Искусственный интеллект (ИИ) сегодня активно проникает в различные отрасли, включая финансовую сферу, где он становится важным инструментом для брокеров, инвестиционных компаний и управляющих. По данным Банка России, ИИ уже использует каждая пятая финансовая организация в стране, а треть организаций намерена внедрить технологии искусственного интеллекта в ближайшие три года. Это свидетельствует о том, что ИИ продолжает играть ключевую роль в трансформации финансовых услуг, а его возможности расширяются с каждым годом.

Текущие достижения и тенденции в применении ИИ По данным доклада ЦБ, 21% финансовых организаций применяют ИИ на постоянной основе, а еще 15% проводят пилотные проекты. Более того, 29% компаний собираются интегрировать искусственный интеллект в свои бизнес-процессы в ближайшие три года. Это говорит о растущем интересе к ИИ и его применению для оптимизации различных аспектов работы финансовых компаний.

Среди самых активных пользователей ИИ в финансовом секторе — страховые компании. На постоянной основе искусственный интеллект использует около 60% таких организаций, преимущественно для оценки рисков (андеррайтинг). В сфере платежных услуг ИИ применяют 33% компаний. Интересно, что профессиональные участники рынка ценных бумаг, включая инвесткомпании, управляющих и брокеров, используют ИИ в 29% случаев. Еще 24% брокеров и управляющих тестируют пилотные проекты.

Риски и вызовы при использовании ИИ Несмотря на широкие перспективы использования ИИ, брокеры и инвестиционные компании сталкиваются с определенными рисками. Основной проблемой является доверие к алгоритмам и моделям, на которых они основаны. И хотя ИИ способен обрабатывать огромное количество данных и выявлять тренды, важно помнить, что даже самые современные модели могут ошибаться. Таким образом, инвесторы и клиенты должны быть готовы к тому, что решение, принятое искусственным интеллектом, не всегда окажется верным.

Кроме того, использование ИИ в финансовом секторе требует высококвалифицированных специалистов для разработки и поддержки таких систем. Не каждая компания готова инвестировать в такую высококвалифицированную рабочую силу, что может привести к проблемам с качеством внедрения и эксплуатации ИИ.

Как ИИ меняет брокерские и инвестиционные компании? ИИ в первую очередь используется для обработки огромных объемов данных, с которыми не всегда могут справиться люди. В брокерских компаниях искусственный интеллект помогает анализировать рыночные данные, что позволяет оперативно реагировать на изменения на финансовых рынках и улучшать процессы принятия решений.

Например, 20% компаний используют ИИ для анализа рыночных данных, 16% — для обработки заявок и сделок, а 14% — для прогнозирования рыночных трендов и выявления аномалий. Управляющие инвестициями, в свою очередь, используют ИИ для прогнозирования доходности ценных бумаг, оценки макроэкономических данных и персонализации инвестиционных предложений. Такие инструменты позволяют повысить точность прогноза и сократить время принятия решения.

Одной из самых популярных задач ИИ в брокерских компаниях является персонализация инвестиционных рекомендаций — 35% брокеров и управляющих используют ИИ именно для этого. Также часто ИИ помогает в оценке клиентского профиля с учетом параметров KYC (Know Your Customer), что позволяет создать индивидуальные стратегии для каждого клиента.

Взаимодействие с клиентами: чат-боты и автоматизация Использование ИИ для взаимодействия с клиентами является одной из ключевых областей, где технологии уже доказали свою эффективность. Брокеры и управляющие активно внедряют чат-ботов, голосовых помощников и системы, работающие через электронную почту, для автоматизации коммуникации с клиентами. Это позволяет ускорить обслуживание и повысить его качество.

В компании «Финам», например, около 60-70% всех контактов с клиентами происходит через ИИ, без привлечения живых сотрудников. Это включает автоматические консультации, ответы на вопросы и помощь в проведении операций. Клиенты в целом довольны таким уровнем обслуживания: средняя оценка удовлетворенности пользователей таких сервисов составляет 4-4,5 балла из 5.

В «Ньютон Технологиях» ИИ занимается рутинными задачами, такими как речевая аналитика диалогов с клиентами, автоматизация документооборота и поддержка сотрудников с помощью внутренних баз знаний. В Сбербанке ИИ существенно сократил время обработки запросов: если раньше на обработку заявок уходила неделя, то теперь процесс занимает всего один день.

Прогнозирование решений и создание инвестиционных продуктов Кроме того, ИИ используется для более сложных задач, таких как анализ тональности заявлений Центрального банка России или пресс-релизов о ключевых ставках, что позволяет прогнозировать решения ЦБ о ставке. Это помогает управляющим компаниям и инвесторам принимать более обоснованные решения, ориентируясь на макроэкономические данные и прогнозы.

В «Альфа-Инвестициях» ИИ адаптирует инвестиционные приложения под интересы и запросы пользователей, что позволяет создать персонализированные предложения и улучшить пользовательский опыт. Такая адаптация способствует росту вовлеченности клиентов и повышению их лояльности.

Перспективы и вызовы внедрения ИИ Внедрение ИИ в финансовый сектор, безусловно, имеет большие перспективы, но вместе с тем вызывает и немалые вызовы. Одним из главных вызовов является необходимость поддержания этических норм и предотвращение использования ИИ в ущерб клиентам. Также важно обеспечивать прозрачность алгоритмов, чтобы клиенты могли понимать, на основании каких данных и принципов принимаются решения.

Кроме того, широкое использование ИИ неизбежно связано с вопросами безопасности. Финансовые организации должны принимать меры для защиты данных клиентов и предотвращения их утечек. Регулирование в области ИТ-безопасности и защита от кибератак становятся важными аспектами работы финансовых компаний, использующих ИИ.

Тем не менее, использование искусственного интеллекта в финансовом секторе продолжает расширяться, и в будущем можно ожидать, что эти технологии станут неотъемлемой частью работы большинства организаций. Важно, чтобы компании учитывали риски и стремились к созданию более безопасных и этичных моделей работы с ИИ, которые принесут пользу как бизнесу, так и его клиентам.