Как искусственный интеллект меняет финансовую отрасль

Появление ИИ можно сравнить по значимости с изобретением компьютера и интернета, а финансовая отрасль по праву считается «локомотивом» этих технологий для всех смежных сфер

В 2025 году ИИ стал фундаментальным комплексом технологий, меняющим все отрасли экономики, социальную сферу и государственное управление. Значимость возникновения и развитие ИИ на сегодняшний день можно сравнить с появлением компьютера, электричества и интернета. Это сквозная технология, инструмент ежедневного использования, он улучшает нашу эффективность и продуктивность в целом спектре рабочих задач.

В 2022 году, с качественным скачком в развитии GPT-моделей, мы перешли в эпоху ИИ-трансформации (после цифровой трансформации), и большинство организаций закладывает в стратегию развития применение генеративного ИИ во всех процессах.

Финансовая отрасль занимает первое место по объему внедрения ИИ-решений: более 50% всех организаций уже используют ИИ. Я бы даже назвал ее «локомотивом», который тянет за собой цифровизацию смежных отраслей. Множество цифровых продуктов, новых ниш и бизнес-моделей возникло благодаря развитию цифровых каналов взаимодействия с клиентами финансовых организаций, применению больших данных, алгоритмов машинного обучения и GPT-моделей. Например, весь кредитный конвейер, скоринг физических и юридических лиц работает фактически в «безлюдном», автоматическом режиме, что невозможно без применения технологий ИИ и анализа больших данных. Обслуживание клиентов, предложение дополнительных продуктов и услуг, рекомендации по инвестированию, антифрод, удаленная идентификация с помощью биометрии — для всех этих направлений бизнеса используется ИИ. Кроме того, крупные современные банки и страховые зачастую обладают собственной экосистемой и дочерними обществами, в которых также применяются ИИ-решения.

В 2024 году мы на площадке Ассоциации ФинТех совместно с 10 финансовыми и технологическими компаниями, а также тремя вендорами (Giga Chat, Yandex GPT, MTS Cotype) запустили пилотный проект по использованию отечественных больших языковых моделей (LLM). Всего было проверено 14 гипотез применения отечественных GPT-моделей, в частности для обслуживания клиентов банка, генерации кода, выявления торговых сигналов для инвестирования, в качестве помощника в АБС банка и в ряде других сценариев.

По итогам «пилота» выяснилось, что возможностей отечественных GPT-моделей достаточно для решения бизнес-задач большинства финансовых организаций, а в случае если качество работы GPT-моделей не устраивает, есть понятные механизмы его улучшения. В большинстве случаев достаточно промпт-тюнинга, то есть усовершенствования промптов для постановки задачи, или подключения сторонних источников с RAG [Retrieval Augmented Generation, или генерация дополненной поисковой информации, — метод, при котором генеративная модель может получить дополнительную информацию из внешних источников. — Ред.].

В ходе исследования мы также обнаружили проблемы, связанные с с «галлюцинациями» моделей, отставанием знания, а также со спецификой модуля цензурирования. Например, когда вы пытаетесь уточнить условия по военной ипотеке, после слова «военная» «нейронки» отказываются корректно отвечать. Пока системного решения таких проблем нет, но понятны шаги улучшения.

Как итог можно сделать вывод, что большие языковые модели имеют стратегическую значимость, поскольку стали «базовой технологией» для финансового рынка и начинают применяться почти во всех отраслях. Кроме того, LLM имеют большой трансформационный потенциал и становятся основой для новых бизнес- и операционных моделей, существенно оптимизируя процессы.

Мы предполагаем, что большие языковые модели значительно изменят рынок труда и даже могут частично или полностью автоматизировать отдельные профессии. При этом они становятся и источником новых рисков. Глубоко проникая во все аспекты человеческой деятельности и трансформируя их, нейросети формируют новые угрозы и создают уязвимости, в том числе геополитического характера.

Тем не менее, несмотря на риски и проблемы, GPT-модели в финтехе дают значительные экономические эффекты. Рынок больших языковых моделей оценивается в 6,4 млрд долларов в мире и в 35 млрд рублей в России, при этом демонстрируя рост 33,2% год к году.

В 2025 году Ассоциация ФинТех продолжит «пилот» по применению отечественных GPT-моделей в организациях, а также будет создавать референтную архитектуру по платформе ИИ для сокращения затрат финансовых организаций на внедрение ИИ.

ИИ стал стратегическим фактором развития российского финансового сектора, проникая во все аспекты — от контакт-центров и кредитного скоринга до юридических и кадровых служб.

Преимущества от внедрения искусственного интеллекта очевидны: экономия затрат, ускорение процедур, улучшение качества обслуживания, снижение рисков, а иногда и создание новых ниш и цифровых продуктов.

При этом важно учитывать особенности отрасли: регулятивные ограничения, специфику хранения и обработки данных, для которой требуются огромные вычислительные мощности, а вместе с тем — огромные затраты на электроэнергию. Также разработчикам приходится подстраиваться под требования информационной безопасности и ограничения по обороту данных, устранять зависимость от иностранной инфраструктуры (в частности, от видеокарт, необходимых для обучения нейросетей) и решать кадровые проблемы в сфере IT.

Несмотря на их объем и разнообразие этих проблем, я думаю, что все они решаемы в среднесрочной перспективе, тем более что сейчас налажено эффективное взаимодействие между регуляторами, технологическими и финансовыми организациями.

Справка «Б.О»

4 марта 2025 года медиапроект «Банковское обозрение» проведет 2-ю практическую конференцию о роли искусственного интеллекта в финансовом бизнесе «ИИ-БАНКИНГх2025: Роботы и Люди». Максим Григорьев, генеральный директор Ассоциации ФинТех, выступит с докладов в первой сессии конференции. Среди ключевых тем мероприятия: GenAI-трансформация банковской инфраструктуры; извлечение бизнес-ценности из больших данных; ИИ-ассистенты, агенты и мультиагентные системы; роботизация клиентского сервиса «с человеческим лицом».

Источник: Банковское обозрение