CC BY
90УДК336.7 (17)
КОГНИТИВНЫЕ БАНКОВСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИХ РОЛЬ В ЦИФРОВОЙ РЕВОЛЮЦИИ
Т.С. Тепкеева
Аннотация. Целью данного исследования является проведение комплексного анализа развития когнитивных банковских технологий в различных регионах мира: США, Китае, странах Западной Европы, странах АСЕАН и России и выделение основных видов банковских продуктов и услуг с использованием данных технологий, и введение в научный дискурс понятия «когнитивные банковские технологии». Анализ основан на кейсах и годовой отчетности крупнейших банков и компаний-финтехов в изучаемом регионе. В настоящее время происходит зарождение цифровой экономики и об этом свидетельствуют публикации многих ведущих международных организаций. Отсутствуют емкие определения цифровой экономики в мировом экспертном сообществе. Аналогично отсутствует определение банковских когнитивных технологий в России. В данной статье сделана попытка сформулировать определение банковских когнитивных технологий, и выделены основные виды таких продуктов, услуг и технологий, а также на конкретных примерах определены преимущества их внедрения.
Ключевые слова: цифровая экономика, XXI в., блокчейн когнитивные банковские технологии, тенденции развития банковских услуг
COGNITIVE BANKING TECHNOLOGIES AND ITS ROLE IN THE DIGITAL REVOLUTION
T.S. Tepkeeva
Abstract. In this paper there is a goal to review what is currently known on cognitive banking services and show the relevant examples of that kind of services that have been launched in the USA, China, Western European countries, ASEAN countries and Russia, and implement a new term of cognitive banking technologies in the Russian academic discourse. The analysis is based on the case-studies analysis and reviewing annual banking reports in order to determine whether cognitive banking services have been launched. In recent years there has been shaping a digital economy and the leading global organizations have published their annual reports that are dedicated to the digital economy and its spreading around the world. Consequently, the banking services have become more digitalized than in the previous time. Neither there are any profound definitions of digital economy nor cognitive banking services in Russia. In this paper the author made an attempt to give a definition of cognitive banking services and products and define the key types of them, and also reveal the current examples of implementing cognitive technologies in banking.
Keywords: banking, cognitive banking, digital economy, 2131 century, blockchain, AI.
Мир на пороге цифровой революции
По итогам 2017 г. Всемирный банк, ОЭСР, ЮНКТАД, МВФ, ВТО и ряд других международных организаций выпустили доклады
0 состоянии цифровой экономики (digital economy) в мире. В годовом отчете ЮНКТАД 2017 г. отмечается, что до сих пор общий термин для определения этого явления отсутствует [16].
Однако профессора университета Манчестера Р. Бахт и Р. Хикс предложили дать определение цифровой экономики, основываясь на ее прикладном аспекте. Они выделили три аспекта: «ядро» (core), «узкий» (narrow), «широкий» (broad). «Ядро» и «узкий» аспекты охватывают услуги и продукты, произведенные посредством информационных и телекоммуникационных технологий, включая различные экономические и социальные платформы (например, Facebook, Google). «Широкий» аспект охватывает использование цифровых технологий, услуг и продуктов в цифровой отрасли, таких как «e-business», «e-commerce», искусственный интеллект и «sharing economy» (например, глобальный сервис Airbnb) [9]. Кроме этого, делается акцент на достаточно сильную поляризацию развития цифровой экономики в мире.
Согласно данным ЮНКТАД, штаб-квартиры задействованных в цифровой экономике компаний с капитализацией свыше
1 млрд долл. локализуются следующим образом: 63 компании с общей капитализацией 2,8 трлн долл. расположены в Северной Америке (Facebook, Apple, Microsoft, PayPal, Amazon и др.); 42 компании с общей капитализацией 670 млрд долл. находятся в Азиатском регионе (Alibaba, SoftBank, Tencent и др); 27 компаний с общей капитализацией 161 млрд долл. - в Европе (SAP), и на Латинскую Америку приходится 3 компании с общей капитализацией 61 млрд долл. (NASPERS). Кроме этого, количество компаний, работающих в сфере цифровой экономики, будет только увеличиваться, и это бросает новые вызовы цивилизации [17].
