Паничкин Г.И.
РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАЗВИТИИ БАНКОВСКОГО СЕКТОРА *
Аннотация:
искусственный интеллект играет ключевую роль в трансформации современного банковского сектора, повышая эффективность процессов и качество обслуживания клиентов. Использование технологий машинного обучения позволяет банкам оптимизировать риск-менеджмент, автоматизировать обработку данных и улучшать персонализированные финансовые услуги. Искусственный интеллект способствует развитию новых финансовых продуктов и услуг, обеспечивая конкурентоспособность банков на глобальном рынке. Однако внедрение этих технологий требует решения этических вопросов, регулирования и повышения квалификации сотрудников банковской сферы.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, банковский сектор, машинное обучение, финансовые технологии, персонализация услуг, управление рисками, конкурентоспособность, регулирование
Современная банковская отрасль находится на пороге фундаментальных изменений благодаря стремительному развитию технологий искусственного интеллекта (ИИ), которое открывает новые горизонты возможностей для финансовых учреждений. За последнее десятилетие использование методов машинного обучения, анализа больших данных, алгоритмов глубокого обучения, обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и роботизированной автоматизации процессов (Robotic Process Automation, RPA) стало неотъемлемой частью деятельности большинства крупных игроков рынка.Эти инновационные технологии позволяют банкам существенно повысить эффективность внутренних операций, снизить операционные расходы, оптимизировать управление рисками, персонализировать взаимодействие с клиентами и ускорить принятие решений. Автоматизация рутинных процедур позволяет сотрудникам сосредоточиваться на более сложных и творческих задачах, способствуя повышению производительности труда и конкурентоспособности компаний.Развитие банковского сектора в эпоху цифровых технологий невозможно представить без активного внедрения инструментов искусственного интеллекта. Сегодня банки активно инвестируют в разработку и интеграцию инновационных решений, направленных на повышение качества обслуживания клиентов, улучшение процесса идентификации рисков и создание уникальных продуктов, соответствующих потребностям современного общества. Изучение роли и влияния искусственного интеллекта на развитие банковского сектора приобретает особую значимость как для научного сообщества, так и для бизнеса, заинтересованного в сохранении лидерства и устойчивости в условиях ускоренной цифровизации финансовой сферы.Важным этапом в формировании государственной политики по развитию искусственного интеллекта в финансовом секторе стало принятие нормативного акта. Одним из ключевых нормативных документов, определяющих стратегию развития искусственного интеллекта в российском банковском секторе, является Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации". Указ направлен на формирование национальной стратегии развития технологий искусственного интеллекта. Данный нормативный акт определяет цели, задачи и направления государственной политики в области разработки и внедрения ИИ-технологий в различных сферах экономики, включая банковский сектор. Документ подчеркивает необходимость формирования благоприятных условий для исследований, разработок и коммерциализации решений на основе искусственного интеллекта, а также устанавливает меры поддержки отечественных компаний-разработчиков и создание инфраструктуры для тестирования и внедрения инновационных продуктов. В частности, в банковской сфере развитие искусственного интеллекта направлено на повышение эффективности процессов обслуживания клиентов, снижение рисков мошенничества, оптимизацию внутренних операций и улучшение качества предоставляемых услуг. Этот указ стал основой для реализации Национальной программы цифровой трансформации и играет ключевую роль в интеграции передовых технологий в финансовую отрасль страны.Также можно обратить внимание на аналитический доклад Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации за 2024 год. Доклад посвящен исследованию уровня готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению технологий искусственного интеллекта. Доля организаций банковского сектора, использующих технологии искусственного интеллекта за 4 года, выросла с 57% до 70% (рисунок 1). Рост числа банков, применяющих искусственный интеллект, обусловлен повышением эффективности, улучшением клиентского сервиса, управлением рисками, борьбой с мошенничеством и оптимизацией маркетинга.Рисунок 1. Использование ИИ-решений организациями банковской сферы, 2021, 2023, 2024 гг. Источник: составлено автором на основе аналитического доклада Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации за 2024 год. В банковском секторе ИИ-решения реализуются через технологии ML (машинное обучение), NLP (Обработка естественного языка) и RPA (Роботизированная автоматизация процессов).Машинное обучение — это алгоритмы, которые обучаются на исторических данных, выявляют скрытые закономерности и делают прогнозы. Чем больше данных, тем точнее работают модели. Благодаря этой технологии банки используют такие инструменты, как кредитный скоринг, обнаружение мошенничества, персонализация продуктов и предложений.Кредитный скоринг является одним из ключевых инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в банковском секторе. Его цель заключается в оценке вероятности возврата займа клиентом на основании различных факторов. В первую очередь искусственный интеллект анализирует кредитную историю: количество выданных ранее кредитов и своевременность их погашения. Для анализа финансового состояния заемщика проверяются доходы, расходы, долговые обязательства и структура активов. К Поведенческим факторам можно отнести частоту обращений за займами, средняя продолжительность пользования заемными средствами, текучесть кредитных продуктов (регулярность смены одного продукта другим) и регулярность внесения платежей по кредитам. Также искусственный интеллект может учитывать внешнюю информацию. Например, к ней может относится экономическая ситуация региона проживания.