CC BY
73
Электронный научно-практический журнал «Синергия»
Информационные технологии в организационных и социальноэкономических системах
УДК336.71:004.89
М.Е. Глущенко
ОСНОВНЫЕ ТРЕНДЫ В ИННОВАЦИОННОМ РАЗВИТИИ ФИНАНСОВЫХ СЕРВИСОВ
Омский государственный технический университет
Аннотация: В статье рассматриваются основные тенденции,
сложившиеся в использовании технологий искусственного интеллекта и других инновационных решений в сфере управления финансами. Наиболее яркими трендами 2018 года стали сервисы голосовых помощников, робоконсультантов, многозадачных систем идентификации и визуализации пользователей, персонализации услуг и финансовых продуктов.
Ключевые слова: финансовые технологии, искусственный интеллект, голосовой помощник, персонализация, робоконсультант, идентификация.
UDC 336.71:004.89
M.E. Glushchenko
MAIN TRENDS IN INNOVATIVE DEVELOPMENT OF FINANCIAL
SERVICES
Omsk State Technical University
Abstract: This article discusses the main trends in the use of artificial intelligence technologies and other innovative solutions in the field of financial management. The most striking trends in 2018 were the services of voice assistants, robot consultants, multitasking systems for identification and visualization of users, personalization of services and financial products.
Key words: financial technology, artificial intelligence, voice assistant, personalization, Robo-advisor, identification.
Банковская система входит в число наиболее инновационных и технологичных отраслей мировой экономики. Понятие «высокие технологии» в банковской
Электронный научно-практический журнал «Синергия»
деятельности применимо не только к информационным технологиям, но и к основным бизнес-процессам. У многих банков есть полезный и интересный опыт в сфере использования новейших финансовых технологий, о чем свидетельствуют регулярно проводимые крупнейшие конференции по проблемам и перспективам развития финтеха, международные премии и конкурсы на признание лучших в индустрии финансовых услуг [1, 2], где демонстрируются передовые банковские и финансовые технологии. Из числа основных трендов инновационного развития банковского сектора в 2018 году можно отметить следующие разработки.
1. Голосовые помощники. Текстовые и голосовые разговорные интерфейсы продолжают активно внедряться в финансовые и иные сервисы. Теперь пользователи могут общаться с приложениями на естественном языке - так, как они делали бы это с человеком. Этот сервис находит применение и в сфере инвестиций, и в платежах, и даже в управлении финансами в корпорациях. Голосовые помощники являются составной частью продукта в качестве коммуникационного интерфейса.
Компания Just AI, занимающаяся технологиями искусственного интеллекта и системами распознавания речи, провела исследование российского рынка интеллектуальных голосовых помощников и чат-ботов. По результатам исследования сделаны прогнозы развития данной сферы в России на ближайшие несколько лет.
Отечественный рынок разговорного AI, чат-ботов и интеллектуальных ассистентов будет увеличиваться из года в год. К концу 2018 года специалисты ожидают рост в 2,2 раза по сравнению с 2017 годом - до 524 млн. рублей. К 2021 году наличие «разговаривающего» чат-бота станет нормой для большинства интернет-сервисов в России. По итогам 2023 года его объем должен достигнуть 33 млрд. рублей. Высокие темпы роста рынка «умных» голосовых помощников в России обусловлены тем, что технологии NLU -natural language understanding - находятся для русского языка на ранней стадии формирования. В первую очередь интерес к данной области проявили ИТ- и телеком-компании, а сейчас в данную сферу активно входят банки, финансовые и страховые компании[3]. Лучшими диалоговыми интеллектуальными ассистентами можно считать следующие сервисы.
GoogleNow. Голосовой помощник от главного поискового сервиса. Анализирует электронную почту пользователя и историю его поисковых запросов. Взаимодействует с сторонними приложениями: может управлять заметками в блокноте, текстовыми сообщениями и музыкальным плеером.
