Замена monkey job и борьба с дипфейками: как ИИ сокращает дистанцию между клиентом и банком

Зачем банку искусственный интеллект

Технологии позволяют делать взаимоотношения людей с деньгами точнее, быстрее, безопаснее и в конечном счете дешевле и для самой организации, и для ее клиентов. Это критически важно для конкуренции, объясняет Вадим.

«Когда один банк более развит технологически, то он, как правило, успешнее остальных, даже если у них есть другие преимущества, — говорит он. — Почему? Технологии оказывают влияние на нашу отрасль гораздо сильнее, чем на многие другие, ведь все, что мы делаем, в большинстве случаев носит виртуальный характер. Если у промышленного предприятия станки и детали, то у банка это изменения на счетах. И чем больше мы уходим от бумажных денег, чем больше у нас взаимоотношений в цифровом измерении, тем сильнее технологии на это влияют, а искусственный интеллект становится вишенкой на торте».

Наш собеседник обращает внимание, что банковская сфера — одна из первых, где появились и развивались информационные технологии, это всегда было важно для транзакций, для аналитики. Постепенно банки осознали, что можно тот же кредитный скоринг делать не вручную и выдавать кредит не за дни, а за считанные минуты.

«Для банка важно предлагать клиенту именно то, что ему действительно необходимо, — продолжает эксперт. — И если раньше речь шла только о банковских продуктах, то сейчас это широкий диапазон различных действий и решений. Часто люди даже не подозревают, где им может быть полезен банк. Например, в сфере кибербезопасности. Все слышали про дипфейки — методике синтеза голоса и изображения, основанной на искусственном интеллекте. Мы посмотрели на эту тему с нового ракурса и сейчас готовы создавать продукт, который поможет людям таким дипфейкам противостоять. У российских мобильных операторов уже есть технология определения того, что вам звонит не настоящий абонент, а мошенник. Мы же хотим создать аналогичный сервис для аудио- и видеосообщений в различных мессенджерах, а также для видеозвонков, чтобы обезопасить своих клиентов от все больше набирающих обороты мошеннических схем, когда представляются их родными, близкими и вымогают деньги».

В сфере безопасности это еще и про компьютерное зрение. Например, в зоне 24/7, где расположены устройства самообслуживания, ИИ помогает определить, что человек слишком долго стоит у банкомата, а также отметить какие-то небезопасные действия. Но особенно много возможностей для онлайн-пространства, где можно одновременно анализировать тысячи параметров и выявлять по ним аномальные значения. Это такие своеобразные шахматы, в которых нужно думать на несколько ходов вперед, ведь злоумышленники обычно используют те же технологии в самых разных вариациях.

Заменит ли ИИ сотрудников

Сейчас внимание приковано к большим языковым моделям, но в целом ИИ применяется достаточно давно, в том числе в банках, говорит Вадим Мустяца. Речь о более классических технологиях, связанных с математикой и машинным обучением. Например, планирование загрузки контактного центра.

«Когда планировали люди, это была адская работа, но, когда тебе помогает ИИ, процесс перестает быть попыткой объять необъятное, — отмечает наш собеседник. — В итоге основную часть решает технология, а тонкие взаимоотношения с клиентами — человек. Оптимальная формула — это не когда мы пытаемся везде, где только можно, заменить искусственным интеллектом живых людей, а когда стремимся дать такой инструмент, когда вместо monkey job сотрудники занимаются действительно важными вещами, которые не поручишь машине».

Эксперт уверен: первое, что нужно сделать любой организации при внедрении подобных технологий, — провести качественное обучение, чтобы сотрудники сразу пытались использовать их в своих повседневных задачах.

Частая ситуация: клиентам банков сложно пробиться через классические чат-боты, так как они многоступенчатые, глуповатые, порой даже топорные. В итоге то, что можно было получить за секунды звонка, отнимает достаточно много времени. Но большие языковые модели эту грань стирают, и часто люди, общаясь через чат-боты с ИИ, даже не догадываются, что с ними говорит не специалист, а, по сути, большая языковая модель, примененная для конкретной организации. В итоге не нужно ждать, пока дозвонишься, слушая на фоне навязчивую музыку, ведь ответ можно получить практически сразу. Да, он может быть неполным, неточным, но механизм бесшовного переключения на оператора, над которым сейчас идет работа, позволит обойти и эти ограничения.

Важный момент: в направлении ИИ есть целый набор техник, которые позволяют делать обезличивание или очистку любых персональных, коммерческих и прочих чувствительных данных. Причем очищать могут не только текстовые данные, но и аудиодорожки, и видео.

Почему это важно для бизнеса

Вадим Мустяца объясняет на примере Альфа Банка, где внедрение ИИ во все ключевые процессы зафиксировано на уровне стратегии. Начинали это внедрение именно с IT — фундамента, на котором строится работа банка.

«Генеративные предобученные трансформеры, к которым относится и ChatGPT от OpenAI, появились еще в 2017 году, — говорит наш собеседник, — а состояния коммерческого использования достигли лишь в 2019-м. До этого мы применяли более классические технологии на уровне, например, службы IT-поддержки: прогнозирование инцидентов и тому подобные вещи. Но, когда в открытом доступе появились большие языковые модели мирового уровня (LLaMa, Mistral и др.), мы стали применять их в самых неожиданных областях — например, ревью кода. Любой инженер в современной разработке, как правило, не действует в одиночку, у него есть команда, и то, что он написал, остальные должны обязательно посмотреть. Этот процесс занимает много времени, иногда до 20–30%, но, когда это делает не человек, получаем колоссальную экономию, вплоть до 80% времени, которое тратили на ревью. Причем модель еще и ускоряет развитие сотрудника, поскольку последовательно и методично подсказывает, как лучше писать код. К тому же повышается скорость. Цикл обратной связи настолько ускоряется, что мы ожидаем увеличения производительности команд как минимум на 10%. А это очень серьезный прирост для бизнеса, когда можно каждые две недели поставлять на 10% больше ценности клиентам, чем раньше. И это только начало, в перспективе за счет применения ИИ мы планируем достигнуть 30 и более процентов прироста».