Так, в докладе Всемирного банка «Цифровые дивиденды» отмечено, что цифровая эра только начинается, и какой эффект она даст, еще предстоит выяснить. Вклад информационно-телекоммуникационной сферы в рост ВВП относительно небольшой: до 7 % ВВП в развитых странах и до 3 % в развивающихся за период с 1995 по 2014 гг. [18].
Цифровая экономика возникла недавно и еще не совсем сформировалась. Приведем такой пример: компьютер появился в 1946 г., но стал широко использоваться спустя 25 лет после его изобретения, когда был разработан микропроцессор.
Потом потребовалось еще 25 лет, чтобы появился и распространился Интернет, и в 1990-х, и 2000-х гг. возникли такие платформы, как Facebook и Twitter. Все это указывает нам, что в эпоху цифровой экономики, которая еще только формируется, отложенный эффект новых технологий проявит себя не сразу.
А вот то, с какой скоростью будут внедряться новые технологии, - главный драйвер цифровой экономики XXI в., определит экономическое развитие страны, уверен Питер Марш, английский журналист, редактор отдела Financial Times, освещающий вопросы промышленной политики [4].
Цифровые технологии стали в достаточной степени определять конкурентоспособность банковских продуктов и услуг, предоставляемых клиентам. Соответственно, именно в финансовом секторе возникло огромное количество стартапов, помогающих банкам решать новые задачи эпохи цифровой экономики. Такая задача, в первую очередь — это возросшие требования к скорости обработки информации и предоставления услуг клиенту.
После финансового кризиса 2008 г. сильнее всего пострадал финансовый сектор, поэтому в современных реалиях ему тяжелее находить источники для финансирования новых технологий. По данным международной группы Deloitte, глобальный банковский сектор в 2018 г. потратит на информационные технологии 519 млрд долл., что на 4,1 % выше по сравнению с 2017 г. - 499 млрд долл. В настоящее время в банковской сфере прослеживается тенденция, направленная на разработку и приобретение когнитивных технологий [19].
Современные когнитивные банковские технологии: страны-лидеры
«Когнитивные банковские технологии представляют собой одну из новейших форм вычисления, которая включает в себя инновации в аналитике, машинном обучении, обработке естественного языка» [6]. Самой первой системой для решения бизнес-задач, ос-
нованной на когнитивных технологиях, стал суперкомпьютер компании IBM Watson. Одно из глобальных преимуществ когнитивных технологий заключается в том, что они способны структурировать огромные объемы разрозненной информации, Big Data. Помимо этого, машинное обучение (Machine Learning) и анализ поведения пользователей позволяют создать персональные предложения для клиентов банков. Например, IBM Customer Insight for Banking помогает распределить пользователей банковских услуг на основе совершенных ими транзакций и жизненных событий [20]. Благодаря данной когнитивной технологии можно предвосхищать пожелания клиентов.
Проведем анализ шести крупнейших банков США по рейтингу Федеральной резервной системы США на предмет применения современных когнитивных технологий. Самым крупным банком США остается JPMorgan Chase. Этот банк инвестирует огромное количество средств в передовые технологии, и недавно внедрил систему искусственного интеллекта.-
Банком была разработана специальная платформа (Contract Intelligence), которая анализирует нормативные документы. Например, у банка имеется 12 тыс. коммерческих кредитных договоров, для обработки которых необходимо 360 тыс. человеко-часов. С помощью данной системы этот процесс ускорится, а сама процедура займет всего лишь несколько секунд. JPMorgan Chase инвестировал в 2017 г. в новые технологии 9,5 млн долл., из них 600 тыс. долл. — на новые технологические решения для компаний, занимающихся финтехом (Финтех - инновационные финансовые технологии) [21].