AppleSiri. Голосовой диалоговый ассистент умеет разговаривать с пользователем, даётрекомендации, понимает человеческую речь. Siri владеет последним новостным контентом, знает информацию о погоде, спорте, кино, умеет строить маршруты, владеет информацией о местных предприятиях и организациях. Дает советы, что можно посмотреть по телевизору. Siri взаимодействует с приложениями «умного дома» (отдельные элементы), однако не может участвовать в работе других приложений и сервисов из-за отсутствия открытых API-технологий.
AmazonAlexa. Голосовой ассистент, интегрированный в аудиосистемы Amazon, приставки Fire TV и в других устройствах, таких как будильники и прочие. Имеет возможность воспроизводить музыку, озвучивает новости из нескольких источников. Также предоставляет данные о погоде, пробках и др. Взаимодействует с большим числом элементов из приложений «умного дома». Может заказывать товары или пиццу с помощью голоса. Alexaс помощью открытых API-технологий взаимодействует с любыми сторонними приложениями и сервисами, что выгодно отличает от GoogleNow и AppleSiri.
MicrosoftCortana. Виртуальный ассистент с текстовым и голосовым вводом команд и заданий. Может управлять напоминаниями в ежедневнике и календарем, будильником, отслеживать почтовые отправления, фильтрует новостной контент по
Электронный научно-практический журнал «Синергия»
запросу пользователя, знает прогноз погоды. Взаимодействует с приложениями Windows, общается с другими ботами через приложение Skype. Разработчики планируют сделать Cortana основным интеллектом для всех остальных ботов, способным управлять путешествиями, встречами, списками дел пользователя.
X.ai. Один из немногих виртуальных ассистентов, имеющих только одну функцию. Работает только через e-mail, где может назначать встречи по инициативе пользователя. Помнит расписание и предпочтения пользователя, договаривается и координирует действия с другими участниками встречи. При подтверждении, которые Виртуальный помощник генерирует из писем данные о расписании, которые требуют подтверждения со стороны человека. Ценится пользователями за стиль и интонацию, присущие человеку. Такие узкоспециализированные умные помощники станут весьма удобны и востребованы, если смогут действовать полностью автономно.
Яндекс Алиса. Голосовой помощник Яндекса Алиса создана для решения повседневных задач: она может найти информацию в интернете, подсказать, где поужинать, какая будет погода и многое другое. При этом пользователю не нужно переключаться между приложениями - Алиса сама обращается к разным сервисам Яндекса. Алиса умеет рассказывать о новостях, при необходимости строит маршруты [4].
В скором будущем виртуальные помощники станут идеальными механизмами для контроля жизни человека в цифровой среде. Интеллектуальные ассистенты пройдут путь от помощников до советчиков, а затем до представителей интересов пользователей, четко понимающих их цели в Сети. Их конкурентоспособность будет определяться, насколько разнообразные и качественные услуги они смогут предложить, и их способностью узнавать и удовлетворять личные интересы, сохраняя при этом конфиденциальность.
2. Идентификация по лицу. Это технология, которую часто внедряют в свои проекты для дополнительной верификации и прохождения процедур KYC. К примеру, для защиты операций в банкоматах Adobe совместно с Microsoft предложено решение, которое использует распознавание лиц и антиспуфинг-алгоритмы. В ряде сервисов, решающих вопросы AML, запрашивают фотографию лица пользователя, бухгалтера или директора для подтверждения подозрительных транзакций корпоративных клиентов банков. Продукт Face2Pay - система видеовалидации платежей - также построен на основе технологии распознавания лиц.
Министерство информатизации Таиланда совместно с компанией Omise начало работу над созданием национальной системы идентификации личности и платёжного сервиса на основе технологии распределённого реестра. Разработанную Omise систему предполагается использовать для предотвращения мошенничества в сети, снижения уровня преступности, идентификации личности в системе сервисов государственных служб и быстрого проведения онлайн-транзакций [5].
Банкоматы с использованием биометрических технологий являются предметом обсуждения в течение нескольких последних лет. Это связано со стремлением технологических компаний к выпуску устройств с функциями распознавания лиц, сканирования отпечатков пальцев и сбора другой биометрической информации.