Банки, да и в целом компании в Беларуси, сейчас ощутимо ограничены в доступе к коммерческим ИИ-решениям: официально многие из них получить нельзя. Но, отмечает Вадим Мустяца, за счет опенсорса есть доступ к вполне соразмерным технологиям. И тут вопрос не только в санкциях, но и в деньгах: каждый запрос, который отправляется к условному OpenAI, имеет цену, а если эти запросы носят системный характер, речь идет о весьма внушительных затратах. Опенсорс позволяет это сбалансировать: компании вкладывают в железо, но при этом разрабатывают свою кастомизированную модель ИИ, с тонкой настройкой, создавая эффективные инструменты под конкретные задачи.

«Отправить Microsoft какой-то внутренний документ или программный код банка нельзя по естественным причинам, — уточняет эксперт. — Возникает вопрос: как дать такой же инструмент для повышения эффективности, но внутри? Мы в Альфа Банке разработали собственный ИИ-портал, как раз на базе опенсорсных моделей, которым может воспользоваться любой сотрудник. Там есть несколько сервисов, в том числе аналог ChatGPT, обученный на данных банка и заточенный под определенные задачи. Еще один из востребованных сервисов — анализ документов, особенно популярный у юристов, финансистов и тех, кто работает с рисками. А нашим специалистам по рекрутингу интересен ИИ-анализ резюме. Все это направлено на значительное увеличение пропускной способности и эффективности для соответствующих процессов. В свою очередь, это ведет к сокращению расходов и увеличению чистой прибыли. А запуск новых успешных продуктов быстрее конкурентов приводит к росту клиентской базы и повышению среднего чека».

Еще одним бонусом для бизнеса в сотрудничестве с ИИ Вадим считает поиск новых ниш и возможностей. «Думающая» модель не просто делает за человека рутинную работу, она может подбросить и топ-5 направлений для развития на ближайшие годы, часть из которых изначально будет неочевидна. Это меняет правила игры: то, что раньше было долгим и энергозатратным занятием, превращается в увлекательный перформанс, в рамках которого мы вместе с ИИ находим нетривиальные решения для своих важных задач. Ведь человек самостоятельно в силу известных обстоятельств практически никогда не будет полностью читать большие документы или вычитывать весь код. В то время как модель лишена порока лени, не отвлекается, не устает. И те важные детали, которые раньше от нас ускользали, теперь могут стать сильными сторонами принимаемых нами решений.

«В развитии ИИ нас ограничивают две вещи: вычислительные мощности, за которые сейчас идет определенная гонка, и данные, которые, по сути, являются топливом для генеративного искусственного интеллекта, — отмечает эксперт. — Я люблю проводить аналогию, почему на Земле невозможен такой же термоядерный синтез, как на Солнце. Да, в лаборатории мы можем воссоздать те же условия, но разница — в объемах водорода, которого на Солнце в десятки миллионов раз больше. По сути, оно играет в лотерею, покупая каждую секунду квадриллион билетов, и каждый раз выигрывает за счет таких невообразимых объемов. Так же и с ИИ: если у нас будет так много данных, что они покроют все аспекты, которые нас интересуют, мы будем в подобную лотерею тоже каждый раз выигрывать, а галлюцинаций в ответах ИИ практически не останется. Но тут важно помнить еще и про устаревание информации, и мы сейчас большое внимание уделяем как раз технологиям обновления самих моделей и данных для них. Ведь если модель обучена в 2023 году, то задавать ей вопросы из 2024-го уже не так эффективно».

А что получает клиент

За счет того, что ИИ снижает себестоимость продуктов и услуг, организации могут предлагать их клиентам по более доступным ценам. И речь даже не столько про экономию, сколько именно про доступность. Это так же, как массовое производство и развитие транспорта сделали для нас привычными многие товары, которые раньше были только прерогативой элит.

«Сейчас ведущие банки сконцентрированы на партнерствах — построении бесшовных клиентских путей в любых сферах: мобильной связи, образовании, развлечениях, — отмечает Вадим Мустяца. — Клиенту достаточно приобрести товар или воспользоваться услугой, а всю рутинную часть сделает за него банк. И технологии искусственного интеллекта играют в этом все большую роль».

Также все большую роль приобретает реальная персонализация обслуживания. Нанять для каждого клиента персонального менеджера по-прежнему невозможно, но ИИ может справиться с этой задачей ничуть не хуже. И то, что раньше сводилось к смене иконок и обоев на рабочем столе мобильного банка, теперь трансформируется в действительно востребованные сервисы на расстоянии вытянутой руки. Чем больше накапливается данных о предпочтениях, привычках, потребностях конкретного человека, тем более релевантные варианты ему предлагаются и тем выше вероятность, что он ими воспользуется.

«Цель на будущее — дать любому человеку возможность вообще не думать про деньги в привычной парадигме: где их снять с карты, как оплатить ими товар, — подчеркивает наш собеседник. — Уже до конца 2020-х место банка в нашей жизни должно сильно измениться. Ваш банковский ИИ-ассистент будет в состоянии сам оплачивать ваши коммунальные счета, делать за вас покупки и даже разумно инвестировать накопленные средства, если вы дадите на все это ему разрешение. Это позволит высвободить большое количество времени и внимания на то, что для нас действительно важно, и коренным образом повлияет на качество жизни».

Все изображения сгенерированы нейросетью.

Партнерский материал