Wells Fargo внедрил чат-бот на базе искусственного интеллекта на платформе Facebook [22]. Система помогает получить информацию по счету и заменить пароль. Банк коммуницирует со своими клиентами через Facebook начиная с 2009 г. Хотелось бы выделить отличие системы искусственного интеллекта (чат-бота в банке Well Fargo) от просто виртуальных ассистентов, которое заключается в том, что система искусственного интеллекта проходит самый известный тест Тюринга, а виртуальные ассистенты нет. Помимо этого, у банка есть своя инновационная лаборатория, которая выделяет гранты стартапам, занимающимся финтехом, и уже принято более 1100 заявок из 50 стран мира [22].
Bank of America внедрил виртуального ассистента по имени Эрика, созданного на базе когнитивных технологий, который помогает осуществлять банковские операции 45 млн клиентов банка. Количество клиентов мобильного банкинга в Bank of America выросло с 12 млн в 2012 г. до почти 22 млн в 2017 г., что оправдало инвестиции банка в когнитивные технологии. Виртуальный ассистент доступен в режиме 24/7 и помогает клиентам совершать каждодневные операции [24]. Кроме этого, он дает им рекомендации по достижению финансовых целей. Банк объявил свой бюджет на инновационные технологии в 2017 г. в размере 3 млрд долл. Благодаря внедренному виртуальному ассистенту 2016 г. был объявлен вторым самым прибыльным годом в истории банка [25].
Citibank — один из первых банков, который создал компанию CitiVentures, которая инвестирует в стартапы, разрабатывающие новые финансовые технологии, в том числе и на базе когнитивных. Благодаря таким инвестициям была создана Feedzai - система глобальных данных, которая работает в режиме реального времени и блокирует попытки мошенничества при проведении банковских операций, как в онлайн-банкинге, так и при личном визите в банк. Feedzai, используя машинное обучение, оценивает огромный объем неструктурированной информации и делает вывод о надежности клиента банка [26]. Кроме этого, CitiBank разработал систему Clarity Money с использованием искусственного интеллекта, которая помогает клиентам банка достичь финансового здоровья и добиться своих целей [27].
Пятый по размерам своих активов банк (446 млрд. долл.) в США - U.S. Bank [28]. В мае 2017 г. он сделал объявление, что технологии с применением искусственного интеллекта будут в его работе ключевыми, и создан соответствующий департамент, который начнет внедрять данную систему. Кроме этого, банком были сделаны существенные инвестиции в инновационную группу «Миннесота», которая разрабатывает продукты, услуги и решения с применением когнитивных технологий в финансовой сфере [12]. Но эксперты подчеркивают, что банк больше проводит Р^-кампании, нежели внедряет новые технологии. Когнитивные технологии служат лишь маркетинговым ходом для расширения клиентской базы.
Bank of NY Mellon Corp. с 233-летней историей перешел на использование «ботов», роботизировав процесс своей деятельности
системой RPA (Robotic Process Automation) [10]. Система усовершенствовала деятельность банка и сократила издержки. В систему RPA интегрирована система искусственного интеллекта, и управляется она посредством программных приложений, а не физического робота. За 2017 г. компания запустила 220 ботов. Бот помогает, например, предоставлять сведения по запросу внешних аудиторов банка. Данная система за год ее существования принесла 300 тыс. долл. сэкономленных средств [29].
Как мы видим из приведенного анализа, крупнейшие банки США, только начали осваивать когнитивные технологии, и на данный момент используют следующие из них:
- чат-боты, или виртуальные ассистенты;
- продукты для проведения скоринга клиента;
- системы, работающие с Big Data.
Использование когнитивных технологий в банковской сфере позволило существенно сократить операционные издержки и увеличить скорость оказания услуги. Как мы видим из годовых отчетов крупнейших банков, они не собираются прекращать вкладывать средства в новые технологии, а только наращивают объемы инвестирования в них.
Следующая по объемам инвестиций в новые банковские технологии страна — Китай. Многие глобальные консалтинговые группы прогнозируют, что Китай возглавит рейтинг стран, которые занимаются разработкой и внедрением новых банковских технологий.