В 2015 году в Китае запустили платежное приложение с функцией распознавания лиц. Идентификация личности происходит с почти 100% точностью. Для использования сервиса необходимо установить приложение на свой гаджет и привязать к нему банковский счет или карту. Возможности приложения позволяют идентифицировать плательщика всего за «одну секунду». Высокую достоверность обеспечивает специальная технология, которая не реагирует, когда пытаются показать фотографию или видео вместо реального пользователя. Кроме того, система отслеживает изменение визуальных характеристик человека, учитывая если, например, человек сбросил вес или
Электронный научно-практический журнал «Синергия»
отрастил волосы.
Кроме того, в Китае с 2015 года функционируют банкоматы с использованием технологии распознавания лиц. Аппарат не выдает наличные купюры в случае, если лицо клиента не прошло проверку на соответствие идентификационному номеру владельца банковской карты. Для биометрического контроля АТМ-машина имеет встроенную камеру, которая фотографирует лицо клиента, а затем сравнивает его с изображениями из базы данных. Система биометрического контроля сравнивает биологические особенности человека и может идентифицировать людей, даже если их черты лица претерпели изменения. Новые ATM-машины имеют важную роль в борьбе с финансовыми преступлениями, так как блокируют несанкционированный доступ к чужим банковским счетам. Кроме того, при загрузке денег банкоматы записывают серийные номера всех банкнот. Если клиент загрузил в банкомат фальшивые купюры, он будет гарантированно идентифицирован [6].
В 2015 году Master Card начала использовать новую биометрическую технологию распознавания лиц Identity Check. Цифровая проверка личности пользователей производится с помощью уникальных личных характеристик, таких как отпечатки пальцев или визуализация лица. Во время оформления заказа в интернет-магазине потребитель получает всплывающее окно на своем мобильном телефоне, через которое он может легко авторизовать платеж с помощью сканирования пальцев или распознавания себя. Компания планирует запустить сервис в 12 европейских странах.
В 2016 году в одном из торговых центров китайского города Ханчжоу в ресторане KFC заработала система покупок с помощью селфи: улыбка на камеру помогала опознать лицо и автоматически списать платёж с привязанного банковского счёта.
В мае 2018 года российская компания VisionLabs - разработчик в области компьютерного зрения - запустила функцию оплаты с помощью сканирования лица покупателя на кассе [7].
3. Поведенческая биометрия. Будущее технологии аутентификации в банковской сфере может быть описано одним словом - биометрия. Хотя пока и не повсеместно, но многие лидеры рынка уже активно внедряют использование физических характеристик (отпечатки пальцев, голос, лицо, способ нажатия на клавиши) для автоматического распознавания. Биометрия является одним из важнейших шагов в направлении цифровой трансформации финансовых учреждений, сталкивающихся с сегодняшними реалиями в области безопасности мобильных услуг. Более 90% клиентов считают, что их банки недостаточно защищают мобильные приложения, а 41% уверены, что они будут взломаны. Поэтому порядка 80% клиентов использовали бы голосовую биометрию, если бы это обеспечивало повышение безопасности.
Еще год назад поведенческая биометрия в целях безопасности финансовых операций была на стадии разработок, в настоящее время появился целый ряд решений в этой сфере. Они отличаются друг от друга источниками информации и подходами к их анализу: данные с акселерометра, клавиатурный почерк, паттерны использования интерфейса приложения, анализ транзакций, «цифровой портрет устройства», паттерны использования других приложений на смартфоне и др.
Прогнозы аналитиков рынка высоких технологий обещают, что к 2025 году эта технология значительно упрочит своё положение, и цифровые пароли для идентификации пользователя уйдут в прошлое. Поведенческая биометрия не только повышает уровень защиты, но и не оказывает негативного воздействия на ощущения пользователя.
