Тренд на цифровизацию, о котором говорили с 2016 года, фактически исчерпал себя: нет такой компании, которая не понимала бы, что такое цифровизация, и не содержала бы цифровых ролей внутри. При этом, если раньше компании соревновались между собой по уровню цифрового лидерства и фокусировались на таких функциях, как безбумажный документооборот, роботизация, а также консолидировали данные в рамках концепций управления данными, то сейчас фокус всецело направлен на искусственный интеллект (ИИ) как технологию общего назначения. И вот уже нет крупных компаний, которые считают себя лидерами и при этом не развивают ИИ-технологии и системы, способные выполнять процессы, которые обычно выполняют люди.

ИИ, несмотря на несколько маркетинговую окраску, имеет вполне конкретное применение в финансовой сфере. Под ИИ понимают совокупность методов и технологий машинного обучения (ML) и методов продвинутой аналитики данных. Согласно исследованию АФТ «Практическое применение технологий ИИ на финансовом рынке», лидеры финансового рынка России инвестировали в развитие ИИ около 600 млрд рублей за последние 10 лет.

Если говорить о крупных финансовых компаниях, то 95% из них уже внедрили технологии ИИ в основные процессы. Самые продвинутые решения реализованы в скоринге, продажах и продвижении банковских услуг.

ИИ стал технологией, проникающей во все сферы жизни и отрасли экономики, при этом он несет в себе огромный трансформирующий потенциал и способен серьезно изменить все сферы жизни. Значит, можно утверждать, что мы переходим от цифровизации к «AIджитализации»: понятие Digital (от англ. «цифровой») превращается в «AIgital» (объединение английской аббревиатуры Artifitial Intelligence — искусственный интеллект и слова Digital).

Ключевым барьером при внедрении ИИ опрошенные АФТ компании назвали дефицит профильных специалистов (так ответили 83% респондентов). При этом у компаний есть ML-разработчики и уже созданы подразделения, которые занимаются анализом данных. Главный вопрос — именно в AI-инженерах, которые могут интегрировать сложные современные модели во все многообразие процессов крупных компаний. Вообще, как и все другие революционные технологии, ИИ способствует возникновению новых сфер, а главное, профессий. И на опасения, что ИИ отнимет работу у человека, можно ответить, что речь идет скорее о переформатировании человеческого труда.

Если какие-то рутинные операции берет на себя ИИ, то он же способствует возникновению новых рабочих мест и новых сфер, где люди могут найти свое призвание.

Кроме ML-разработчиков и дата-архитекторов с появлением и развитием ИИ появились и другие новые профессии:

• ИИ-исследователь — специалист, изучающий рынок, чтобы найти еще не использованные технологии и области применения ИИ;
• промпт-инженер — человек, который занимается написанием текстовых запросов для нейросетей (так называемых промптов, от английского prompt — «подсказка»);
• ИИ-тренер — специалист, помогающий обучать ИИ-модели. Примечательно, что это чаще всего гуманитарии: лингвисты, филологи, редакторы, специалисты в определенных узких областях.

Еще один значимый барьер для развития ИИ — недостаток данных для обучения моделей. Так считают более 60% российских финансовых компаний. Эффективный обмен информацией и данными необходим для создания новых моделей и дообучения существующих, чтобы максимально раскрыть потенциал технологий ИИ для российского финансового рынка. Но для эффективного и безопасного обмена важно решить множество задач, связанных с обеспечением конфиденциальности персональных данных, информационной безопасностью, правовыми механизмами и совместимостью систем разных участников рынка. Кроме того, есть конфликт в области обмена данными между организациями: участникам интересно получать и обогащать свои данные, но не интересно делиться ими.

На площадке АФТ ведется работа по выработке решений для устранения этих барьеров. Активно обсуждается внедрение подходов и платформ обмена открытыми данными, за счет которых доступ к данным и открытость электронной коммерции, маркетплейсов и крупнейших экосистемных игроков станет конкурентным преимуществом для финансового рынка. По оценке Правительства РФ, организация эффективного обмена данными и обеспечение возможностей для их совместного использования способны создать экономический эффект в размере дополнительных 7% к ВВП.

Как же дальше будет развиваться ИИ в финансовом секторе? В свежем исследовании АФТ «3х10 трендов 2024 года» эксперты управления исследований и аналитики выявили следующие тренды развития ИИ:

• синергия естественного и искусственного интеллекта. Эффективность бизнес-процессов значительно возрастает при дополнении возможностей человека инструментами ИИ;
• демократизация генеративного ИИ. Масштабный доступ к возможностям GPT-моделей как широкого круга организаций, так и физических лиц;
• проектирование ИИ с учетом требований безопасности. Встраивание механизмов обеспечения безопасности и доверия, управления рисками ИИ на этапе проектирования технологических решений и продуктов.

Можно с полной уверенностью сказать, что «AIджитализация» неизбежна, более того, она идет полным ходом, так как ИИ в той или иной мере уже используется крупнейшими участниками рынка. По словам премьер-министра России Михаила Мишустина, экономический эффект от внедрения технологий ИИ в стране составляет около 1 трлн рублей, а к концу десятилетия превысит 10 трлн рублей. Это значит, что задача финансового рынка — поддерживать процесс «AIджитализации» российской экономики и способствовать эффективному и безопасному внедрению технологий ИИ.