По данным IBM Institute for Business Value, Китай становится глобальным лидером в области когнитивных технологий, и к 2030 г. может превзойти в этой сфере США [32].
Кроме этого, агентство EY отмечает, что китайские потребители финансовых услуг заинтересованы инновациями в этом секторе. Так, 40 % потребителей финансовых услуг в Китае используют новые методы оплаты, по сравнению с Сингапуром, где только 4 % клиентов пользуются нововведениями. 32 % китайских клиентов используют достижения финансовых технологий в страховании, тогда как в странах АСЕАН доля аналогичных клиентов составляет 1-2 % [31]. В Китае сформировалась целая экосистема решений, работающая в рамках цифровой экономики, где драйвером ее развития становятся когнитивные технологии.
Китайское Правительство планирует ввести систему «Социальная кредитная система» (Social Credit System), поэтому потенциал для развития финансовых технологий на базе когнитивных возможностей достаточно широк. Ее планируют запустить к 2020 г. [11]. Суть системы заключается в том, что она присваивает кредитный рейтинг каждому гражданину и компании, основываясь на их финансовой дисциплине и поведении в обществе и Интернете.
Одна из отличительных черт китайской банковской системы состоит в том то, что традиционными банками пользуются лишь 20 % населения, а потребность в банковских услугах достаточно высока [32]. Поэтому ключевыми сервисами по оказанию банковских услуг стали небанковские организации: Ant Financial (Alibaba), Li Cai Tong (Tencent), Baifa (Baidu), Wacai, Tongbanjie, Zhiwanglicai (CreditEase) и JD Finance (JD.com).
Стоит отметить, что пользователей Интернета в Китае стало больше, чем в США и в Европе - 710 млн чел., то есть Интернетом пользуются 51,7 % населения [14].
Компании, занимающиеся инновационными финансовыми технологиями, все сильнее вытесняют с рынка традиционные банки, особенно в тех странах, где большая часть населения не пользуется банковскими услугами. Компании-«финтехи» взимают за свои услуги комиссию ниже, чем обычные банки, и принимают решение о предоставлении кредита быстрее. Поэтому одним из актуальных вопросов нового времени стало то, как будут взаимодействовать или конкурировать между собой традиционные банки и компании в сфере финтеха.
Ведутся активные дискуссии о том, какую роль будут играть традиционные банки, если превалировать в сфере банковских услуг станут компании-«финтехи». Но, как отмечают эксперты из консалтинговой корпорации EY, опасаться надо не компаний, занимающихся финтехом, а коммерческих банков, которые успешно наладили с ними сотрудничество [33].
К тому же, стоит отметить неоспоримое преимущество традиционных банков перед компаниями, предлагающими новые финансовые технологии: население доверяет банкам, у которых есть лицензия, и государство защищает их накопления на минимальном уровне. Следовательно, о «смерти» традиционных банков пока говорить рано.
Периферийные страны
в области когнитивных банковских технологий
Странами-перифериями остаются европейские страны и страны-АСЕАН. Критерий, позволивший отнести их к периферийной группе - медленное развитие новых банковских технологий, а также их ориентированность только на внутренний рынок. Соответственно, и рыночная ниша у таких стран ограничена, в отличие от стран-лидеров - Китая и США.
В странах Западной Европы основные компании-«финтехи» сконцентрированы в Великобритании, и направлены они на обслуживание внутреннего рынка. Только 6 % западноевропейских банков при оказании услуг своим клиентам используют виртуального ассистента.
Однако стоит отметить, что многие европейские банки и компании-«финтехи» в Западной Европе создают новые банковские продукты совместно с китайскими компаниями и с фирмами из АСЕАН.
Страны АСЕАН в использовании новых банковских когнитивных технологий, по сравнению с Китаем и США, ведут себя достаточно скромно. Однако у них довольно большой потенциал для роста, по мнению экспертов группыMcKinsey [15]. Можно привести следующие примеры: HongLeong Bank Малайзии, который использует IBM Watson систему для определения эмоций клиентов, когда с ними разговаривают по телефону; Digibank со штаб-квартирой в Сингапуре, использующий виртуального ассистента, чтобы предугадывать вопросы и ответы клиентов.