Важнейший вид поведенческой биометрии - манера печатать на клавиатуре. При её определении фиксируется скорость печати, давление на клавиши, длительность нажатия на клавишу, промежутки времени между нажатиями. Отдельным
Электронный научно-практический журнал «Синергия»
биометрическим фактором может служить манера использования мыши. Помимо этого, поведенческая биометрия охватывает большое число факторов, не связанных с компьютером, - походка, голос. Всё это - способы идентификации, которые не требуют от человека запоминания каких-то данных или хранения предметов. Более того, их можно использовать так, чтобы от пользователя не требовалось вообще никаких действий. Он просто заходит на ту страницу, на которую и собирался, и делает то, что хотел. Система сама проверяет, как он обращается с клавиатурой или мышью и, следовательно, каковы его права. Поведенческие характеристики, за исключением голоса, имеют ещё одно важное достоинство - их нельзя украсть, в отличие от отпечатков пальцев или рисунка радужной оболочки глаза. Следовательно, их почти невозможно подделать. Кроме того, для снятия характеристик работы человека на клавиатуре не надо никакого отдельного оборудования - всё регистрируется и анализируется программными методами.
Лидерами по внедрению новых подходов аутентификации на основе «активной аутентификацией» (Active Authentication) считаются такие компании, как BioCatch (Израиль), Behavio Sec (Швеция) и транснациональная NuDataSecurity (поглощенная Master Card в апреле 2017 года). Высокая стоимость указанного средства защиты пока позволяет использовать его в основном крупными структурами. Например, налоговая служба Австралии, банки Barclays, ING Nether lands, Tatra Bank, компании связи Turkcell и Vodacom South Africa [8].
4. Новые функции робоэдвайзинга. Современные чат-боты нашли широкое применение в консультировании клиентов по финансовым операциям в режиме онлайн и стали альтернативой реальным финансовых консультантам по банковским вопросам, конкретным покупкам и другим денежным операциям. Традиционный функционал робоэдвайзеров:
- информирование об особенностях продуктов и сервисов
- предоставление контактных данных
- проведение платежных операций
- финансовые рекомендации клиенту
- информирование о курсах обмена валюты
- учет личных финансов
- перевод денежных средств с карты на карту
- отправка заявок на торговый и интернет эквайринг и проверка контрагента по ИНН/ОГРН (ИП).
В последнее время робоэдвайзеры (робоконсультанты) научились экономить средства клиентов с помощью уменьшения, а иногда и обнуления комиссий управляющих фондами и брокерских комиссий. Комиссии покрываются за счет партнерских компенсаций: в обмен на бесплатность сервиса пользователю
демонстрируется реклама. Если пользователь сознательно раскрывает персональные данные для рекламных целей, партнер получает возможность таргетировать предложения. Базы знаний с пользовательскими сценариями поведения, предпочтениями клиентов, сценариями принятия решений, инвестиционными стратегиями, широко применяются в робоэдвайзинге. Информация, которую брокеры могут предлагать клиентам, очень детализирована и ориентирована на самые разные сегменты инвестирования на рынке ценных бумаг и валютном рынке.
5. Новые способы персонализации финансовых продуктов. Персонализация продуктов и услуг в подлинном смысле слова - это создание уникальных предложений, ориентированных на конкретного человека и базирующихся на анализе его уникальных характеристик. Это и социальные характеристики (пол, возраст, семейное положение, места проживания и работы и т.д.), и профили социального поведения (ассортимент приобретаемых товаров и услуг, суммы чеков, виды торговых точек), и частота
Электронный научно-практический журнал «Синергия»
перемещений (выездов за рубеж, разъездов по стране), и многое другое. Вся эта информация, как правило, банку доступна, часть ее он может получить от компаний-партнеров. Проанализировав всю информацию, можно с высокой долей точности определить, какие банковские продукты будут клиенту интересны и полезны, целесообразно ли будет предложить ему особые условия (выгодную процентную ставку, бонусы), а заодно и подстраховаться от рисков, таких как невозврат кредита [9].
Каждый год в этом направлении появляются новые идеи и решения. В 2018 году наиболее успешным можно считать проект BlueRush, который позволяет бизнесу создавать персонализированные видеоролики. В них клиентам объясняют суть сложных продуктов и договоров с помощью простой интерактивной инфографики. Информация подстраивается под параметры и особенности каждого клиента. Вместе с персональным предложением клиент получает ссылку на видеоролик о продукте, в котором уже учтены и персональные условия по договору и клиентские данные, известные организации. Ролики могут быть интерактивными. Если клиент в рамках своего договора имеет дополнительные опции, он сможет выбрать среди них нужную и получить дополнительное визуальное объяснение - вместо того, чтобы тратить время.
