В июне 1967 года первый в мире «банкомат» или «банкомат» был открыт в филиале Barclays Bank на севере Лондона на торжественной церемонии.
Та самая первая система выглядела немного иначе, чем та, которую мы знаем и используем сегодня. Но почти шесть десятилетий спустя трудно представить мир, в котором люди могли бы снимать наличные только в часы работы банков.
Теперь в Австралии и во всем мире банки делают огромную ставку на то, что новый вид автоматизации изменит их бизнес-модель:искусственный интеллект (ИИ).
В понедельник Bendigo Bank объявил, что подписал многолетнее соглашение с Google об использовании искусственного интеллекта-платформы Gemini Enterprise технологического гиганта для решения ряда задач, включая оценку кредитных заявок и обнаружение мошенничества.
Это следует за крупной сделкой между Commonwealth Bank и OpenAI, о которой было объявлено в августе, чтобы «предоставить передовой искусственный интеллект клиентам и сотрудникам».
Что ждет банковское дело в будущем – и кто отвечает за управление рисками?
Банки уже на протяжении многих лет незаметно внедряют инструменты искусственного интеллекта для решения ряда задач. Если вы недавно взаимодействовали с чат-ботом, вы, скорее всего, взаимодействовали с ИИ.
В настоящее время ИИ помогает банкам и сотрудникам принимать решения. Он сканирует на предмет мошенничества и мошенничества, оценивает кредитный рейтинг, поддерживает торговую и инвестиционную деятельность, а также выполняет рутинные, трудоемкие задачи.
Это предупреждение в вашем банковском приложении о сомнительной транзакции? Скорее всего ИИ. Предполагается, что звонивший, назвавшийся сотрудником вашего банка, может быть мошенником? Вероятно, снова ИИ.
Сообщается, что только в Commonwealth Bank инструменты искусственного интеллекта помогли вдвое сократить потери клиентов от мошенничества и сократить время ожидания в колл-центре на 40%.
Банки, возглавляющие эту кампанию, не только австралийские. Американский инвестиционный банк JPMorgan, например, разработал собственную собственную платформу искусственного интеллекта LLM Suite, которая, как сообщается, была внедрена во всех его бизнес-направлениях, чтобы помочь сотрудникам решать широкий спектр задач.
Недавний отчет исследовательской компании Evident Insights о внедрении ИИ показал, что в настоящее время около 85% банков используют генеративный ИИ внутри компании, а не для клиентов.
Но следующая волна внедрения ИИ может быть принципиально иной. Вместо того, чтобы просто помогать людям работать быстрее, можно доверить технологии принимать решения и действовать самостоятельно.
Это называется «агентный ИИ». Хотя только некоторые банки, такие как BNY, протестировали его, первые результаты обнадеживают.
В недавнем исследовании консалтинговой компании McKinsey был описан пример одного крупного глобального банка, который создал десять «команд» агентов ИИ для обработки новых клиентских приложений от начала до конца.
Эти агенты ИИ проверяли государственные реестры, проверяли личности, проверяли на предмет санкций и составляли отчеты. Люди вмешивались только в исключительных случаях.
Производительность вырастет? По данным McKinsey, хотя базовая автоматизация ИИ может ускорить работу команды на 15–20%, предоставление полного контроля ИИ теоретически может повысить производительность на 200–2000%.
Австралийские банки делают большие ставки на это будущее. Но они также извлекают болезненные уроки о человеческих жертвах. В июле 45 сотрудникам колл-центра Commonwealth Bank сообщили, что потеряли работу после внедрения чат-бота с искусственным интеллектом.
Затем, в августе, после того как Союз финансового сектора поднял спор, банк признал, что этот процесс можно было бы организовать лучше, и отменил рассматриваемое сокращение рабочих мест.
Несмотря на отказ банка, исполнительный директор Commonwealth Bank Мэтт Комин позже заявил на технологическом фестивале в октябре, что максимально эффективное использование ИИ «должно быть срочным». Он сказал, что лидерам необходимо проявить инициативу, несмотря на искушение сидеть сложа руки и следовать за ними.
Индустрия финансовых услуг продолжает экспериментировать с лучшими способами использования ИИ.
Один из вариантов — создать финансовых тренеров на базе искусственного интеллекта, которые будут активно отправлять клиентам персонализированные советы по экономии.
Другая изучаемая система включает в себя системы «автономных финансов», которые могут управлять вашими деньгами с минимальными затратами, оптимизируя все:от оплаты счетов до распределения инвестиций.
Это означает, что в ближайшем будущем системы искусственного интеллекта смогут самостоятельно управлять целыми банковскими процессами. Представьте себе, что вы подаете заявку на кредит в 2 часа ночи и получаете одобрение через пять минут, а искусственный интеллект обрабатывает каждый шаг.
Общественность ожидает, что банки развернут справедливые, объяснимые и безопасные системы искусственного интеллекта. Но технологии развиваются так быстро, что регулирующие органы изо всех сил стараются не отставать.
Особое беспокойство вызывает алгоритмическая предвзятость. Если ИИ будет учиться на исторических данных, отражающих прошлую дискриминацию, он может увековечить или даже усилить несправедливую практику кредитования.
Например, это может негативно повлиять на способность заимствовать тех, кто исторически считался «плохой инвестицией».
За любые ошибки, допущенные ИИ, ответственность несут сами банки. Подотчетность не может быть передана алгоритмам. Тем не менее, скорее всего, клиенты все равно ощутят на себе основную тяжесть этих ошибок.
Банковское дело должно быть фундаментально переписано ИИ, готовы мы к этому или нет. Это может означать более дешевые, быстрые и более персонализированные банковские услуги.
Но это также ставит под угрозу рабочие места, вызывает проблемы конфиденциальности и концентрирует огромную власть в алгоритмах, которые большинство из нас не понимает.
Пока политики усиливают критику банков, настоящая проверка заключается не в том, сможет ли ИИ трансформировать банковское дело. Вопрос в том, будет ли эта трансформация справедливой, а не только с точки зрения прибыли.