CC BY
7Государственная служба и кадры. 2024. № 4. С. 88 — 91. State service and personnel. 2024;(4):88 —91.
Научная статья УДК 351.72
https://doi.org/10.24412/2312-0444-2024-4-88-91 NIION: 2012-0061-04/24-173
EDN: https://elibrary.ru/EPYWMO MOSURED: 77/27-008-2024-04-373
Искусственный интеллект в банковском секторе
Татьяна Николаевна Дазмарова
Рязанский государственный университет им. С.А. Есенина, Рязань, Россия, [email protected]
Аннотация. В статье рассмотрена роль влияния искусственного интеллекта на банковский сектор и раскрыты основные области его внедрения. Выделены преимущества и недостатки внедрения искусственного интеллекта. Ключевые слова: банк, банковский сектор, искусственный интеллект, нейросети, барьеры. Для цитирования: Дазмарова Т.Н. Искусственный интеллект в банковском секторе // Государственная служба и кадры. 2024. № 4. С. 88—91. https://doi.org/10.24412/2312-0444-2024-4-88-91 ЕЭЫ: https://elibrary.ru/EPYWMO
Original article
Artificial intelligence in the banking sector
Tatyana N. Dazmarova
Ryazan State University named after S.A. Yesenin, Ryazan, Russia, [email protected]
Annotation. The article examines the role of the influence of artificial intelligence on the banking sector and reveals the main areas of its implementation. The advantages and disadvantages of the introduction of artificial intelligence are highlighted.
Keywords: bank, banking sector, artificial intelligence, neural networks, barriers.
For citation: Dazmarova T.N. Artificial Intelligence in the Banking sector // Public Service and Personnel. 2024. No. 4. P. 88—91. https://doi.org/10.24412/2312-0444-2024-4-88-91 EDN: https://elibrary.ru/EPYWMO
Искусственный интеллект (ИИ) — область компьютерных наук, которая изучает создание интеллектуальных систем, способных воспринимать, анализировать и принимать решения на основе данных. Цель ИИ — разработка программ и алгоритмов, которые смогут воспроизвести человеческий интеллект и выполнить различные задачи, требующие навыков профессионального анализа. Иными словами, компьютер имитирует человеческий разум и самостоятельно осуществляет мыслительные процессы.
Объем рынка искусственного интеллекта (ИИ) в России растет с каждым годом, об этом говорит статистка за последние несколько лет.
Так, в 2018 г. объем рынка ИИ составил 247,7 млрд руб., в 2019 г. — 291,5, в 2020 г. — 401,2, в 2021 г. — 535, в 2022 г. млрд руб. Отсюда делаем вывод, что интерес общества к возможностям ИИ за последние несколько лет стремительно вырос.
ИИ может использоваться в различных сферах, через которые проходит большое количество
© Дазмарова Т.Н. М,.2024.
данных. Одной из таких сфер является банковский сектор1.
ИИ — мощный инструмент для трансформации банковской сферы, вызывающей изменения в структуре и регулировании финансовых рынков. Уже несколько последних лет банки активно внедряют ИИ в свой сектор. Охарактеризовать актуальность внедрения ИИ можно следующими аспектами.
1. Автоматизация процессов: возможности ИИ позволяют сокращать трату времени на осуществление каждодневных рутинных задач, а также минимизировать ошибки.
2. Обслуживание клиентов: ИИ позволяет увеличить качество обслуживания. При помощи чат-ботов и различных алгоритмов банк может предоставлять услуги круглосуточно. Также возможности ИИ позволяют обрабатывать огромное количество звонков и обращений.
1 См.: Зорин Г.Е. Искусственный интеллект и его применение в банковской сфере // Вестн. РУК. 2020. № 1(39). С. 31—36.
№ 4/2024
3. Усиление безопасности: банковская система связана с большим количеством данных о клиентах. Утечка этих данных может повлечь за собой различного рода мошеннические операции. ИИ может увеличить уровень безопасности, тем самым обезопасив клиентов.
4. Разработка персональных услуг: возможности ИИ позволяют оценивать действия и запросы клиентов, предлагая им необходимые опции, а также банки могут предоставить рекомендации и советы на основе их финансового портфеля.
5. Оптимизация риска: ИИ позволяет банкам анализировать и прогнозировать риски, связанные с кредитованием и инвестированием, на основе большого объема данных.
Банки по всему миру, а также в России используют технологии ИИ для повышения качества обслуживания клиентов, автоматизации рутинных и повторяющихся операций, анализа больших объемов данных, также ИИ широко используется в качестве интерактивных ассистентов, способных ответить клиентам на ряд интересующих вопросов, и т.д.
Если рассмотреть банковский сектор изнутри, то можно выделить наиболее популярные программы в области ИИ, которые в корне меняют данную отрасль.
1. Кредитный скоринг. Это своего вида умный калькулятор, который способен оценить, сможет ли клиент выплачивать кредит, или с этим будут проблемы. Например, на сегодняшний день 99% решений о выдаче займов физическим лицам в Сбербанке принимает ИИ.
