ИИ в финтехе сегодня
В 2024 году объем мирового рынка искусственного интеллекта в финтехе, согласно данным Mordor Intelligence, составил $44,08 млрд. По прогнозам, к 2029 году этот показатель увеличится до $50,87 млрд при ежегодном темпе роста в 2,91%.
Финансы — одна из самых популярных сфер для внедрения ИИ в РФ. Российские банки в целом активно инвестируют в технологии, что делает их одними из самых продвинутых в мире. Этому способствует и государственная поддержка — национальная программа «Цифровая экономика» и другие инициативы. Дополнительной мотивацией служит усиливающаяся конкуренция со стороны финтех-компаний и крупных технологических гигантов.
Еще одна причина, по которой индустрия активно применяет ИИ, — доступность информации. Финтех-компании и банки располагают данными о транзакциях клиентов, их платежной истории и предпочтениях в расходах. У них есть информация о кредитных рейтингах, доходах, сбережениях и частоте использования финансовых продуктов. Эти данные позволяют точнее анализировать поведение пользователей и создавать персонализированные предложения, такие как выгодные кредитные условия или инвестиционные планы.
Среди используемых технологий лидирует машинное обучение — на нем основано большинство решений в российском финтехе. Последние десять лет организации наперегонки внедряют все более сложные математические модели. Важное место занимает предиктивная аналитика — с ее помощью компании прогнозируют рыночные тенденции и поведение клиентов.
Технологии генеративного ИИ, хоть и пока находятся на ранних стадиях внедрения, уже демонстрируют значительный потенциал. Например, их используют для создания маркетинговых текстов и описаний продуктов, а также генерации персонализированных предложений для клиентов.
Какие задачи решает ИИ
Искусственный интеллект в финансовой сфере активно используют для повышения качества клиентского сервиса. Например, с его помощью работают чат-боты, которые мгновенно отвечают на вопросы и круглосуточно решают проблемы пользователей.
Алгоритмы помогают выявлять подозрительные транзакции, предотвращая мошеннические действия. ИИ используется как для аутентификации клиентов, так и в системах, помогающих выявлять дипфейки и другие меры обхода защиты. Это делает финансовые продукты безопаснее.
Еще одна важная область применения — предиктивная аналитика. Искусственный интеллект обрабатывает большие объемы данных, чтобы прогнозировать рыночные тренды и создавать актуальные продукты. Алгоритмы также помогают оценивать платежеспособность клиентов и предлагать индивидуализированные услуги, максимально соответствующие их финансовым целям.
Рынок активно двигается в сторону гиперперсонализации услуг. В этом ему способствует развитие супераппов — многофункциональных приложений, объединяющих широкий спектр сервисов. Уже сегодня в некоторых банковских приложениях можно не только отслеживать свои траты и переводить деньги, но и приобретать товары, читать новости и даже бронировать отели и столики в кафе. Благодаря этому финансовая организация собирает множество данных о пользователе: что он любит, куда ходит, на каком жизненном этапе находится. Анализ этой информации позволяет ещё лучше понять своих клиентов и делать им наиболее актуальные предложения от банка и партнеров.
Нюансы и барьеры
На пути у внедрения ИИ в финтехе есть ряд барьеров. Наиболее критичный — это безопасность. Будучи сравнительно новой технологией, нейросети могут быть уязвимы для кибератак или манипуляций. Потому разработчикам ИИ-решений необходимо учитывать возможные риски и соблюдать стандарты защиты, чтобы минимизировать угрозы для клиентов и компаний.
Регуляторные ограничения тоже могут затормозить развитие индустрии. Любое ИИ-решение должно соответствовать законодательным нормам, и для финансовой отрасли они особенно строгие. Это усложняет процесс разработки, так как необходимо учитывать не только технологические аспекты, но и требования надзорных органов.
Работа с чувствительными данными — еще один важный аспект. Финтех-компании обрабатывают конфиденциальную информацию, которая требует надежной защиты. При этом зачастую действуют соглашения о неразглашении (NDA), что ограничивает разработчиков в использовании данных для обучения моделей и влияет на качество конечного продукта.