Кроме этого, запускаются системы на базе искусственного интеллекта, такие как кредитная оценка заемщиков, цифровой маркетинг, динамическое ценообразование.
Очень важным следствием внедрения когнитивных технологий становится социальный эффект. 266 млн чел. в странах-участницах АСЕАН ограничены в доступе к кредитным ресурсам [7]. Именно когнитивные технологии делают доступными для людей с низким доходом такие банковские услуги и продукты, которые недоступны им в традиционных банках.
В России в мае 2018 г. с целью поддержки новых мировых трендов в области цифровых технологий было создано Министерство
цифрового развития, связи и массовых коммуникаций [2]. Кроме этого, Правительством Российской Федерации принята «Стратегия развития информационного общества в России на 2017-2030 годы» [1] и программа «Цифровая экономика Российской Федерации» [3].
Но на текущий момент цифровая экономика в России не демонстрирует активного роста. Как отмечает профессор Я.М. Миркин, в 2012-2016 гг. производство вычислительной техники в России не превышало 4-4,5 долл. на душу населения в год. Зависимость от импорта при производстве вычислительной техники составляет 90-95 % [5].
Почти не производятся микросхемы, поэтому на мировом рынке микросхем мы практически не представлены. По экспорту цифровых услуг, включая производство и экспорт программного обеспечения, Россия находится на 18 месте. По Индексу готовности к сетевому обществу в 2016 г. Россия находится на 41-м месте в мире [8]. Кроме этого, число ученых на тысячу работающих в России в 1,5 раза меньше, чем в США, и в три раза меньше, чем в Израиле.
Инновации в сфере цифровых технологий должны внедряться «снизу». Никакое министерство, служба или агентство не помогут решить проблемы, так как в первую очередь необходима соответствующая институциональная среда. Маловероятно, что в условиях полной самоизоляции компании, занимающиеся новыми финансовыми технологиями, будут развиваться.
Российский банковский рынок достаточно олигополизирован, поэтому основной запрос на новые банковские технологии, продукты и услуги поступает от банков с государственным участием. Сбербанк, как один из крупнейших банков, внедрил систему, основанную на когнитивных технологиях. Система называется CognitiveForm и помогает ввести банковские документы в различные автоматизированные системы и электронные архивы документов. Она позволила сократить ручной труд при вводе документов в 5-10 раз. Система обрабатывает разные документы, в том числе и с оригинальным почерком, а также использует словари и контекстные проверки.
Внедрение различных виртуальных ассистентов с применением когнитивных технологий российскими банками еще только планируется. При отсутствии конкуренции на российском банковском рынке закономерно нет и предпосылок для развития когнитивных технологий в этой сфере.
В современном мире скорость обработки информации и быстрота предоставления качественных услуг становятся залогом конкурентного преимущества компании на рынке. Следовательно, финансовый сектор в лице коммерческих банков стал достаточно быстро адаптировать когнитивные технологии в своей деятельности, тем самым снизив свои операционные расходы в среднем до 10 % и от скорости внедрения инновации, в том числе на базе когнитивных технологий будет зависеть конкурентоспособность банков.
Драйверами развития и внедрения новых банковских технологий, продуктов и услуг в начале эпохи цифровой экономики стали США и Китай. Одной из причин инноваций в этой области послужило то, что обе страны ориентируют свои разработки не только на внутренний рынок, но и на внешний. Страны Западной Европы и страны АСЕАН точно так же, как и Россия, находятся на периферии развития новых банковских продуктов и услуг.
К 2030 г. Китай должен обогнать США по объему разрабатываемых финансовых решений в банковской сфере. В этой стране новые финансовые технологии быстро воспринимаются населением: свыше половины населения использует Интернет и только 20 % пользуются традиционными банковскими услугами.
