют его функции, позволяя делать клиентский сервис более быстрым и точным, поясняет основатель инновационной исследовательской компании UResearch Константин Протасов. Люди адаптируются к электронным консультантам, ценя их эффективность.
«Для компаний внедрение нейросетей становится не просто желательным, но и необходимым инструментом в современном мире. Все, кто еще не начал работать с нейросетями, завтра могут быть просто неконкурентоспособными», – заключает эксперт.
***
Фото обложки: Shutterstock.AI/FOTODOM