Благодаря возможности создавать или встраивать пользовательские инструменты для коммуникаций, поставщики финансовых услуг могут, в частности, встраивать поддержку видео в режиме реального времени в онлайн- и мобильные терминалы для того, чтобы создавать еще более персонифицированные интерактивные сервисы. чтение и анализ текста условий. Около 80% поставщиков финансовых услуг рассматривают видео-банкинг в качестве инструмента, который позволит улучшить клиентский опыт и сократить расходы [10].
Современный мир не стоит на месте, сфера информационных технологий одна из самых быстроменяющихся. Только за счёт использования инноваций можно сохранить завоеванные лидирующие позиции на рынке финансовых услуг. Для качественного обслуживания клиентов уже недостаточно внедрить CRM-систему, обеспечивающую все условия для быстрого и продуктивного взаимодействия сотрудников банка с его клиентами. Digital, Blockchain, BigData, технологии In-Memory, микросервисная архитектура, облака - в это их технологиях уже не просто будущее, но и сегодняшний день. Решения многих команд финансовых стартапов сосредоточены вокруг развития искусственного интеллекта и роботизации процессов. Большое внимание также уделяется использованию физиологических и поведенческих биометрических данных, интеграции новых технологий в существующие сервисы и персонализации решений под клиента. Банковский сектор отвечает на вызовы рынка, открывая новые практики, разрабатывая инновационные продукты и предлагая клиентам абсолютно новые модели их внедрения.
Список литературы
1. The Best Bits of FinovateFall 2018. October 23, 2018. // Finovate.com.Режим доступа: https://finovate.com/category/finovatefall-2018/
2. Efma and Accenture announce winners of DMI Awards 2018. October 18, 2018.// Efma.com. Режим доступа: https://www.efma.com/article/detail/30328
3. Рыбачёк Е. Just AI: К 2021 году «умные» голосовые помощники станут нормой. Май 26, 2018. //Techfusion.ru. Режим доступа: https://techfusion.ru/just-ai-k-2021-godu-umnye-golosovye-pomoshhniki-stanut-normoj/
4. Зеньков А. 10 виртуальных ассистентов: обзор/ Май 19, 2018. // RUSBASE.ru.Режим доступа: https://rb.ru/list/from-siri-to-ozlo/
5. Ларионов В. Таиланд создаст систему идентификации граждан на
блокчейне.Февраль 20, 2018. // Hi-news.ru.Режим доступа: https://hi-
news.ru/technology/tailand-sozdast-sistemu-identifikacii-grazhdan-na-blokchejne.html
Электронный научно-практический журнал «Синергия»
6. #новости высоких технологий. Выпуск 203. Июль 31, 2017.// Hi-
news.ru.Режим доступа: https://hi-news.ru/technology/novosti-vysokix-texnologij-vypusk-
203.html
7. Распознавание лиц: можно ли спрятаться от "Большого Брата".Июль 11, 2018. // BBC. Русская служба.Режим доступа: https://www.bbc.com/russian/features-44782148
8. Довгаль В. А., Довгаль Д. В.Анализ перспективных методов поведенческой биометрии для аутентификации пользователей // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. 2017. № 3 (206). С. 139-142.
9. Бурмагин М. Будущее банков. Технотренды в банковской сфере. Ноябрь 28,
2017. // ИТ-портал компании «ИнфосистемыДжет». Режим доступа:
http://www.jetinfo.ru/stati/buduschee-bankov-tekhnotrendy-v-bankovskoj-sfere
10. Цифровая трансформация российских банков. Август 03, 2017. //
Государство. Бизнес. ИТ. Режим доступа: http://www.tadviser.ru/index.php/ Статья: Цифровая_трансформация_российских_банков
Информация об авторе:
Information about author:
Глущенко Марина Евгеньевна,
Кандидат экономических наук, доцент, Омский государственный технический университет, г. Омск, Россия
Glushchenko Marina Evgenevna, Candidate of economic Sciences, associate Professor, Omsk State Technical University,
Omsk, Russia
