Использование искусственного интеллекта в финансовой сфере. Мировой опыт

Сегодня искусственный интеллект — один из ключевых инструментов цифровой трансформации в финансовой сфере. Он помогает автоматизировать повторяющиеся операции, анализировать большие массивы данных, быстрее находить нужную информацию и поддерживать сотрудников при принятии решений.

По данным Европейского центрального банка, ИИ применяют более 85% значимых банков. А российский СберБанк сократил 65% позиций региональных управленцев - людей перевели на новые роли, а их рутинные задачи передал искусственному интеллекту. 

В этом материале мы разберем, как искусственный интеллект уже используют финансовые организации по всему миру, какие задачи он помогает решать и какие перспективы внедрения ИИ существуют в Беларуси.

Содержание:

• ИИ в клиентском сервисе
• ИИ в бэк-офисе банка
• ИИ и безопасность финансовых операций
• Как iqData помогает финансовым организациям внедрять ИИ
• С чего начать

ИИ в клиентском сервисе

Клиентский сервис стал одним из первых направлений массового использования искусственного интеллекта в финансовой сфере. Современный ИИ может не только отвечать на простой вопрос по заранее подготовленному сценарию. Он способен учитывать контекст обращения, историю взаимодействия, используемые продукты и внутренние правила организации.

Персонализированные предложения и подбор финансовых продуктов

Традиционная банковская коммуникация часто строится вокруг крупных клиентских сегментов. Например, «зарплатные клиенты», «малый бизнес» или «держатели кредитных карт». Искусственный интеллект позволяет перейти от сегмента к конкретной ситуации отдельного человека или компании.

В результате клиенту можно предложить не просто очередной продукт из общего каталога, а действие, соответствующее его текущей финансовой ситуации:

• открыть накопительный счёт после регулярного роста остатка;
• подобрать подходящий график платежей;
• предупредить о вероятной нехватке средств перед обязательным списанием;
• предложить продукт с учётом истории операций и текущих целей клиента.

Южноафриканский Discovery Bank использует ИИ для формирования персонализированных рекомендаций и определения следующего наиболее подходящего действия клиента. Система учитывает финансовые показатели и модели поведения, помогает сотрудникам адаптировать общение и предоставляет рекомендации через приложение.

В приложении испанского банка BBVA финансовый помощник анализирует доходы, расходы, сбережения и кредиты клиента, после чего предлагает способы улучшения его финансового положения. Система может помочь установить цель, определить категории для сокращения расходов и заранее предупредить о предстоящих платежах.

Сервисное обслуживание клиентов

ИИ-помощники могут сопровождать клиента на протяжении всего периода обслуживания. Они помогают проверять статус операции, находить документы, отслеживать расходы, напоминать о платежах, объяснять банковские комиссии и выполнять простые действия.

Один из наиболее масштабных примеров — виртуальный финансовый помощник Erica, созданный Bank of America. В течение 2025 года им воспользовались 20,6 млн клиентов, которые провели с системой почти 700 млн взаимодействий. С момента запуска Erica в 2018 году общее количество взаимодействий превысило 3,2 млрд. Помощник предоставляет персонализированные подсказки и помогает клиентам управлять повседневными финансами.

СберБанк выпустил модель ИИ GigaChat Audio, которая при общении распознает эмоциональную окраску речи клиента и в зависимости от этого может выстраивать свой диалог.

ИИ может поддерживать не только клиента, но и обслуживающего его специалиста. В Morgan Stanley виртуальный помощник помогает финансовым консультантам находить информацию во внутренних документах. Благодаря этому консультанты тратят меньше времени на поиск информации и больше — на работу с клиентами.

ИИ в бэк-офисе банка

Значительная часть работы финансовой организации остается незаметной для клиента. Именно в бэк-офисе ИИ может дать существенный эффект, поскольку многие операции требуют больших затрат времени, но выполняются по повторяющимся правилам.

Генерация шаблонов юридических документов

Искусственный интеллект может готовить первые версии стандартных документов, когда сотруднику необходимо собрать документ на основе утвержденного шаблона, корпоративной информации и конкретных параметров клиента. В такой схеме ИИ выполняет трудоемкую подготовительную работу, а специалист проверяет формулировки и утверждает документ.

Raiffeisen Bank International создал корпоративного ИИ-помощника, предназначенного среди прочего для обработки документов. Сотрудники используют его для ускоренного анализа и подготовки кратких изложений юридических, регуляторных и банковских материалов. По данным банка, решение повышает производительность и помогает быстрее решать вопросы клиентов.

