Как искусственный интеллект поможет банкам увеличить прибыль
В наступившем году перед банками встанет задача удержания прибыльности. Дополнительный рост доходов может обеспечить внедрение алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) в процессы стратегического и финансового управления. Заместитель генерального директора Intersoft Lab Юлия Амириди в колонке для Frank Media рассказала, что этому сейчас препятствует.
Искусственный интеллект в банках. По данным Банка России, «ковидный» 2020 год российские банки в целом завершили благополучно: чистая прибыль по российским стандартам сократилась лишь на 6%. Однако, по прогнозу S&P Global Ratings, в 2021 году показатель чистой процентной маржи может снизиться до исторического минимума 3,25-3,5%. Это падение негативно отразится на показателях прибыльности. Уже сегодня банки вынуждены искать способы компенсации ожидаемых потерь.
Среди возможных путей удержания прибыльности — применение инновационных технологий, в частности, технологи искусственного интеллекта. С точки зрения получения экономического эффекта наиболее привлекательной для внедрения ИИ является область стратегического и финансового управления. Согласно последнему исследованию McKinsey, посвященному практике применения ИИ в мировых компаниях, практически три четверти участников опроса (73%) заявили о более чем 5-процентном росте доходов в результате «встраивания» ИИ в эти управленческие процессы.
При этом стратегический и финансовый менеджмент остается наименее освоенной ИИ областью. В отчете AI Index Report Стэнфордского института искусственного интеллекта, ориентированного на человека, об использовании методов ИИ во внутренних, финансовых и управленческих процессах заявляют лишь 13% представителей зарубежных банков. Чаще всего ИИ задействован в ориентированных на клиентов операциях: продажах и маркетинге (43% опрошенных), в клиентском обслуживании (55%), а также в риск-менеджменте в части предупреждения мошеннических операций (42%).
Экспресс-исследование, выполненное Intersoft Lab в конце 2020 года, показало, что ситуация в российских банках не сильно отличается от зарубежного опыта.
Искусственный интеллект и прибыль. Применение технологий ИИ может повысить качество управленческих решений, направленных на удержание прибыльности — сделать их более обоснованными и проактивными. В первую очередь за счет использования «расширенной» аналитики – скрытых закономерностей, выводов и заключений, прогнозов, подготовленных с помощью инструментов ИИ и методов машинного обучения. Вот несколько примеров:
- Интеллектуальные алгоритмы могут обнаружить в данных скрытые паттерны и тенденции, «видимые только машине», и которые важно учитывать, например, при разработке бизнес-стратегии и определении ориентиров для планирования.
- Сложные модели прогнозирования, использующие методы машинного обучения (ML) и оперирующие сотнями внутренних и внешних индикаторов, могут с гораздо более высокой точностью, чем ранее, предсказывать развитие рыночной ситуации и влияние риск-факторов на финансовые показатели деятельности банка. Это помогает добиваться целевых показателей прибыльности при контролируемом риске.
- Использование алгоритмов ML повышает оперативность прогнозных вычислений. По опыту Intersoft Lab, применение нейронных сетей позволяет за несколько часов просчитать по разным сценариям десятки прогнозов финансового состояния банка. В сегодняшней высоковолатильной среде это позволяет перестраивать прогнозы так часто, чтобы успевать реагировать на изменения на рынке.
Что препятствует применению ИИ. Глубина проникновения ИИ в банки находится в прямой зависимости от уровня их цифровой зрелости. Наиболее освоенные ИИ области — процессы и операции, связанные с взаимодействием с клиентами — лидируют в использовании цифровых технологий, а наименее освоенные — прежде всего управленческие процессы — находятся на периферии цифровой трансформации.
Еще весной прошлого года в BCG отметили, что российские банки с точки зрения цифровизации фронт-офисных процессов оказались лучше подготовленными к пандемии, чем их зарубежные коллеги. Вместе с тем эксперты предупредили, что слабым местом в отечественных банках остаются рудиментарные внутрибанковские информационные системы, и рекомендовали банкирам сфокусироваться на цифровой перестройке внутренних процессов, включая управление рисками.
Цифровые преобразования, ускорившиеся в банковской отрасли с приходом коронакризиса, начали проникать и в управленческие процессы. Форсировав их, кредитные учреждения не только выправят уровень цифровой зрелости, но и откроют окно возможностей для применения искусственного интеллекта.
Автор — заместитель генерального директора Intersoft Lab Юлия Амириди
Во времена финансовых кризисов банкирам важно оставаться в курсе текущих новостей. Подпишись на наш телеграм – канал Frank RG (https://t.me/frank_media) чтобы оперативно получать данные о ситуации в банках и экономике. Не пропусти, когда начнется!