Шаг за шагом: как успешно внедрить искусственный интеллект в банковскую сферу

В современном мире, искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным инструментом для банков, помогая им повысить эффективность, улучшить обслуживание клиентов и принимать более точные решения. Внедрение ИИ в банковскую сферу может быть сложным процессом, требующим тщательной подготовки и методического подхода. В этой статье мы рассмотрим шаги, которые помогут успешно внедрить искусственный интеллект в банковскую сферу.

Понимание потребностей и целей банка

Прежде чем приступить к внедрению искусственного интеллекта, необходимо провести анализ потребностей и целей вашего банка. Определите области, где ИИ может принести наибольшую пользу, такие как автоматизация процессов, улучшение клиентского сервиса или борьба с мошенничеством. Убедитесь, что внедрение ИИ соответствует общей стратегии развития вашего банка.

Чтобы обеспечить успешное внедрение генеративного ИИ, рекомендуется использовать подход "сверху вниз". Руководители (желательно на уровне В или выше) должны понимать технологию и быть готовы использовать ее в рамках своих сфер ответственности. Разработка продукта без реальных клиентов - сложная задача.

Начните с определения двух или трех приоритетных вариантов использования, которые соответствуют стратегическим целям организации.

Это могут быть области, где ИИ может значительно повысить эффективность, например, обеспечение персонализированного взаимодействия с клиентами с помощью чат-ботов или виртуальных помощников.

• Автоматизируйте повторяющиеся задачи, такие как обработка документов и ввод данных.

• Улучшите управление рисками, анализируя большие объемы данных в режиме реального времени. Соблюдение нормативных требований, которое предполагает проверку документов клиента при открытии и обслуживании счета, является важным аспектом этого процесса. Кроме того, важно оценивать кредитоспособность малых и средних предприятий на основе их финансовых отчетов и другой документации.

• Функции чата поддержки позволяют клиентам взаимодействовать с вашей компанией как с помощью оператора, так и без него. Голосовые роботы используются для вовлечения клиентов в обсуждение простых продуктов во время исходящих звонков. Для борьбы с финансовыми преступлениями и мошеннической деятельностью применяются меры по борьбе с мошенничеством. Анализ рисков включает кредитные риски, проблемы безопасности данных, операционные риски и многое другое.

• Прогнозирование тенденций - это область, в которой искусственный интеллект может помочь, точно анализируя и предсказывая будущие тенденции на основе исторических данных. После определения вариантов использования языковой модели у вас есть возможность создать пользовательскую модель или использовать предварительно обученную в качестве сервиса.

Выберете языковую модель

Создание пользовательской модели дает ряд преимуществ. Вы можете адаптировать ее к своим конкретным требованиям и убедиться, что она соответствует вашим потребностям. Однако этот подход может быть дорогостоящим, поскольку требует значительных ресурсов и времени для обучения модели. Кроме того, получение большого набора данных для обучения модели может быть сложной задачей.

С одной стороны, использование предварительно обученной модели в качестве сервиса имеет ряд преимуществ. Это быстрее и экономичнее, но, возможно, вам потребуется дополнительно настроить модель в соответствии с вашими конкретными потребностями.

С другой стороны, использование предварительно подготовленной модели может сэкономить ваше время и деньги. Вы можете выбрать одну из множества моделей, исходя из ваших конкретных требований, таких как поддерживаемые языки, скорость генерации и размер окна запроса. Это позволяет вам сосредоточиться на других аспектах вашего проекта, таких как интеграция модели в ваше приложение или оптимизация его производительности.

Рекомендуем внедрить минимально жизнеспособный продукт (MVP) с текущей версией модели для ваших вариантов использования, а затем принимать решение на основе результатов и других факторов.

Чтобы создать специализированную команду, важно учитывать конкретные потребности вашего проекта и навыки, необходимые для создания и поддержки модели.

Постройте пилотную команду

Все инновации могут легко затеряться в повседневной рутине, а если вы доверите реализацию вариантов использования существующим продуктовым командам, проекты могут быстро потеряться. Для обеспечения успеха важно создать интерактивную команду, единственной целью которой является получение выгоды от проектов GenAI.

Ключевые роли в этой команде включают:

1. Специалисты по обработке данных - даже если вы не создаете модель, вам могут пригодиться знания в области компьютерного зрения и промышленного дизайна, а также системный подход к экспериментам.

2. Разработчики серверов - эти разработчики обладают навыками, необходимыми для создания и обслуживания серверной инфраструктуры.

3. Инженеры по обеспечению качества - эти инженеры имеют опыт тестирования и проверки качества продукции LLM.

4. DevOps-инженеры - те, кто понимает, как работать с облачными сервисами и внедрять модели.

5. Разработчики интерфейсов - профессионалы, которые создают пользовательские интерфейсы для приложений LLM.6. Системные аналитики: профессионалы, которые анализируют и оптимизируют производительность системы.

6. Менеджеры по продуктам искусственного интеллекта: лидеры, которые руководят разработкой и запуском продуктов на базе искусственного интеллекта.

Давайте обсудим, как привлечь новых клиентов для легального бизнеса. В этом случае PoC (подтверждение концепции) предполагает чтение и анализ документов клиента с целью подготовки отчета, который поможет принять решение об открытии счета. После рассмотрения отчета сотрудник примет окончательное решение.Успех проверки концепции (PoC) зависит от того, сможет ли предлагаемое решение точно и уверенно считывать документы клиента, например, с точностью до 95%. Успешный PoC помогает минимизировать риски и избежать потенциальных финансовых и репутационных потерь.

Мониторинг и оптимизация

После запуска системы искусственного интеллекта, планируйте регулярный мониторинг ее работы. Анализируйте результаты, собирайте отзывы от сотрудников и клиентов, и вносите улучшения для оптимизации процессов.

Как только все функции нового решения будут соответствовать требуемым спецификациям, можно будет полностью перенести рабочие процессы на новую систему. В ходе этого процесса важно собрать отзывы и решить любые проблемы, которые могут возникнуть. Разработайте эффективные показатели для анализа результатов внедрения новых технологий и определения критериев успеха.

Кроме того, на данном этапе вам может потребоваться создать или приобрести помеченные наборы данных для измерения и отслеживания эффективности модели. Регулярно сообщайте результаты в различные отделы вашей организации, такие как инвестиционные службы, ИТ и маркетинг, для тщательного анализа.

В заключение, успешное внедрение искусственного интеллекта в банковскую сферу требует тщательной подготовки, профессионального подхода и непрерывного улучшения. Следуя шагам, описанным в этой статье, вы сможете эффективно внедрить ИИ в ваш банк и повысить его конкурентоспособность на рынке.