Библиографический список
1. Указ Президента РФ от 09.05.2017 г. N° 203 «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы». URL: http://publication.pravo.gov.ru/Search/Date?date=05 %2F10 %2F2017 %20 00 %3A00 %3A00 (дата обращения: 19.01.2018).
2. Указ Президента РФ от 15.05.2018 г. № 215 «О структуре федеральных органов исполнительной власти». URL: http://prezident.org/articles/ ukaz-prezidenta-rf-215-ot-15-maja-2018-goda-15-05-2018. html (дата обращения: 26.05.2018).
3. Распоряжение Правительства РФ от 28.07.2017 г. № 1632-р. URL: http:// static.government.ru/media/files/9gFM4FHj 4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0. pdf (дата обращения: 19.01.2018).
4. Марш П. Новая промышленная революция. Потребители, глобализация и конец массового производства. М., 2015.
5. Миркин Я.М. Экономика России: слово или цифра // Российская газета. Федеральный выпуск. № 7294 (128).
6. Тепкеева Т.С. Современные тенденции развития новых банковских продуктов и услуг для физических лиц // Вестник Московского финансово-юридического университета МФЮА. 2016. № 3.
7. Aggarwal N. How Robots are Changing the Face of Banking. Research Note. The Asian Banker. February 21, 2017. URL: http://www.theasianbanker. com/updates-and-articles/how-robots-are-changing-the-face-of-banking (дата обращения: 19.01.2018).
8. Baller S., Battista A. (World Economic Forum), Dutta S. (Cornell University), Lanvin B. (INSEAD) The Networked Readness Index 2016. URL: https://www.wsj.com/public/resources/documents/GITR2016.pdf (дата обращения: 21.01.2018).
9. Bukht R., Heeks R. Defining, Conceptualizing and Measuring the Digital Economy // Development Informatics Working Paper. 2017. № 68. Center for Development Informatics, University of Manchester, Manchester.
10. Irreta A. BNY Mellon Advances Artificial Intelligence Tech Across Operations. May 10, 2017. URL: https://www.reuters.com/article/us-bony-mellon-technology-ai-idUSKBN186253 (дата обращения: 17.12.2017).
11. Navaretti B., Calzolari G., PozzoloA. Fintech and Banking. Friends or Foes? European Economy. Banks, Regulation, and the Real Sector. January, 2018. URL: http://european-economy.eu/wp-content/uploads/2018/01/EE_2.2017-2.pdf (дата обращения: 25.01.2018).
12. Ryan Р. Why 2017 Will be the Year of Artificial Intelligence in Banking, February 9, 2017. URL: https://bankinnovation.net/2017/02/why-2017-will-be-the-year-of-artificial-intelligence-in-banking/ (дата обращения: 16.12.2017).
13. ShirerM., Goepfert J. Worldwide Spending on Cognitive Systems Forecast to Soar to More Than $31 Billion in 2019, IDC Spending Guide. URL: http:// www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41072216 (дата обращения: 15.12.2017).
14. Weining Hu. How China is Becoming a World Leader in Artificial Intelligence. China Briefing. March 14, 2017. URL: http://www.china-briefing. com/news/2017/03/14/china-worldleader-artificial-intelligence.html (дата обращения: 10.01.2018).
15. Manyika J. 10 Imperatives for Europe in the age of AI and Automation. McKinsey Global Institute, October 2017. URL: https://www.mckinsey. com/featured-insights/europe/ten-imperatives-for-europe-in-the-age-of-ai-and-automation (дата обращения: 20.01.2018).
16. Официальный сайт UNCTAD Information Economy Report 2017: Digi-talization, Trade and Development, 23 October 2017. URL: http://unctad. org/en/PublicationsLibrary/ier2017_en.pdf (дата обращения: 20.10.2019).
17. Официальный сайт UNCTAD, Division on Technology and logistics Science, Technology and ICT Branch ICT Policy Section. The «New» Digital Economy and Development. Technical Note. № 8. 08.10.2017. URL: http:// unctad.org/en/PublicationsLibrary/tn_unctad_ict4d08_en.pdf (дата обращения: 16.10.2019).