2. Чат-боты как эффективное средство коммуникации с клиентами. Такие мессенджеры значительно сокращают время обслуживания клиентов. При помощи чат-ботов можно узнать баланс, подключить различного рода уведомления, получить информацию по выгодным условиям кредитования и др. Сейчас данная технология активно внедряется и в телефонную связь, где на помощь приходит голосовой помощник.
3. Мобильный банкинг. Предоставление банковских услуг в круглосуточном режиме при помощи телефонов или компьютеров, а также интернет-канала. Узнать баланс, осуществить денежные переводы и платежи, запросить определенные банковские услуги (например, выпуск дебетовой карты) — все это можно сделать в любой точке без посещения банковского отделения при помощи мобильного банкинга.
4. Онлайн-идентификация. Здесь речь идет о КУС (вКУС)-методе, суть которого заключается в подтверждении личности клиента и предоставлении доступа к услугам.
5. Системы антифрод. Данные алгоритмы помогают исключать мошенничество в банковс-
кой сфере. Система антифрод оценивает действия клиента и предупреждает об аномалиях. При обнаружении подозрительных действий система блокирует операцию. Например, при оплате через мобильное устройство происходит отправка кода, который нужно ввести для осуществления перевода денежных средств, — это один из вариантов применения систем антифрода.
Мошенничеству в финансовой сфере стоит уделить особое внимание. Различают мошенничество в банковских операциях и мошенничество в онлайн-платежах.
Самым популярным видом мошенничества в банковских операциях считается кража конфиденциальной информации клиентов, т.е. мошенники незаконно узнают пароли, номера карт, коды безопасности и получают доступ к денежным средствам для совершения мошеннических операций. Еще одним видом мошенничества являются манипуляции с банковскими счетами, к которым относятся перевод денег на свои счета, изменение баланса счета, создание фиктивного счета и т.д.
Для борьбы с мошенничеством банки применяют такие методы, как двухфакторная аутентификация, наблюдение за транзакциями клиентов, обучение персонала и т.д. Однако не только банки, но и мошенники совершенствуют свою деятельность, отсюда следует, что необходимо соблюдать осторожность и внимательно подходить к осуществлению различных банковских операций.
Следующий вид мошенничества — мошенничество в онлайн-платежах, которое представляет собой преступления, совершаемые в электронных платежных системах и онлайн-банкинге. Цель — незаконное получение денежных средств и совершение различных транзакций.
На сегодняшний день трудно представать осуществление банковских операций без онлайн-пла-тежей, которые прочно вошли в нашу жизнь. В этой сфере самыми популярными являются следующие мошеннические методы:
1) фишинг. При таком виде мошенничества злоумышленники выдают себя за законные и известные организации (банки или платежные системы) и отправляют поддельные электронные письма или сообщения с просьбой предоставить личные данные или осуществить платеж;
2) вредоносные программы. Здесь речь идет об использовании мошенниками вирусов или шпионского программного обеспечения для взлома компьютерного или мобильного устройства и получения доступа к паролям, логинам и прочей конфиденциальной информации для последующей кражи денежных средств;
3) подделанные веб-сайты. Злоумышленники подделывают веб-сайты, делая их максимально похожими на сайты известных банков или пла-
№ 4/2024
тежных систем. Клиенты, ничего не подозревая, вводят на этих сайтах свои данные и осуществляют различные операции. Мошенники же, в свою очередь, перехватывают эту информацию и получают доступ к счетам.
Системы ИИ помогают бороться с различными видами мошенничества в финансовой сфере благодаря возможности обработки огромного количества информации. Нейросети анализируют необычные аномалии, например, слишком большие суммы перевода или необычные места для перевода и блокируют операции.
Мошенничество — глобальная проблема не только в банковском секторе, поэтому внедрение систем ИИ поможет минимизировать количество обманутых клиентов.
На данном этапе барьером для развития ИИ в банковском секторе в первую очередь служит дефицит высококвалифицированных кадров, которых теперь требуется в 6—7 раз больше, чем пару лет назад. Данная проблема на сегодняшний день решается инвестициями в развитие сотрудников и программ подготовки начинающих специалистов2. Также существенной проблемой масштабирования ИИ является тот фактор, что банковская система сильно зарегулирована, т.е. приходитья соблюдать множество норм и правил.
Еще одним барьером выступает уход из России иностранного аппаратного и программного обеспечения в связи с санкциями.
Стоит отметить, что внедрение ИИ в банковскую сферу при наличии всех положительных сторон несет за собой и определенные риски.
1. Конкуренция. Здесь следует сказать о том, что внедрение отдельными банками в свою деятельность ИИ влечет за собой крупные материальные вложения. Таким образом, получается, что результат будет у тех банков, которые имеют возможность вложиться, из-за этого растет риск монополизации крупными банками.
