Штучний інтелект уже давно перестав бути експериментом для банків. Алгоритми перевіряють клієнтів, стежать за платежами, допомагають знаходити шахрайство та беруть на себе частину щоденної роботи. Для фінансових установ це означає менше ручної роботи та швидше ухвалення рішень. Але разом із цим змінюється і ціна помилки. Неправильний висновок алгоритму може вплинути на кредит, витік даних — створити проблеми для клієнтів, а нові AI-інструменти опиняються і в руках шахраїв. Тому банки одночасно отримують новий інструмент і нове джерело ризиків.
У матеріалі видання Finteco розбираємося, де саме банки вже використовують AI, що ця технологія дає фінансовим установам і які проблеми їм доведеться вирішувати разом із її поширенням.
Де банки використовують AI
Ще до того, як банк погодиться видати кредит, йому потрібно зрозуміти, наскільки надійним є позичальник. Раніше для цього фахівці перевіряли кредитну історію, доходи та інші дані клієнта. Тепер значну частину цієї роботи може виконувати алгоритм.
Коли людина подає заявку на кредит, банк має оцінити, наскільки безпечно їй позичати гроші. Для цього AI може одночасно переглянути кредитну історію, рух коштів на рахунку, регулярність надходжень та інші дані. Система порівнює ці показники й визначає, наскільки ймовірно, що клієнт зможе вчасно повернути позику.
Для позичальника така автоматизація насамперед означає швидкість. Не потрібно чекати, поки співробітник вручну перегляне всю заявку та окремо перевірить кожен показник. Алгоритм робить це паралельно й може підготувати попередній результат значно швидше. А банк за той самий час здатен опрацювати набагато більше звернень без необхідності пропорційно збільшувати кількість кредитних спеціалістів.
Швидкість має особливе значення і тоді, коли йдеться про шахрайство. Банківські системи фактично стежать за рухом грошей безперервно. Вони знають, які операції зазвичай проводить конкретний клієнт, і можуть звернути увагу на ситуацію, коли його поведінка раптом помітно змінюється.
Наприклад, людина зазвичай робить невеликі покупки у своєму місті, а раптом із її картки проходить великий платіж в іншій країні. Для системи це привід звернути увагу на операцію. Вона також може враховувати суму переказу, час, місце проведення платежу та послідовність дій перед ним.
У деяких випадках така перевірка спрацьовує швидше, ніж працівник банку встиг би побачити проблему. І це стає дедалі важливішим, адже самі шахраї теж використовують нові технології.
AI дозволяє їм створювати переконливіші повідомлення, імітувати голоси та швидко робити персоналізовані фішингові атаки. При цьому самі схеми залишаються знайомими: зловмисники телефонують нібито від імені банку, виманюють дані картки або намагаються змусити людину самостійно переказати гроші. Змінився передусім масштаб і якість таких атак.
Банкам доводиться постійно вдосконалювати власні системи захисту, адже обсяг операцій уже давно вийшов за межі того, що здатна перевірити одна людина. Алгоритми беруть на себе цей масив даних і в режимі реального часу відсіюють операції, які виглядають незвично або можуть свідчити про шахрайство. Працівникам залишається зосередитися на випадках, які справді потребують детальної перевірки.
Як через АІ змінюється робота працівників
- Менше рутини
Частину щоденної рутини в банках уже можна віддати алгоритмам. AI бере на себе роботу з документами, готує звіти та відповідає на прості запити клієнтів. Раніше на такі справи працівники витрачали чимало робочого часу, хоча далеко не кожна з них вимагала спеціальних знань чи складного рішення.
У результаті змінюється і сама роль співробітника. Йому вже не потрібно годинами переносити дані з одного документа в інший або давати однакові відповіді десяткам клієнтів. Натомість більше часу залишається на ситуації, де автоматичної відповіді недостатньо: розбір складної проблеми, спілкування з клієнтом, перевірку незвичайної операції чи рішення, для якого важливо врахувати контекст. Саме в таких випадках людський досвід поки залишається незамінним.