Распознавание и проверка документов

Банки продолжают получать большое количество документов в виде фотографий, скан-копий и файлов различных форматов. ИИ-система определяет вид документа, находит нужные поля, понимает расположение информации и передает структурированные данные в банковскую систему. При необходимости она также может проверять комплектность полученных данных.

Национальный банк Греции внедрил решение, которое обрабатывает и классифицирует тысячи документов ежедневно. Система поддерживает около 20 категорий и почти 60 шаблонов, включая удостоверения личности, налоговые формы, справки о заработной плате и коммунальные счета. Обработка занимает менее 0,5 секунды на страницу, а точность достигает примерно 90%, что сокращает объем ручной проверки.

Малайзийский Hong Leong Bank применяет ИИ для обработки счетов, транспортных форм и других документов торгового финансирования. Система извлекает необходимые поля из материалов более чем на 200 языках. Автоматизация позволила повысить эффективность соответствующего процесса на 30% за счет сокращения ручного ввода и связанных с ним ошибок.

Сейчас iqData прорабатывает несколько похожих сценариев применения ИИ в белорусских организациях. После завершения проектов, внедренные решения позволят:

• распознавать документы в форматах PDF, сканов и фотографий;
• определять тип документа;
• извлекать суммы, даты, номера и другие реквизиты;
• сопоставлять данные с корпоративными системами;
• выявлять дубликаты и противоречия;
• направлять нестандартные случаи сотруднику.

Потенциальный эффект внедрения данного решения — сокращение ручного ввода, ускорение обработки документов и снижение количества ошибок.

ИИ и безопасность финансовых операций

Финансовые организации работают с денежными средствами, персональными данными и сведениями, составляющими банковскую тайну. Поэтому безопасность является одновременно одним из самых перспективных и одним из самых ответственных направлений применения ИИ.

Анализ кредитных договоров и оценка корпоративных заемщиков

Кредитование корпоративного клиента требует изучения большого комплекта материалов. ИИ может помочь специалисту:

• найти существенные условия в кредитных договорах;
• сравнить редакции документов;
• сопоставить данные из отчетности и банковских операций;
• подготовить краткое кредитное заключение;
• выявить факторы, требующие дополнительной проверки.

Один из наиболее известных примеров — система COiN, созданная JPMorgan. Она была внедрена для автоматизации анализа определенных категорий договоров и первоначально использовалась для проверки тысяч кредитных соглашений банка.

Защита от мошенничества

Традиционные антифрод-системы часто работают на основе фиксированных правил: например, блокируют перевод при превышении суммы или проведении операции из необычной страны.

Проблема заключается в том, что слишком жесткие правила создают большое количество ложных срабатываний, а мошенники постепенно учатся их обходить. ИИ позволяет оценивать операцию комплексно, учитывая большое количество факторов.

HSBC совместно с Google разработал систему Dynamic Risk Assessment для выявления финансовых преступлений. По данным HSBC, система находит в 2-4 раза больше подозрительной активности, чем прежний подход, при этом количество ложноположительных случаев уменьшилось на 60%.

Как iqData помогает финансовым организациям внедрять ИИ

iqData помогает заказчикам пройти путь от первоначального интереса к практическому применению искусственного интеллекта. Наша задача не предложить технологию ради технологии, а помочь организации определить рациональный путь: что целесообразно реализовать своими силами, где использовать готовый продукт, а где потребуется партнер для внедрения и сопровождения.

С чего начать

Финансовой организации не обязательно начинать с масштабного проекта или покупки собственной GPU-инфраструктуры. Первым шагом может стать один ограниченный, но практически значимый сценарий:

• корпоративный помощник для сотрудников;
• анализ договоров;
• обработка финансовых документов;
• интеллектуальный поиск по внутренней базе знаний;
• автоматизация подготовки аналитических материалов;
• централизованный доступ к языковым моделям.

Главное — заранее определить пользователей, ожидаемый результат, требования к данным и критерии успешности. Для решения этих задач, команда iqData готова провести рабочую встречу или AI-чекап, чтобы:

• обсудить существующие задачи и инициативы;
• определить наиболее перспективные сценарии использования ИИ;
• оценить возможные варианты реализации;
• сформировать предварительную концепцию пилота;
• определить требования к безопасности и инфраструктуре.

Заключение

Искусственный интеллект в финансовой сфере уже используется для обработки обращений, персонализации услуг, распознавания документов, анализа кредитных соглашений, прогнозирования денежных потоков и защиты от мошенничества.

Наибольшую ценность ИИ приносит там, где система берет на себя поиск, первичный анализ и повторяющиеся рутинные операции. Сотрудник при этом сохраняет ответственность за сложные, спорные и юридически значимые решения.