ИИ в финтехе: горячие точки приложения
Применение ИИ в финансовой сфере ускоряет процессы, повышает точность решений и помогает совершать то, что ранее было невозможно. Как следствие, крупные игроки финансового рынка прямо сейчас вкладывают миллиарды в развитие внутренних ИИ-платформ. И делают это не ради хайпа, а потому, что все это реально работает.
Коротко о том, как вы могли бы применять ИИ-инструменты в своем бизнесе уже сейчас, на базе актуального исследования Ассоциации ФинТех.
Поддержка: распознавание эмоций
Призывы “позвать живого человека” звучат все реже: продвинутые чат-боты и голосовые операторы в клиентской поддержке способны распознавать эмоции клиента в процессе обслуживания и корректировать ход беседы в зависимости от этого. И речь не только о текстовых и голосовых сообщениях: ведется разработка персонализированных приложений, позволяющих распознавать эмоции по лицу человека. Так что не за горами массовое внедрение консультантов, которые смогут работать с запросами “живых” посетителей офисов.
Продукты: личный помощник и финансовый консультант
А теперь представьте, что у ваших клиентов есть личный ИИ-инструмент, который решает их вопросы – с учетом образа жизни и индивидуальных предпочтений. Это возможно: существуют ИИ, способные определять, классифицировать и выделять приоритеты в повседневных активностях пользователя (а затем грамотно таргетировать на них предложения).
Для продвинутых пользователей финансовой сферы будут интересны агрегаторы финансовой информации на базе ИИ, которые собирают и анализируют данные с разных финансовых платформ. Стоит ли говорить, что все это не только способно повысить финансовую грамотность клиентов, но и значительно способствует росту интереса к продуктам и, соответственно, их продаж.
Продажи: генерация персональных предложений
Кстати, о продажах: до сих пор вручную формируете предложения и ловите себя на том, что иногда “штампуете” их как под копирку? Присмотритесь к ИИ-ассистентам: они способны обрабатывать огромные объемы данных и генерировать наиболее оптимальные персонализированные предложения по продуктам и услугам компании. А благодаря применению NLP все общение с клиентом будет вестись так, как это делал бы живой человек. Все это уже сейчас способно минимизировать работу до фрагментарной проверки предложений, а в перспективе – полностью автоматизировать процесс.
Менеджмент: первичная аналитика
Сегодня менеджер любого звена может легко передать ИИ всю первичную аналитику: ИИ-советник, дообученный для конкретных областей финансовой экспертизы, готов предоставить аналитические сводки и предсказать тренды. Следующий шаг развития ИИ в этой области – обучение советников для конкретных должностей. Например, для банковской сферы уже реален цифровой помощник андеррайтера, в функционал которого входит поиск, сбор, обработка, фильтрация и агрегация релевантных данных о клиенте.
Проекты: ведение “под ключ”
ИИ упростили менеджерам и процесс сопровождения проектов: ему можно делегировать выполнение рутинных задач, оценку идей с использованием ML и NLP, генерацию и тестирование бизнес-идей и гипотез с помощью NLP и некоторые другие функции. Что уже успешно используют менеджеры крупных компаний, запуская корпоративные платформы для взаимодействия с генеративным ИИ: они позволяют мгновенно масштабировать лучшие практики, что обеспечивает эффективное управление всеми проектами.
HR: адаптация и обучение
Онбординг сотрудника – период, непростой для всего коллектива, а обучение персонала – в принципе нескончаемый процесс. ИИ помогает ускорять адаптацию и повышать продуктивность на протяжении всей карьеры сотрудника компании, сопровождая его на всех этапах пути. Он может проанализировать данные специалиста и предложить оптимальные программы для его обучения и повышения квалификации. Существуют ИИ-решения и в части подбора персонала: виртуальные интервьюеры способны проводить до 2,5 тысяч собеседований в сутки!
ИТ и разработка: готовые решения
ИИ позволили реализовать и весьма амбициозную цель – привлечение к работе виртуального помощника программиста, который сопровождает специалиста от написания кода до тестирования и отладки без потребности в коде-контексте. Значение этого трудно переоценить: использование ИИ позволяет не только сократить затраты на обучение программистов и расширение штата, но и обеспечить ускоренные разработку и тестирование при одновременном улучшении качества кода и снижении числа ошибок.
ИБ: ловушки для хакеров
Использование ИИ существенно снижает затраты и в такой важной области, как информационная безопасность. Генеративный ИИ может эффективно имитировать клиентские данные, сервера, сайты и прочее, чтобы “отвлечь” от атак на реальные элементы и собрать информацию о поведении атакующих. А еще он может генерировать пентесты, правдоподобно симулирующие реальные атаки (что до его внедрения могло быть весьма затратным и трудоемким процессом). В перспективе – создание целых “песочниц” с имитациями систем и атак на них в защищенном контуре.
Маркетинг: симулированные эксперименты
Больше никаких тестов на “живых” людях! Создавайте профили-симуляторы, моделируйте ситуации, просчитывайте стратегии и анализируйте результаты с использованием ИИ-инструментов. Подобные симуляции уже нашли применение в образовательной и кадровой сфере: они помогают проверять и аттестовать специалистов, а также отрабатывать сценарии и тестировать гипотезы в безопасной обстановке. И, возможно, совсем скоро мы увидим создание “нового маркетинга” – не только эффективного, но и почти лишенного рисков.
Заключение
Даже всего один сценарий внедрения ИИ может сэкономить месяцы работы сотрудникам и значительные средства компаниям. И это – основная причина того, что 88% компаний в мире прямо сейчас активно изучают генеративные модели ИИ для создания новых данных или контента. Самое время включаться в эту работу, чтобы получить максимум от внедрения технологий.