2. Этический вопрос. Для того чтобы сократить риски, Сбербанк одним из первых в стране ввел принципы этики, разработанные с учетом требований Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года3.
3. Доступ к данным. Недостаточная обеспеченность информационной безопасности может повлечь за собой утечку персональных данных
2 См.: Старостина Т.Г., Романенко Е.В. Искусственный интеллект в банковской сфере // Вестн. УлГТУ. 2022. № 2 (98).
3 Сбер одним из первых в РФ утвердил принципы этики искусственного интеллекта // Коммерсантъ [Электронный ресурс].
клиентов, что может повысить уровень мошеннических операций.
4. Сокращение рабочих мест. Возможности ИИ способны заменять людской труд, потребность в персонале сокращается за счет выполнения ней-росетями множества задач.
Среди перспектив развития ИИ следует отметить биометрические технологии. В нашей стране есть собственные разработки, например технология распознавания лиц компании VisionLabs. Также в планах у Центрального банка России применять ИИ для надзора за различными финансовыми организациями в целях выявления в их деятельности рисков и аномалий.
Таким образом, можно сделать вывод, что, несмотря на существующие барьеры и риски, связанные с внедрением и использованием ИИ, он прочно закрепился в банковском секторе. При этом сами банки оценивают внедрение ИИ как положительный фактор из-за увеличения эффективности дистанционного обслуживания клиентов, повышения конкурентоспособности банковских организаций, снижения операционных расходов и т.д.
Список источников
1. Зорин Г.Е. Искусственный интеллект и его применение в банковской сфере // Вестн. РУК. 2020. № 1(39). С. 31 — 36. URL: https:// cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-i-ego-primenenie-v-bankovskoy-sfere
2. Старостина Т.Г., Романенко Е.В. Искусственный интеллект в банковской сфере // Вестн. УлГТУ. 2022. № 2 (98). URL: https:// cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-bankovskoy-sfere.
3. Сбер одним из первых в РФ утвердил принципы этики искусственного интеллекта // Коммерсантъ [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: https: //www.kommersant.ru/doc/4711174.
References
1. Zorin G.E. Artificial intelligence and its application in the banking sector // Bulletin of HANDS 2020. № 1(39). Р. 31—36. URL: https:// cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-i-ego-primenenie-v-bankovskoy-sfere .
2. Starostina T.G., Romanenko E.V. Artificial intelligence in the banking sector // Bulletin of UlSTU. 2022. No. 2 (98). URL: https ://cyberle-ninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-bankovskoy-sfere .
№ 4/2024
3. The BEAC was one of the first in the Russian Federation to approve the principles of ethics of artificial intelligence // Kommersant [Electronic
resource]. Access mode: URL: https://www.kommer-sant.ru/doc/4711174 .
Информация об авторе
Дазмарова Т.Н. — кандидат юридических наук, доцент, доцент кафедры гражданско-правовых дисциплин Рязанского государственного университета им. С.А. Есенина
Статья поступила в редакцию 25.10.2024; одобрена после рецензирования 28.10.2024; принята к публикации 30.10.2024.
Information about the author
Dazmarova T.N. — Candidate of Law, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Civil Law Disciplines of Ryazan State University named after S.A. Yesenin
The article was submitted 25.10.2024; approved after reviewing 28.10.2024; accepted for publication 30.10.2024.
ИЗДАТЕЛЬСТВО «ЮНИТИ-ДАНА» ПРЕДСТАВЛЯЕТ
пи
Коблов Я
Цифровая трансформация
процессов управления щ^н
организацией явцвр
как новая управленческая ф- .-■■--
парадигма i
Коблов С.В. Цифровая трансформация процессов управления организацией как новая управленческая парадигма. Монография. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2023. 127 с.
ISBN 978-5-238-03776-9
Монография посвящена проблеме цифровизации, в последние годы ставшей доминирующей в российском обществе, что обосновывается многочисленными данными по научным публикациям, количеству патентов, объему инвестиций и публикациям в различных СМИ.
Проведен анализ способов, механизмов, инструментов и иных аспектов актуализации трека цифровой трансформации российской экономики. На основании полученных результатов исследования сформулированы направления развития сквозных цифровых технологий. Рассмотрена культура организаций, являющаяся барьером для цифровой трансформации компаний, которая эволюционирует в «цифровую культуру». Представлены современный рейтинг сквозных трендов процесса цифровизации, а также глобальные сквозные тренды цифровизации в отраслевом разрезе, демонстрирующие трек развития цифровой матрицы российской экономики.
Представленная в монографии информация позволит ориентироваться в сложившихся направлениях развития сквозных цифровых технологий российской экономики, а также принимать рациональные управленческие решения представителям российского бизнеса и топ-менеджменту российских компаний.
Для руководителей, специалистов и экономистов, исследующих вопросы, связанные с цифровой проблематикой, аспирантов и магистрантов, занимающихся исследованиями в области цифровой экономики, а также всех, кому интересна данная научная область.
№ 4/2024
