Выбор редакции

Финграмота 14 Июля 2015

Тихий квартирный… июль

Обзор рынка недвижимости по итогам первого полугодия 2015 г.

Финграмота 6 Мая 2015

Сколько можно играть пешками?

Последние полгода я чаще обычного наблюдаю клиентов, которые приходят к нам именно для обмена валюты. Желая сохранить св...

Справочник 17 Февраля 2015

Решение о присоединении

По итогам 2014 года действующий ипотечный портфель ВТБ24 рос опережающими темпами и увеличился почти на 50% или на 2...

Публикации все

Ссылки по теме все

  • 12 Августа 2018

    Факторинг - портфель и актитвность

    По итогам первого полугодия 2018 года Росбанк Факторинг показал прирост портфеля задолженности по выплаченному факторинговому...
  • 8 Августа 2018

    ТОП-5 по ИИС

    В Башкирии на 1 июля 2018 года было открыто 11 911 индивидуальных инвестиционных счетов (ИИС). Об этом свидетель...
  • 4 Августа 2018

    Современная система ДБО

    Россельхозбанк предлагает клиентам новые возможности «Интернет-банка» и «Мобильного банка». Обновленная система ДБО позв...

Мероприятие

1 Июня 2018

За нами следит... робот

За нами следит... робот
За нами следит... робот
Искусственный интеллект облегчил работу банков с должниками. Алгоритм позволил спрогнозировать вероятность поступления платежей по кредиту и снизить число звонков заемщикам. Об этом «Известиям» рассказали в крупнейших банках из топ-30. Это повысило лояльность клиентов и снизило уровень просроченной задолженности.

Часто заемщик даже не понимает, что взаимодействует с роботом: в некоторых банках машина принимает 80% решений по ипотечным сделкам. Алгоритмы машинного обучения позволили банкам лучше прогнозировать поведение клиентов и отличать «плохих» заемщиков от «хороших». При принятии решений используются данные о поведении клиентов. Если раньше это было всего несколько десятков показателей, то теперь их сотни и даже тысячи, отметил менеджер проекта «Биг дата» банка «Хоум Кредит» Сергей Герасимов. Применение машинного обучения позволило банку более точно прогнозировать вероятность невозврата кредита, в результате уровень просроченной задолженности снизился до 3,7%, добавил он.

Искусственный интеллект позволил в 70% случаев отказаться от звонков клиентам на ранних стадиях при появлении просрочки, рассказал управляющий директор Бинбанка Вадим Ковалев. По его словам, это повысило лояльность клиентов, при этом эффективность сбора просроченной задолженности не упала. Кроме того, банк сэкономил на взыскании.

— Выявляются заемщики, звонить которым в принципе бесполезно. В результате мы не беспокоим клиентов без необходимости, а звонки поступают только тем, кому необходимы напоминания и консультации, — отметил Вадим Ковалев.

Оценка банковских рисков — далеко не единственная сфера, где активно применяются технологии машинного обучения. Клиенты часто взаимодействуют с искусственным интеллектом, сами того не подозревая, отметил директор департамента IT-развития МКБ Алексей Кудряшов.

— При звонке в банк вас приветствует робот, который поможет активировать карту или сменить PIN-код. Все платежи клиентов анализирует специальная программа, помогая бороться с различными угрозами, — пояснил он.

Технологии искусственного интеллекта, как правило, используются для решения вполне конкретных задач, отметил руководитель службы информационных технологий Почта Банка Сергей Чеков. Например, это распознавание платежных реквизитов, документов и фотографий с использованием нейронных сетей. Почта Банк идентифицирует клиентов по фото.

Роль искусственного интеллекта в развитии финансовой системы очень велика. За последние пять лет все основные изменения в этой сфере так или иначе связаны с развитием информационных технологий, отметил начальник управления цифровой трансформации департамента информационных технологий ВТБ Алексей Чубарь. В обозримом будущем машины не заменят людей полностью, но окажут заметное влияние на структуру рынка труда, систему образования и подготовки кадров, считает Вадим Ковалев. Уже сейчас искусственный интеллект стал частью повседневной жизни: от интернета, медицины и data driven компаний до «умных» городов, представляющих собой огромные самообучающиеся системы и создающих максимально удобные условия для своих жителей, добавил он.

Банки планируют отдать роботам большое количество рутинных функций, а это снизит расходы на персонал. «Открытие» будет использовать искусственный интеллект при работе с претензиями, при найме сотрудников на массовые позиции, а также для создания персональных финансовых менеджеров и lifestyle ассистентов, рассказал член правления, руководитель IT-блока банка «Открытие» Сергей Русанов. ВТБ планирует отдать алгоритмам все рутинные операции по аналитике, добавил Алексей Чубарь. А в Росбанке технология уже помогает принимать решения об открытии или релокации отделений, сообщил первый заместитель председателя правления Росбанка Арно Дени.

Как отметили в Россельхозбанке, новые технологии повысят доступность банковских услуг для клиентов, позволят снизить риски и затраты банка, а также обеспечить персональный подход. Роботы будут анализировать информацию о потребителе и на основе полученных данных делать индивидуальные предложения.

Автор: Татьяна Гладышева

Свежие новости

20 Августа 2018

10 млн Е-ОСАГО

За январь-июль 2018 года продано 10,5 млн полисов е-ОСАГО, что превышает объем продаж за весь предыдущий полуторагодовой период продаж электронных полисов. По сравнению с показателем за 7 месяцев 2017 года продано в 3,5 раза больше полисов.
19 Августа 2018

Люди жалуются на банки

В июле 2018 года в Банк России поступило 11,3 тыс. жалоб в отношении кредитных организаций, что на 7,6% больше, чем в предыдущем месяце. По-прежнему жалобы на банки составляют более половины (54,5%) всех поступивших регулятору жалоб. И традиционно наибольшую долю (38%) среди них занимают жалобы относительно потребительского кредитования.
18 Августа 2018

Автокаско «Дай пять»

«АльфаСтрахование» запускает продажи нового автокаско «Дай пять» всего за 4950 руб. Полис «Дай пять» поможет вам в кратчайшие сроки отремонтировать поврежденный автомобиль в лучших сервисах с использованием новых запасных частей.