Тенденции развития технологий искусственного интеллекта в российских финансовых организациях

Размещено на http://www.allbest.ru/

Тенденции развития технологий искусственного интеллекта в российских финансовых организациях

Королёва М.В., студентка магистратуры 1 курс, экономический факультет Южный федеральный университет Россия, Ростов-на-Дону Научный руководитель: к.э.н. Матыцына Т.В.

Аннотация

Технологии искусственного интеллекта являются объектом изучения и внедрения во многих развитых компаниях по всему миру.Лидирующей страной по сумме инвестиций в развитие технологий ИИ и количеству заключенных сделок является США, за которой

следуют Китай и Великобритания.

Российские компании существенно отстают по этим показателям, вследствие чего их продукт значительно уступает по качественным и ценовым показателям зарубежным аналогам. Однако крупные игроки уже внедряют подобные технологии для оптимизации некоторых бизнес-процессов в компании и отмечают положительные эффекты от такого внедрения. К числу положительных эффектов чаще всего относят:

повышение производительности труда персонала, а так же снижение затрат на осуществление различных операций.

Существуют различные трактовки термина ИИ. Наиболее популярным определением, на которое и сейчас опираются многие исследователи, является определение, которое предложили ученые Барр иФайгенбаум в начале 80 -х годов прошлого века:

Искусственный интеллект -- это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, -- понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д. Сейчас к ИИ относят ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек. Основные свойства ИИ -- это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать [1].

В 2019 году исследователи компании IDC дали следующее определение термина ИИ:

Под когнитивными технологиями и искусственным интеллектом (ИИ) понимаются системы, которые имитируют человеческое поведение и способны благодаря анализу информации самообучаться, выявлять закономерности и корректировать свои действия. Системы ИИ включают в себя технологии машинного обучения, распознавания голоса и речи, обработку естественного языка и другие универсальные когнитивные программные платформы, которые делают прогнозы, предоставляют ответы или рекомендации [2].

В качестве примеров технологий ИИ можно привести следующие:

• автоматический перевод

• получение бизнес-аналитики

• экспертные системы

• анализ изображений

• распознавание текстов

• распознавание речи

• интеллектуальные системы информационной безопасности

• робототехника и др.

Сферы применения ИИ: оборона и военное дело, образование,

государственное управление, производство, банки, транспорт и логистика, торговля, культура и искусство, спорт и многие другие.

Проиллюстрировать применение ИИ в финансовых организациях, в частности, в банковском секторе, можно на примерах российских проектов, в которых применяются технологии ИИ:

• Интеллектуальная автоматизация обработки данных. В

финансовом и розничном секторе компании уделяют большое внимание обработке клиентских данных и разработке дополнительных предложений для заказчиков, часто предвосхищающих их запросы. Например, система, созданная на базе искусственного интеллекта, позволяет формировать персонифицированное предложение клиенту в режиме реального времени на основе имеющейся информации и истории его обращений в банк.

• Цифровые помощники для сотрудников, работающих с информацией. Например, виртуальный помощник в банке «Открытие», подсказывает оператору колл-центра ответы на текстовые сообщения клиентов в чат-боте.

• Автоматизация открытия счета для юридических лиц с помощью технологий ИИ в банке ВТБ

• Автоматизация обработки обращений в клиентскую поддержку с помощью ИИ в банке «Точка». Система ИИ обрабатывает результаты общения оператора с клиентом, которые попадают в CRM-систему, и далее классифицирует их по 20 темам.

• Применение технологий ИИ в банке «Тинькофф Банк»: распознавание паспорта РФ, водительских удостоверений, банковских карт и других документов в мобильном банке, корпоративных мобильных приложениях и интернет-сервисах

• Применение технологий ИИ в Альфа-Банке: распознавание паспорта РФ в корпоративных мобильных приложениях, интеллектуальный чат-бот

• Разработка и внедрение системы распознавания лиц и контроля доступа в отделениях Сбербанка[3].

В настоящее время многие специалисты говорят о необходимости создания«единого цифрового пространства», которое бысоединяло в себе цифровуюсреду и банковскую деятельность. Подобное место стало бы отличной площадкой для обеспечения совместного взаимодействия ИТ- компаний и банков, ускорило бы процесс разработки и внедрения передовых технологийвбанковскую сферу[4].

Постоянное внедрение технологий ИИ в ведущих финансовых организациях позволяет нам сделать вывод о том, что рынок ИИ активно развивается, растет количество проектов с применением ИИ, компании заинтересованы в цифровизации бизнес-процессов.

В ноябре 2019 года аналитики компании

IDC (InternationalDataCorporation -- американская аналитическая компания, специализирующаяся на исследованиях рынка информационных технологий) опубликовали результаты исследования российского рынка искусственного интеллекта.

Специалисты ожидают, что в 2019 году объём продаж решений с использованием технологий ИИ достигнет $139,3 млн.Это на 48,2% выше, чем показатель годичной давности.

Кроме того, исследователи предсказывают темпы роста инвестиций в технологии ИИ в период до 2023 года более 30%.

Развитие ИИ в России могло бы происходить еще быстрее при отсутствии барьеров, препятствующих внедрению технологий ИИ.

Основными препятствиями на пути внедрения ИИ являются:

• Слишком высокая стоимость решений

• Отсутствие требуемых навыков или ресурсов для управления или внедрения ИИ

• Отсутствие знаний о поставщиках решений

• Фактическое или ожидаемое сопротивление сотрудников развертыванию ИИ

• Опасение по поводу непрозрачности алгоритмов / моделей

• Опасения по поводу несоответствия политикам по управлению данными, обеспечению их защиты и конфиденциальности

• Технологическая незрелость решений

• Отсутствие доверия к возможностям ИИ и его потенциалу

• Нечеткая формулировка стратегии или понимания потенциальных выгод / ROI[2].

Существуют так же проблемы, связанные с тем, что технологии ИИ всё еще нельзя назвать совершенными. Главным ограничением здесь является то, что обучение возможно только на основе данных. Это означает, что любые неточности в данных отразятся на результатах. Кроме того, системы ИИ способны выполнять только четко определенные задачи. Система, настроенная на выявление мошенничества, не сможет водить машину или предоставлять правовую помощь. То есть, эти системы характеризуются очень узкой специализациейи им далеко до многозадачности человека.

Показатели развития технологий искусственного интеллекта в России пока далеки от показателей мировых лидеров. Однако,можно отметитьположительные предпосылки для более быстрого развития, такие как рост инвестиций в технологии ИИ и увеличение объема продаж технологических решений. Российские финансовые компании активно внедряют новинки в сфере ИИ и формируют спрос на такие технологии. В ответ на это разработчики постоянно предлагают более новые усовершенствованные продукты для удовлетворения потребностей заказчиков в лице финансовых компаний. В ближайшие годы компаниям-разработчикам предстоит преодолевать проблемы несовершенства технологий, а финансовые организации бороться с барьерами, которые препятствуют внедрению технологий ИИ.

Библиографический список

1. TheHandbookofArtificiallntelligence: Volume 1 Paperback - January 1, 1981.

2. IDC, Рынок Искусственного интеллекта в России, 2019.

3. Tadviser - портал выбора технологий и поставщиков. [Электронный ресурс].

URL:http://www.tadviser.ru/index.php/Статья: Обзор:_Искусственный_интел лект_2018(дата обращения 06.12.2019).

4. Матыцына Т.В., Ареповский А.С., Бушнева Т.В. и др. Цифровые технологии в финансовых организациях: коллективная монография. - Ростов н/Д: Изд-во «Содействие - ХХ! век», 2017.

Размещено на Allbest.ru