– А что вы делаете в этом направлении?

– Для начала отмечу, что разработки в области искусственного интеллекта у нас делятся на внутренние, которые мы делаем силами специалистов Альфа-Банка, и внешние – то, что мы отдаем на аутсорс. Второе, зачастую, – более сложные проекты. Например, сейчас мы активно работаем над технологией идентификации клиентов по голосу при обращении в call-центр и привлекли для этого внешнюю компанию. Сегодня процедура установления личности клиента достаточно сложная, требующая ответов на множество вопросов оператора, а использование голоса позволит упростить этот процесс. Похожий проект – использование фотобиометрии, т.е. идентификация личности по фото. На рынке есть много хороших готовых решений, так что нам нет смысла инвестировать в разработку.

Сейчас мы активно работаем над технологией идентификации клиентов по голосу при обращении в call-центр и привлекли для этого внешнюю компанию. 

Сами мы разрабатываем только те проекты, в которых есть наша экспертиза банка: понимание рисков, продажа банковских продуктов, особенности поведения клиентов и т.п. Базируясь на этих знаниях, мы можем строить эффективные модели с использованием AI. Сейчас в приоритете маркетинг, антифрод (борьба с мошенничеством, – ред.), продажи и, естественно, риски. Эта сфера для многих банков стала базисом для дальнейшего развития AI.

– Вы готовы уже «в промышленных масштабах» внедрять что-то из этих наработок?

– Готовимся. Один из таких приоритетов – наша модель по антифроду. Обычная банковская система защиты от мошенников построена на некоем наборе правил, за исполнением которых следят люди. Но с появлением новых платежных инструментов – p2p, интернет-эквайринг, NFC – человек уже не справляется с объемами информации. Здесь на помощь приходит искусственный интеллект…

Еще одно направление – программы лояльности. У каждого клиента банка есть свой «транзакционный отпечаток». Например, вы покупаете кофе, а не чай, ездите в гипермаркет за покупками раз в неделю, а не каждый день и т.п. На этом основании мы можем предложить вам персонально таргетированные бонусы. 

– Способен ли искусственный интеллект в будущем уменьшить стоимость кредитов?

– Это возможно. У банков, например, есть модели risk-based pricing, которые позволяют ранжировать клиентов в зависимости от уровня кредитного риска и, соответственно, устанавливать для менее рисковых категорий меньшие кредитные ставки. Думаю, соответствующие продукты появятся на рынке уже скоро. 

–  То есть на сегодняшний день подобные решения на рынке еще не работают?

– Я не слышал, чтобы кто-то использовал risk-based pricing. Но вместе с тем вижу примеры хороших моделей управления кредитными лимитами, где все также построено на индивидуальных условиях под конкретного клиента.

– Как внедрение AI влияет на ваши операционные затраты? С одной стороны, это позволяет экономить на персонале, с другой – разработка и обслуживание AI-моделей, наверняка, стоит очень дорого. Что превалирует?

– В случае с моделями себестоимость выглядит очень просто: ты тратишь деньги на построение и локализацию, дальше cost равен нулю. Технологических затрат практически нет.

– Тогда это странно: почему банки до сих пор не внедряют современные подходы, продолжая содержать довольно большое количество персонала?

– Почему не внедряют? В Альфа-Банке, к примеру, нет большого штата людей, управляющих качеством кредитных портфелей. Этим занимается несколько аналитиков, используя AI-модели. 

– Если говорить о ближайшем будущем – какие типичные банковские профессии исчезнут «по вине» искусственного интеллекта?

– На эту тему есть интересное исследование компании Gartner, которое говорит, что в ближайшем будущем искусственный интеллект создаст больше рабочих мест, чем уничтожит. Другое дело, что уже сегодня страдают профессии, в которых нет творчества. При этом, компании по всему миру начинают испытывать большой дефицит талантов, креативных специалистов, которые могли бы управлять проникновением AI в бизнес-процессы и решать с его помощью сложные задачи.

Есть интересное исследование компании Gartner, которое говорит, что в ближайшем будущем искусственный интеллект создаст больше рабочих мест, чем уничтожит.

– Банки тоже ищут «творческих сотрудников»? Как-то этот бизнес не особо ассоциируется с творчеством…

– Поуправляйте кредитным портфелем на полмиллиарда долларов и ваше мнение изменится – это очень творческая и увлекательная задача. Или другой пример – юриспруденция, которая тоже вряд ли ассоциируется с творческой работой. В мире сейчас есть тренд: целые команды юристов заменяют машинами. Но при этом люди, которые разбираются в законодательстве и изменениях в нем по-прежнему нужны. Просто эти специалисты не только понимают тонкости своей профессиональной отрасли, а и имеют познания в сфере искусственного интеллекта.

– То есть в итоге все идет к тому, что востребованными останется ограниченное количество «умных и образованных» людей. А что делать остальной «серой массе»?

– Это философский вопрос… И не стоит переоценивать мощь искусственного интеллекта: он действительно эффективен в одних сферах, но не справится – в других. Например, он не может заменить хореографов или тренеров по футболу. Т.е. он неэффективен в сферах, где присутствует человеческое общение. А механический труд, безусловно, будет передан машинам. 

В мире сейчас есть тренд: целые команды юристов заменяют машинами. Но при этом люди, которые разбираются в законодательстве и изменениях в нем по-прежнему нужны.

