Будущее искусственного интеллекта в финансовых услугах

По мере развития искусственного интеллекта и ускорения его внедрения целые отрасли и бизнес-модели претерпевают значительные изменения в ближайшее десятилетие. В этом процессе участвуют множество факторов, при этом возможности ИИ опережают гибкость многих организаций. Особенно это касается финансовых институтов, которые продолжают модернизировать устаревшую основную инфраструктуру через миграцию в облако.

Конечно, первым шагом для большинства финансовых организаций является разработка сценариев использования ИИ, практически полностью отделённых от наследственных систем, таких как чат-боты для поддержки клиентов. Рассмотрим работу контактного центра — это очевидное место для начала. Клиенты посещают сайт, звонят в службу поддержки или отправляют электронные письма при возникновении проблем. Эти взаимодействия могут полностью маршрутизироваться через облачные решения, с помощью API, соединяющих их с соответствующими внутренними базами данных, например системами управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).

Хотя сценарий использования контактного центра является наиболее легко внедряемым решением ИИ для финансовых компаний, существуют и другие быстрые победы, которые позволят сотрудникам сосредоточиться на более ценных задачах, особенно по мере роста понимания и вовлечённости в ИИ.

Быстрые победы для клиентов и сотрудников

Поскольку множество сервисов и приложений предоставляется через облако, клиенты также могут получать выгоду от улучшений и повышения эффективности, управляемых ИИ. Многие финансовые продукты теперь оснащены встроенными помощниками на базе ИИ, что повышает доступность взаимодействия с приложениями через естественный язык. Это значительно улучшает пользовательский интерфейс (UI) и пользовательский опыт (UX).

Аналогично, эти помощники могут улучшать внутренние рабочие процессы, позволяя банковским специалистам искать, обнаруживать, извлекать и суммировать информацию. Они также открывают возможность создавать новые материалы, такие как отчёты, на основе существующего контента. В результате сотрудники всех бизнес-функций становятся более ориентированными на данные, а рабочие процессы — более эффективными благодаря инсайтам, которые ранее были недоступны без инструментов ИИ.

Возьмём, к примеру, платежи. Банки и платёжные провайдеры работают с огромным объёмом сложных данных о платежах, поэтому возможность анализировать эти данные и получать инсайты через естественный язык чрезвычайно полезна.

Другой пример — обучение в сложных сферах, таких как торговое финансирование. В этом секторе наблюдается значительный дефицит кадров, поскольку опытные сотрудники уходят на пенсию или переходят на другие должности. Внутренние помощники на базе ИИ позволяют новым сотрудникам быстрее освоиться, самостоятельно задавая вопросы о процессах и рабочих потоках с помощью подсказок. В результате сотрудники банка больше не вынуждены просматривать обширную документацию в поисках ответов.

Для более технических команд, таких как разработчики, инструменты ИИ предоставляют невероятную ценность. Помощники по автодополнению кода увеличивают скорость разработки и ускоряют жизненные циклы программного обеспечения, что позволяет быстро выпускать обновления и новые функции для клиентов. Конечно, не все сотрудники организации будут так же компетентны в использовании инструментов ИИ, как технические команды, но именно в этом заключается роль технических лидеров — внедрять индивидуальные планы повышения квалификации для различных бизнес-функций и команд.

Ключевые инвестиции для организаций финансового сектора

Наиболее значительные выгоды от ИИ в финансовых услугах связаны с автоматизацией рутинной, низкопродуктивной работы для специалистов всех отраслей и функций. Генеративный ИИ стал движущей силой внедрения и интеграции, которые мы наблюдаем в последние годы, и сценарии использования варьируются от транскрипции и перевода до оцифровки бумажных документов. Например, для команд по кредитованию возможность оцифровывать, запрашивать и управлять большими объёмами сложных кредитных документов в масштабах и обеспечивать использование этих данных в downstream-приложениях — это трансформация.

По мере развития новых технологий и расширения возможностей существующие инвестиции также будут приносить пользу. Например, рост числа агентов ИИ открывает новые горизонты для инноваций, поскольку агенты могут интегрироваться с генеративными инструментами ИИ. Чат-боты, усиленные агентами ИИ, могут обеспечивать расширенные возможности поиска знаний и данных, подключаясь к различным моделям LLM и одобренным внешним источникам.

Новые протоколы, позволяющие агентам и моделям LLM взаимодействовать друг с другом, расширяют возможности ИИ. Основными протоколами являются Agent-to-Agent (A2A) и Model Context Protocols (MCP). Как следует из названия, протоколы A2A позволяют агентам общаться и сотрудничать автономно, что способствует созданию более масштабных и динамичных систем ИИ. MCP — это структура, которая даёт моделям LLM доступ к другим инструментам и системам, таким как API, внешние базы данных и агенты.

Переходя к созданию полностью агентных систем, инвестиции в эти протоколы становятся необходимыми для организаций финансового сектора. Обеспечивая новые и безопасные способы коммуникации между агентами ИИ, API и внешними источниками данных, такие технологии ускоряют инновации и сотрудничество на базе ИИ.

Это захватывающее время для финансового сектора, поскольку ИИ обеспечивает впечатляющие показатели производительности для внутренних сценариев и улучшает продукты и услуги по всему экосистему — от кредитования до рынков капитала.

Все направления финансовых услуг богаты данными, а данные — это топливо, которое питает ИИ. Именно поэтому мы наблюдаем взрывное увеличение числа финтех-компаний и технологических партнёров, специализирующихся на предложениях ИИ и повышении эффективности финансовых услуг с помощью передовых технологий. Основной препятствием для отрасли остаётся устаревшее оборудование, но сотрудничество с этими партнёрами и внедрение облачных сервисов повышают гибкость и позволяют финансовым компаниям полностью использовать потенциал ИИ.