Кроме того, необходимо учитывать этические и правовые вопросы. Алгоритмы могут проявлять предвзятость и даже дискриминировать уязвимые группы клиентов. Поэтому для успешной интеграции ИИ требуется не только технологическая надёжность, но и строгий контроль со стороны человека. Важно обеспечивать прозрачность принимаемых решений и вовремя отслеживать возможные проблемы.
Помешать может и недостаток квалифицированных IT-специалистов, способных разрабатывать, внедрять и поддерживать сложные алгоритмы искусственного интеллекта. Потому важно, чтобы в подготовке кадров принимали участие не только образовательные учреждения, но и участники индустрии. Готовность игроков выделять ресурсы на повышение квалификации сотрудников или создание специализированных курсов, лабораторий и программ стажировок совместно с вузами позитивно скажется не только на эффективности отдельных компаний, но и на развитии рынка в целом.
Неравенство ресурсов между игроками рынка также препятствует развитию технологий. Крупные компании могут позволить себе инвестировать в дорогостоящие исследования и разработку, в то время как у небольших финтех-стартапов такие возможности ограничены. Это создает дисбаланс, из-за которого мелкие компании остаются в проигрыше и теряют конкурентоспособность.
Преодолеть барьеры частично поможет объединение усилий различных финансовых организаций и технологических компаний для разработки совместных решений. Это позволит улучшить доступ к необходимым ресурсам и данным для небольших игроков, а для корпораций даст приток новых идей и технологий.
На пути к технологической независимости
Отдельный вызов для российского рынка — это импортозамещение, ставшее особенно актуальным после введения международных санкций. Несмотря на значительные усилия, полностью перейти на отечественные решения пока не удалось. Однако активная разработка российских независимых продуктов в сфере финтеха продолжается.
Достижение технологической независимости, включая как развитие собственных процессинговых центров и разработку отечественных платформ для цифрового банкинга, так и формирование экосистемы российских финтех-решений, становится одной из главных насущных задач.
Российский финтех будет искать новые направления развития, включая расширение системы быстрых платежей (СБП), создание альтернативных международных платёжных систем и развитие цифрового рубля. Будет усиливаться интеграция с рынками дружественных стран.
Индустрия имеет значительный потенциал роста, особенно в условиях необходимости создания независимой финансовой инфраструктуры. При должном уровне инвестиций и государственной поддержки отрасль может не только удовлетворить внутренние потребности страны, но и стать значимым игроком на международном рынке финансовых технологий.
Куда смотрит мировой рынок
Перспективы развития искусственного интеллекта в финтехе выглядят многообещающими. Ожидается, что технологии ИИ продолжат трансформировать финансовую отрасль. Одно из перспективных направлений ближайшего будущего — квантовый ИИ. Он позволит обрабатывать огромные объемы данных и проводить сложные финансовые расчёты намного быстрее, чем современные системы. Это откроет новые возможности для прогнозирования рисков и управления активами.
Другой важный тренд — расширение систем биометрической идентификации. Уже сейчас отпечатки пальцев и распознавание лиц используются для доступа к банковским сервисам. В будущем технологии станут еще точнее и надежнее, что упростит использование финансовых продуктов и повысит их безопасность.
Активно развиваются и автономные финансовые советники. С их помощью пользователи смогут получать персональные рекомендации по инвестициям, сбережениям и управлению бюджетом. Эти системы будут работать на основе анализа индивидуальных данных, помогая принимать более осознанные финансовые решения.
Еще одна важная технология — предиктивные системы управления капиталом. Они будут анализировать экономические тенденции и поведение рынка, чтобы заранее прогнозировать изменения. Такие инструменты помогут компаниям и частным лицам лучше планировать свои финансовые стратегии и избегать неожиданных потерь.
На текущий момент ИИ используется как ассистент, на которого не переносят ответственность за принимаемые решения. В большинстве случаев, «последнее слово» остается за человеком, но оно опирается на результат работы ИИ. В будущем все больше доверия к искусственному интеллекту позволит полностью автоматизировать работу целых направлений. Это закономерно приведет к оптимизации большого количества процессов и сокращения операционных расходов финансовых учреждений. Компании, которые активно интегрируют ИИ в свои стратегии, будут иметь конкурентное преимущество на рынке в условиях цифровой трансформации.