– Мы обсуждаем все с точки зрения продавца чего-либо. А если с точки зрения потребителя? Недавно я беседовал с одним из ваших коллег из западного банка, он делился наработками по чат-ботам. Но, как оказалось, даже молодые люди, которые никогда не приходят в отделение и не звонят в call-центр, покупая машину в кредит, все равно приходят в офис к живому человеку. Насколько внедрение технологических новаций упирается в нежелание потребителя контактировать с роботом вместо живого общения?

– Живое общение никто не отменит. Но если получится создавать экспертные системы, которые смогут объяснять потребителю преимущества тех или иных продуктов с разных точек зрения – это будет новый прорыв на рынке.

Развивая чат-боты, мы будем сужать зону, где нужно человеческое общение. А люди будут заниматься деятельностью, требующей наличие более сложной и глубокой экспертизы. 

– Я иногда тестирую чат-боты разных сервисов даже для своих статей. Сталкиваюсь с тем, что отвечают они плохо. Не хватает хотя бы минимальной экспертной оценки. IVR (система голосовых сообщений в колл-центрах) тоже заставляет тебя сидеть на трубке полчаса, пока прощелкаешь по нужным пунктам меню. Это неудобно и долго.

– У нас 40% клиентов набирает call-центр, чтобы узнать остаток по счету. Если в IVR мы сделаем для этого «кнопку», то такие клиенты освободят линию. Потом окажется, например, что многим интересен валютный курс, – и появится еще одна «кнопка». И так далее. 

По такому же принципу развиваются Google Assistant или Siri. Экспертная система развивается в целом. Круг вопросов будет сокращаться. Сегодня – период роста и трансформации.

– Сколько ответов у вас даются автоматизированно?

– Наша Алла (чат-бот Альфа-Банка Украина – ред.) за прошлый год в системе IVR закрыла 48% обращений. Ведь много клиентов звонит с достаточно простыми вопросами. Сейчас учим Аллу распознавать клиента по голосу, что не только повысит качество такой коммуникации, но и серьезно усилит ее с точки зрения безопасности. 

Развивая чат-боты, мы будем сужать зону, где нужно человеческое общение. А люди будут заниматься деятельностью, требующей наличие более сложной и глубокой экспертизы.

Но к банку обращаются и те, у кого сложные запросы – и наша задача выявить таких клиентов еще до момента начала прямой коммуникации: например, сопоставить тот факт, что у клиента не прошла транзакция по карте, с тем, что он набирает call-центр. Такая задача под силу искусственному интеллекту.

– Вы затронули тему распознавания голоса: насколько голос – уникальный идентификатор?

– В достаточной мере. На самом деле, все зависит от объема голосовой информации и качества. Если у вас есть качественная запись речи клиента, тогда это хороший идентификатор. 

– Мы видим, что мобильные операторы начинают приторговывать экспертизой. Идут к банку и предлагают данные, которых там не хватает, чтобы помочь вам проанализировать, где ставить отделения и т.д. Выходите ли вы за рамки банкинга и предлагаете ли подобные вещи?

– Экспертизу продавать достаточно интересно, но Альфа-Банк пока этого не делает. Сами же мы покупаем экспертизу оценки кредитоспособности, в том числе у мобильных операторов. Они строят интегральные обезличенные показатели и дают нам оценку в виде скорингового балла. Мы берем эту оценку и интегрируем ее в наши модели. Это повышает предсказуемость. 

– Многие выдвигают тезис, что банк в будущем станет IT-компанией. Вы считаете, что так произойдет? 

– Учитывая, что самый крупный оператор такси – IT-компания, туроператор – IT-компания, думаю, что неизбежно в IT-компанию превратится и банк. 

– Что в украинских банках сдерживает развитие и внедрение искусственного интеллекта? Пользователи, регулятор, несоответствие аппетитов и бюджетов?

– В моем понимании, достаточно собрать команду единомышленников, выделить минимальные бюджеты, которые банкам по карману – и можно делать многие вещи сегодня и сейчас. Никаких блоков нет. 

– Но и нет толчка.

– Может, людям комфортно. Надо понимать: ты либо деградируешь, либо идешь вперед. Весь мир уже пошел вперед, а мы догоняем. Поэтому нам нужно бежать немножко быстрее. Но все должно быть разумно. Можно купить дорогущую инфраструктуру, но не будет данных или людей, которые эти данные будут использовать. Если не соединишь все вместе, не запустишь цикл своевременного внедрения твоих разработок, это будут инвестиции в никуда. 

Надо понимать: ты либо деградируешь, либо идешь вперед. Весь мир уже пошел вперед, а мы догоняем. Поэтому нам нужно бежать немножко быстрее.

Поэтому должен быть в хорошем смысле стартаперский подход. У нас есть два крутых проекта – мобильное приложение Alfa-Mobile Ukraine и «ОК, Альфа!», где полностью замкнутый цикл. Сейчас мы работаем над третьим таким проектом – лабораторией искусственного интеллекта. Здесь, используя опыт создания стартапа внутри банка, мы формируем команду со своим бюджетом и задачами. Эта команда будет строить модели и делать это творчески, не ориентируясь на препятствия в виде комитетов, заседаний и прочего…

И это вам еще один ответ на то, превращаются ли банки в IT-компании. Если хочешь быть быстрым и с нужным продуктом прямо сегодня, а не завтра, то в каком-то смысле ты должен превращаться в такую IT-компанию.

Стас Юрасов

редактор ЛІГА.Tech

Сергей Шевчук

корреспондент отдела “Финансы”

Евгений Шишацкий

корреспондент ЛІГА.Tech

Источник: Лига