18. Официальный сайт World Bank Group, Flagship Report World Development Report 2016 Digital Dividends. URL: http://www.worldbank.org/en/ publication/wdr2016 (дата обращения: 05.10.2019).
19. Официальный сайт Deloitte, 2018 Banking Industry Outlook: Six themes driving banking industry trends. URL:https://www2.deloitte.com/global/ enpages/financial-services/articles/gx-banking-industry-outlook.html (дата обращения: 06.10.2019).
20. Официальный сайт РБК, Технологии IBM в бизнесе и финансовой деятельности URL: http://cognitive.rbc.ru/business-and-finance (дата обращения: 06.10.2019).
21. Официальный сайт JPMorgan Chase&Co. Annual Report 2016. URL: https://www.jpmorganchase.com/corporate/investor-relations/ document/2016-annualreport.pdf (дата обращения: 10.10.2019).
22. Официальный сайт Wells Fargo Testing Bot for Messenger Featuring New Customer Service Experiences, April 18. 2017. URL: https://newsroom. wf.com/press-release/community-banking-and-small-business/wells-fargo-testing-bot-messenger-featuring-new (дата обращения: 10.10.2019).
23. Официальный сайт Wells Fargo. Wells Fargo Explores the Future of Security & Authentication. May 17. 2017. URL: https://newsroom.wf.com/ press-release/innovation-and-technology/wells-fargo-explores-future-security-authentication (дата обращения: 10.10.2019).
24. Официальный сайт Bank of America. Previews the Future of Banking and Payments Technology at Money 20/20. URL: http://newsroom. bankofamerica.com/files/press_kit/additional/2016_Money2020_BAC_ Announcement.pdf (дата обращения: 16.10.2019).
25. Официальный сайт Bank of America Corporation Annual Report 2016. URL: http://media.corporate-ir.net/media_files/IROL/71/71595/BOAML_ AR2016.pdf (дата обращения: 16.10.2019).
26. Официальный сайт Feedzai, An AI Platform to Fight Financial Crime. URL: https://feedzai.com (дата обращения: 16.10.2019).
27. Официальный сайт Clarity Money, How Does It Work?URL:https://clari-tymoney.com/how_it_works/ (дата обращения:16.10.2019).
28. Официальный сайт U.S. Bank, Corporate Profile. URL: http://phx. corporate-ir.net/phoenix.zhtml?c=117565&p=irol-homeprofile_pf (дата обращения: 16.10.2019).
29. Официальный сайт BNY Mellon. Invested in Our Clients 2016 Annual Report. URL: https://www.bnymellon.com/_global-assets/pdf/investor-relations/annual-report-2016.pdf (дата обращения:17.10.2019).
30. Официальный сайт IBM Institute for Business Value, Cognitive China. Creating a Blueprint for an AI-enabled China. URL: https://www-935. ibm.com/services/us/gbs/thoughtleadership/cognitivechina/ (дата обраще-ния:17.10.2019).
31. Официальный сайт EY and DBS, The Rise of FinTech in China. A Collaborative Report by DBS and EY. November, 2016. URL: http://www. ey.com/Publication/vwLUAssets/ey-the-rise-of-fintech-in-china/$FILE/ ey-the-rise-of-fintech-in-china.pdf (дата обращения: 19.10.2019).
32. Официальный сайт IBM Institute for Business Value, Cognitive China. Creating a Blueprint for an AI-enabled China. 2018. URL: http://www.iberchina. org/files/2018/cognitive-china_ibm.pdf (дата обращения: 26.01.2019).
33. Официальный сайт EY, Global banking outlook 2018. Pivoting toward an innovation-led strategy. URL: http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/ ey-global-banking-outlook-2018/$File/ey-global-banking-outlook-2018.pdf (дата обращения: 18.01.2019).
Т.С. Тепкеева
Заместитель генерального директора по управлению проектами
АО «Нефтегазовая компания "АФБ"», г. Астрахань
E-mail: [email protected]