Крупнейшие российские банки, такие как Сбербанк, ВТБ, Альфа-Банк, используют собственные разработки на основе искусственного интеллекта для автоматизации процесса одобрения кредитов. Система принимает решение о предоставлении потребительского кредита всего за несколько минут на основе комплексной оценки риска каждого конкретного клиента. Кредитный скоринг позволяет банкам быстро и объективно оценивать кредитоспособность заемщиков, снижая риски и оптимизируя процесс принятия решений по выдаче кредитов (рисунок 2).Рисунок 2. Преимущества использования кредитного скорингакак инструмента искусственного интеллекта.Источник: составлено автором.NLP (Natural Language Processing) — это направление в машинном обучении, посвящённое распознаванию, генерации и обработке устной и письменной человеческой речи. Технология NLP хорошо понимает и интерпретирует человеческую речь и текст, поэтому эта технология используется для работы с клиентами.В рамках этого инструмента банки используют чат-боты и голосовые помощники на основе искусственного интеллекта. Чат-боты могут отвечать на частые вопросы клиентов и предлагать банковские продукты и услуги. Анализируя отзывы клиентов в соцсетях и комментариях на сайтах, банки получают ценную обратную связь о качестве своих сервисов и продуктах. NLP позволяет классифицировать отзывы по эмоциональному окрасу (позитивные/негативные), тематике и важности, оперативно реагируя на негативные ситуации и улучшая клиентский опыт.Также система NLP может обрабатывать отзывы клиентов банка и анализировать социальные медиа. Анализируя отзывы клиентов в соцсетях и комментариях на сайтах, банки получают ценную обратную связь о качестве своих сервисов и продуктах. NLP позволяет классифицировать отзывы по эмоциональному окрасу (позитивные/негативные), тематике и важности, оперативно реагируя на негативные ситуации и улучшая клиентский опыт.RPA (Robotic Process Automation — роботизированная автоматизация процессов) активно применяется в банковском секторе для повышения эффективности операций, снижения затрат и улучшения качества обслуживания клиентов. Эта система помогает выполнять регулярные банковские процедуры. Когда банки обновляют свои информационные системы или внедряют новые платформы, роботы помогают переносить большие объемы данных из одной системы в другую. Это снижает риск потери данных и повышает точность миграционных процессов.В процессе выдачи крупных займов часто возникает необходимость регулярного мониторинга состояния залога (недвижимость, транспортные средства). Роботы позволяют эффективно проверять наличие страховых полисов, отслеживать изменения стоимости имущества, контролировать сроки выплат по страхованию.Банки обязаны регулярно готовить большое количество отчетов перед регулирующими органами, акционерами и инвесторами. Использование RPA позволяет собирать и систематизировать необходимые данные, формировать отчеты автоматически, существенно снижая нагрузку на специалистов по отчетности.Автоматическая обработка документов. Например, Росбанк с помощью искусственного интеллекта в автоматическом режиме обрабатывает и вносит данные клиентов при открытии счетов и совершении банковских операций, где требуется подтверждение личности. «Искусственный интеллект за 2 секунды распознает более 70 реквизитов со сканов и фотографий документов по каждому клиенту и выполняет порядка 15 автоматических проверок данных», — рассказала директор по инновациям и управлению данными Росбанка Ольга Махова.Современные банки активно используют искусственный интеллект для трейдинга. Банки применяют продвинутые модели машинного обучения для прогнозирования поведения финансовых рынков и отдельных активов. Модели обрабатывают большие объемы исторических данных и находят корреляции между различными факторами, такими как экономические показатели, политическая ситуация и другие факторы риска. Использование технологий обработки естественного языка (NLP) позволяет быстро извлекать полезную информацию из новостных лент, блогов и соцсетей. Это помогает своевременно реагировать на изменения настроения инвесторов и вести торговлю более эффективно. Используя алгоритмы на основе машинного обучения, банки могут мгновенно совершать тысячи сделок, реагируя на мельчайшие колебания цен и ликвидности. Такие торговые роботы работают намного быстрее человеческого трейдера и сокращают транзакционные издержки.Одним из примеров успешного использования искусственный интеллект является крупнейший российский банк – Сбербанк. Банк применяет интеллектуальные алгоритмы для автоматического мониторинга и анализа рынка акций и облигаций, создавая рекомендательные системы для клиентов и управляющих активами.Исследование подчеркивает ключевую роль искусственного интеллекта в трансформации современного банковского сектора. Благодаря технологиям машинного обучения и анализа больших данных финансовые организации повышают эффективность операций, улучшают качество услуг и снижают риски. Результаты показывают, что внедрение ИИ способствует повышению конкурентоспособности банков и созданию новых возможностей для устойчивого развития отрасли.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 3
Ссылка для цитирования:
Паничкин Г.И. РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАЗВИТИИ БАНКОВСКОГО СЕКТОРА // Вестник науки №6 (87) том 3. С. 307 - 315. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/24245 (дата обращения: 10.02.2026 г.)
Вестник науки © 2025. 16+