В ходе Финансового конгресса Банка России, прошедшего в начале июля 2024 года, Дмитрий Зауэрс, зампред правления Газпромбанка, выделил три вида моделей ИИ, нашедших свое применение в банках: «Первые — большие языковые модели, которые создаются двумя-тремя игроками на рынке, а пользоваться ими могут все индустрии и все пользователи. Второй тип моделей подразумевает сотрудничество между организациями, например банками, в части использования антифрод- или скоринг-моделей. Третий тип — это внутренние модели, которыми банки будут конкурировать друг с другом».

LLM: Кейсы и цифры

Безусловно, на волне интереса к LLM-моделям и построенным на их базе GPT-сервисам можно было ожидать и массу внедрений во всех банковских бизнес-процессах. Однако значительная часть финансовых организаций пока присматривается к новым технологиям, примеряя на себя те риски, которые необходимо принять, и сопутствующие издержки. Но есть пионеры-первопроходцы (не считая Сбера с его собственным сервисом), которые пошли на риск, и часто не напрасный: получен измеримый и ощутимый экономический результат.

Оказалось, что технологии ИИ в целом и LLM-модели в частности будто специально созданы для улучшения клиентского опыта, работы на первых линиях поддержки контакт-центров и в service-desk-подразделениях. Сюда же относят пока еще новую сферу — цифровые интеллектуальные помощники и персональные консультанты.

Так, Газпромбанк внедрил платформу для управления рабочим временем Naumen Workforce Management (Naumen WFM) в собственных контактных центрах, где работают более тысячи операторов. С новой системой уровень сервиса на входящей линии повысился на 15 процентных пунктов. В свою очередь, загруженность операторов увеличилась на 7%, а показатель точности соблюдения расписания в контакт-центре вырос до 95%.

Среднее время маршрутизации звонков корпоративных клиентов СберБанка на линию поддержки за два года сократилось в 3,5 раза и сейчас составляет всего 18 секунд. Виртуальный ИИ-ассистент предиктивно маршрутизирует обращения 87% клиентов. В целом по организации в 85% процессов СберБанка уже внедрен искусственный интеллект, что позволит банку получить в 2024 году 400–450 млрд рублей прибыли от ИИ.

Ингосстрах Банк принял решение по внедрению ИИ-платформы CraftTalk, позволяющей расширить количество каналов коммуникации (были добавлены мессенджеры и web-чат). Теперь общение с банком доступно через окно на веб-сайте финансовой организации, в чате мобильного приложения, в мессенджерах, а также по e-mail. При этом операторы контакт-центра коммуницируют с клиентами в формате единого окна без необходимости переключаться между различными системами.

По оценкам вендора, около 50% диалогов будут обрабатываться ИИ без участия оператора. Большая часть обращений начинается со стандартных вопросов, ответить на которые легко может интеллектуальный помощник.

Значительное количество кейсов в этой сфере стало поводом для обобщения накопленного опыта в рамках проведенного компанией BSS и аналитиками Frank RG совместного исследования, результаты которого были представлены в июле в отчете «Контакт-центры банков 2024».

Согласно документу, роль ИИ нельзя переоценить: «Почти в два раза увеличилось число тех, кто звонит в банк раз в неделю или чаще, — 13% в 2024 году против 7% в 2022-м. При этом ключевым драйвером роста обращений стало развитие текстовых каналов. Чатом в мобильном приложении для коммуникаций с банком в 2024 году пользуются 30% клиентов (17% в 2022-м). Клиенту, по большому счету, уже неважно, кто его консультирует — живой оператор или робот. Для клиента важно, чтобы его вопрос был решен быстро. И роботы делают это все более качественно».

Но робот — это далеко не пик возможностей ИИ, на их металлические пятки активно наступают цифровые ассистенты, которые были запущены многими крупнейшими банками.

В рамках Финансового конгресса ЦБ заместитель президента — председателя правления ВТБ Вадим Кулик отметил: «Реализация программы “Цифровой помощник” — одно из ключевых направлений в технологической стратегии банка на ближайшие несколько лет.

Мы будем стремиться к тому, чтобы в перспективе трех лет каждый наш клиент использовал как минимум один цифровой помощник ВТБ.

Мы также рассчитываем на то, что оказание банковских услуг нашими сотрудниками будет осуществляться при помощи ИИ-помощников».

ИИ в бэк-офисе банка

В мидл- и бэк-офисах банков ситуация несколько иная: ИИ здесь нужен как средство высокоскоростной обработки большого количества информации для самых различных потребностей: скоринга, кредитных фабрик, служб кибербезопасности, подготовки отчетности, а также для систем поддержки решений топ-менеджерами. Готовых (из «коробки») решений для этого на открытом рынке совсем немного. Поэтому приходится многое писать своими силами, что недоступно малым банками и большинству средних банков. Однако им отчасти могут помочь внешние сервисы Банка России, например «Знай своего клиента» и т.д.

А у крупных организаций — свои проблемы. Например, для обеспечения кибербезопасности СберБанка и его клиентов приходится использовать более 100 моделей ИИ. Вице-президент по кибербезопасности СберБанка Сергей Лебедь отметил: «Ежедневно в Сбере обрабатывается около 500 млрд событий в сфере кибербезопасности — это в 10 раз больше, чем четыре года назад. За это же время в 2,5 раза выросло ежемесячное число транзакций, а число изменений в цифровых продуктах увеличилось в 10 раз. Колоссальна и скорость появления новых уязвимостей. Нам необходимо не только успевать за этими критическими изменениями, но и предугадывать их, быть впереди, заранее готовить механизмы реагирования».

В ВТБ создали и масштабировали на всю Россию сервис аналитики для оценки новостроек. В основе — универсальная платформа геоаналитики, позволяющая сопоставлять более 1 тыс. слоев данных из банковской сферы, телекома и digital-сервисов. Оценка рыночной стоимости строящейся недвижимости играет для банка важную роль в принятии решения о финансировании проектов.

Пользователи маркетплейса РСХБ «Своё Фермерство» могут воспользоваться системой интеллектуального подбора запасных частей на сельскохозяйственную технику по заводскому коду детали.

Чего ожидать?

Тем не менее использование ИИ в банках в основном носит фрагментарный характер, обусловленный в том числе ожиданием начала практического регулирования в этой сфере.

В этой связи надежды рынка связаны с окончанием публичного обсуждения доклада Банка России для общественных консультаций «Применение ИИ на финансовом рынке». Экономический эффект от этой технологии — вне сомнений: по данным Сбера, в 2023 году ИИ принес более 1 трлн рублей дополнительных доходов в бюджет. Но и рисков он создает немало. Например, 18 июля 2024 года Следственный комитет возбудил дело против инвесторов, которые за счет обмана алгоритма торгового робота одного из участников фондового рынка заработали свыше 150 млн рублей.

Законодатели в рамках недавно принятого законопроекта № 512628-8 предусмотрели ответственность за причинение вреда жизни, здоровью или имуществу человека либо имуществу юридического лица при реализации экспериментального правового режима (ЭПР) с использованием решений, разработанных с применением технологий ИИ. Выйдут ли законодатели в дальнейшем за рамки ЭПР? Победит ли точка зрения ряда сенаторов об обязательном страховании использования ИИ наподобие ОСАГО? До конца текущего года, судя по всему, это станет известно.