Сучасна банківська система переживає стрімку трансформацію під впливом цифрових технологій. Однією з ключових рушійних сил цієї трансформації є штучний інтелект (ШІ). Завдяки здатності обробляти великі обсяги даних, аналізувати поведінку клієнтів та автоматизувати рутинні процеси, ШІ відкриває нові горизонти для підвищення ефективності, безпеки та якості обслуговування в банківському секторі [1, 2]. Використання алгоритмів машинного навчання, нейронних мереж та обробки природної мови сприяє створенню персоналізованих фінансових послуг, прискорює ухвалення рішень та оптимізує операційну діяльність.
1. Автоматизація обслуговування клієнтів. Одним із найбільш поширених прикладів використання ШІ в банківській сфері є впровадження чат-ботів та голосових асистентів. Завдяки алгоритмам обробки природної мови (NLP), ці системи здатні вести діалог з клієнтом, відповідати на запитання, виконувати базові операції (перевірка балансу, переказ коштів, відкриття депозиту) та навіть ідентифікувати користувача за голосом. Перевагами такого обслуговування є цілодобовий доступ до банківських послуг; зменшення навантаження на контакт-центри; підвищення якості обслуговування та зниження витрат на персонал. Як приклад, Monobank (Україна) — використовує ботів у месенджерах для обслуговування клієнтів, видачі кредитів та оновлення карток.
2. Персоналізовані фінансові послуги. Завдяки машинному навчанню банки можуть аналізувати історію транзакцій, поведінкові шаблони клієнтів, геолокаційні дані та іншу інформацію для створення індивідуальних фінансових пропозицій, а саме пропозиції кредитів з урахуванням особистого кредитного рейтингу; нагадування про регулярні платежі; поради щодо оптимізації витрат; персоналізовані інвестиційні стратегії. Таким чином, ШІ сприяє підвищенню лояльності клієнтів та покращенню їхнього досвіду взаємодії з банком. Так, JPMorgan Chase персоналізує банківські послуги на основі поведінки клієнта, а Revolut аналізує витрати та пропонує рекомендації щодо бюджету.
3. Виявлення шахрайства та управління ризиками. Штучний інтелект є надзвичайно ефективним інструментом у виявленні підозрілих транзакцій та шахрайських дій. Алгоритми здатні в режимі реального часу аналізувати тисячі операцій, визначати відхилення від нормальної поведінки клієнта та оперативно блокувати небезпечні дії. Типовми сценаріями використання є виявлення нетипових шаблонів транзакцій; ідентифікація фішингових атак та підроблених документів; моніторинг кіберзагроз; автоматичне визначення рівня ризику клієнта. Завдяки цьому зменшується кількість шахрайських операцій і підвищується рівень довіри клієнтів до банківської системи. Так, ПриватБанк впровадив систему антифроду, яка аналізує понад 400 параметрів транзакцій.
4. Кредитний скоринг та оцінка платоспроможності. ШІ дозволяє аналізувати велику кількість параметрів (доходи, витрати, транзакційна активність, соціальні мережі тощо), що робить оцінку більш точною. Перевагами AI-кредитного скорингу є зменшення рівня дефолтів; швидке ухвалення рішень про видачу кредиту; доступ до фінансування для клієнтів без кредитної історії (наприклад, молодь або мігранти); можливість безконтактної видачі кредитів через мобільний додаток.
5. Роботизація внутрішніх банківських процесів (RPA + AI). У поєднанні з технологіями роботизованої автоматизації процесів (RPA) ШІ дозволяє автоматизувати такі рутинні операції: обробка документів та заявок; верифікація клієнтів (KYC – know your customer); генерація звітності для регуляторів; ведення бухгалтерського обліку. Це не лише знижує витрати та підвищує продуктивність працівників, а й зменшує ризик людських помилок. Наприклад, Райффайзен Банк Україна — використовує RPA-ботів для відкриття рахунків та звітності.
6. Прогнозування фінансових ринків та управління активами. Інструменти ШІ використовуються у сфері wealth management та інвестиційного банкінгу. Вони аналізують величезні обсяги історичних та поточних фінансових даних, новин, макроекономічних показників і сигналів ринку для прогнозування коливань цін; формування інвестиційних стратегій; автоматизованої торгівлі (алгоритмічний трейдинг); аналізу ризиків інвестування. Такі системи можуть допомагати не лише професійним інвесторам, а й звичайним користувачам у виборі портфеля.
Попри всі переваги, застосування ШІ в банківській сфері пов'язане з низкою викликів. Насамперед, це прозорість прийняття рішень, оскільки багато AI-моделей є "чорними ящиками", рішення яких важко пояснити; конфіденційність даних, оскільки великі обсяги персональної інформації мають бути надійно захищені; нерівність доступу (деякі клієнти можуть бути дискриміновані через недосконалі алгоритми); необхідність регулювання, оскільки банки мають дотримуватись стандартів GDPR, PSD2 та інших норм. Таким чином, важливо поєднувати технологічний прогрес з етичними нормами та прозорими політиками.
Отже, штучний інтелект уже сьогодні відіграє важливу роль у трансформації банківської сфери. Він забезпечує ефективніше обслуговування клієнтів, покращує управління ризиками, підвищує точність кредитної оцінки та дозволяє створювати інноваційні продукти. У майбутньому вплив ШІ лише зростатиме, тож фінансовим установам варто інвестувати в цю сферу, не забуваючи про безпеку, етичність та законодавче регулювання.
Список літератури
1. Овчаренко, Т. (2024). Тенденції розвитку та використання штучного інтелекту у банківській сфері. Економіка та суспільство, (67). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-67-44
2. Холявко Н., Садчикова І., Колоток. М. Напрями використання штучного інтелекту у банківських установах. Проблеми і перспективи економіки та управління. 2023. No 2 (34). С. 192–203
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter