BFC Bulletins Monthly News Digest
Главное из материала основателя украинской ИТ-компании Uptech Product Studio Андрея Баса для издания Maddyness
Цифры
Еще в 2021 году использование инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в финтех-индустрии оценивалось в 9,45 млрд долларов (данные Grand View Research). По прогнозам экспертов, с 2022 по 2030 год рынок этот рынок будет расти невероятными темпами — по 16,5% в год.
В прошлом году инвесторы выделили 4,5 млрд долларов на продукты, работающие на основе ИИ. В 2018 году этот показатель составлял всего 408 млн.
ИИ как маст-хэв
Изначально ИИ помогал финтех-компаниям автоматизировать процессы, анализировать угрозы, снижать уровень мошенничества и улучшать клиентский опыт. Это позволяло повысить эффективность и увеличить маржу.
Но возможности ИИ куда шире. Его использование — это уже не прихоть, а необходимость. За счет инструментов на его основе можно существенно повысить конкурентоспособность продуктов.
Применение
- Выявление мошенничества. ИИ обрабатывает большие объемы данных с помощью машинного обучения и предлагает компаниям уникальные решения в сфере безопасности. Например, ИИ-алгоритмы могут отслеживать подозрительное поведение и выявлять мошеннические действия в учетной записи пользователя. Системы безопасности на основе таких алгоритмов будут только повышать доверие пользователей. Этот фактор трудно переоценить, когда речь идет о финансовой безопасности.
- Персонализация пользовательского опыта. Один из ключевых финтех-трендов выходит на новый уровень благодаря широким возможностям ИИ. Самый популярный ИИ-инструмент для персонализации — чат-боты. Сами по себе они существуют не первый год, но с ИИ они выходят на новый уровень. Например, с помощью обработки естественного языка (NLP) можно персонализировать помощь клиентам: для этого анализируются их запросы и прошлый опыт использования приложения. Кроме того, чат-боты могут давать советы по планированию бюджета и инвестициям.
- Оценка кредитного риска. ИИ проводит ее, анализируя огромное количество общедоступной информации о клиенте: от финотчетности и кредитной истории до профилей в соцсетях. Так, приложение ZestFinance оценивает заемщика в том числе по истории поисковых запросов, занятости, активности в Facebook и др.
- Комплаенс. ИИ-инструменты позволяют отслеживать транзакции и поведение пользователей, обеспечивая соблюдение требований AML и KYC. Таким образом затраты оптимизируются, а риски сводятся к минимуму.
Риски
- Баланс между машиной и человеком. Несмотря на все более широкие возможности ИИ, пользователям нужен контакт и с живым человеком, когда это касается мобильного банкинга.
- Безопасность данных. В финтех-индустрии ИИ приходится балансировать между пользовательским опытом и конфиденциальностью пользовательских данных.