- Нові вимоги
Разом із автоматизацією змінюються і вимоги до самих банківських працівників. У командах стає більше фахівців, які працюють із даними, кібербезпекою, ризиками та AI-системами. Від них уже недостатньо просто знати, як працює банківський продукт. Потрібно ще й розуміти, що відбувається всередині алгоритму, де він може дати збій і як цей збій вчасно помітити.
Це змінює і звичний підхід до роботи. Співробітник не повинен автоматично погоджуватися з кожним результатом, який видає система. Навпаки, його завдання — перевірити дані, оцінити результат і за потреби втрутитися. Особливо це важливо там, де помилка алгоритму може вплинути на гроші клієнта або рішення банку.
Тому одна з головних навичок майбутнього банківського працівника — не вміння замінити себе AI, а здатність правильно з ним працювати. Алгоритм може швидко обробити величезний обсяг інформації, але остаточне рішення в багатьох ситуаціях все ще потребує людини, яка здатна поставити під сумнів результат і побачити те, що система пропустила.
Які переваги отримують клієнти
Для звичайного клієнта банку впровадження штучного інтелекту виявляється в кількох цілком відчутних перевагах:
- Швидше ухвалення кредитних рішень — заявки, які раніше розглядалися дні, тепер часто отримують попередню відповідь протягом хвилин.
- Персоналізовані пропозиції — банк здатен аналізувати поведінку конкретного клієнта й пропонувати саме ті продукти, які реально відповідають його фінансовій ситуації та потребам, а не універсальні пропозиції для всіх.
- Цілодобова підтримка — базові запити клієнтів можуть оброблятися автоматизованими системами незалежно від часу доби, без прив'язки до графіка роботи операторів.
- Швидше виявлення підозрілих операцій — клієнт може отримати сповіщення про потенційно шахрайську транзакцію та можливість заблокувати її ще до того, як гроші реально спишуться з рахунку.
- Потенційно нижча собівартість банківських послуг — автоматизація частини операційних процесів знижує витрати банку, що теоретично дозволяє пропонувати клієнтам вигідніші тарифи та умови обслуговування.
Які виникають ризики у банківській сфері через використання АІ
Водночас AI приносить банкам не лише нові можливості. Разом із ним з'являються ризики, які можуть дорого коштувати і самим фінансовим установам, і їхнім клієнтам.
Алгоритм може помилятися або відтворювати упередження в даних. Якщо історичні дані, на яких навчалася модель, містили певні систематичні упередження — наприклад, щодо певних груп клієнтів чи регіонів, — алгоритм із високою ймовірністю відтворить ці упередження у своїх рішеннях, навіть не маючи "наміру" дискримінувати будь-кого.
Для клієнта проблема починається в той момент, коли банк каже "ні", але не може зрозуміло пояснити причину. Сучасні моделі машинного навчання враховують величезну кількість параметрів, і результат їхньої роботи не завжди легко розкласти на прості людські пояснення. Алгоритм може визначити заявку як ризикову, але клієнту від цього не стає зрозуміліше, що саме вплинуло на відмову.
Є й інша сторона питання — безпека самих алгоритмів. Якщо AI бере участь у кредитуванні, моніторингу платежів чи інших важливих банківських процесах, він стає потенційною ціллю для атак. Зловмисники можуть намагатися втручатися в роботу систем, змінювати дані або використовувати вразливості інфраструктури, на якій вони працюють. При цьому відповідати за помилку все одно доведеться банку. Неможливо пояснити клієнту неправильне рішення словами "так вирішив алгоритм" і на цьому закрити питання. Фінансова установа залишається відповідальною за те, як працюють її системи та які наслідки мають їхні рішення.
На цьому тлі формується цікава ситуація: одна й та сама технологія працює по обидва боки барикад. Банки за допомогою AI шукають шахрайство, а зловмисники використовують його, щоб зробити обман переконливішим. Вони можуть швидше створювати фішингові повідомлення, підробляти голоси та підлаштовувати атаки під конкретну людину.
Тому захист не може бути разовим проєктом. Те, що добре працює сьогодні, завтра вже може виявитися недостатнім. Банкам доводиться постійно перевіряти власні системи, оновлювати моделі та шукати нові способи виявлення атак.
