Алгоритмы, которые решают за нас: готовы ли мы к ИИ в банковской сфере?

Мы живем во времена, когда искусственный интеллект научился инвестировать, анализировать риски, бороться с мошенничеством и делать банковский комплаенс быстрее, чем моя кофемашина успевает приготовить утренний эспрессо. Главное — не просить его посоветовать, что надеть на встречу с советом директоров. Здесь он еще немного хромает (но я верю — до GPT-6 дойдет и до этого).

Мы видим красноречивые заголовки о "революции в финансах", но что же там на самом деле? Честно и без прикрас говорим о преимуществах и недостатках привлечения искусственного интеллекта в банковскую сферу. 

Компании-гиганты вроде JPMorgan Chase & Co. и The Goldman Sachs Group, Inc. уже не просто флиртуют с ИИ — у них полноценный серьезный роман. JPMorgan, например, запустил платформу COiN, которая анализирует юридические документы с такой эффективностью, что экономит более 360 тыс. часов человеческой работы ежегодно. Это не только экономия, это — настоящая корпоративная суперсила. Юристы наконец-то могут заниматься тем, что они любят больше всего — разрабатывать стратегии, а не искать пункт 14.46 на 72-й странице в договоре, заключенном еще в прошлом веке.

А еще у JPMorgan Chase & Co. — ведущей финансовой корпорации США, объединяющей коммерческий и инвестиционный банкинг, занимающейся управлением активами, кредитованием и андеррайтингом, есть система LOXM. Это такая себе торговая ракета, которая выполняет финансовые приказы с минимальной задержкой, менее чем 5 миллисекунд. Большинство людей за это время не успевают даже моргнуть. 

Не отстает и The Goldman Sachs Group, Inc. — один из крупнейших инвестиционных банков мира, специализирующийся на инвестбанкинге, торговле ценными бумагами, управлении активами и финансовом консалтинге. У них GS AI Assistant, помогает сотрудникам в тысячах рутинных задач, а еще автономный кодер Devin, который пишет программный код самостоятельно. 

Да-да, будущее уже здесь. И я даже не говорю о платформе BlackRock Aladdin, которая ежесекундно перебирает гигабайты данных, анализирует риски и принимает решения, влияющие на целые рынки.

А что с комплаенсом, спросите вы? Раньше это была что-то вроде закрытой комнаты с кучей бумаг и серьезными специалистами, которые внимательно изучали каждую мелочь. А сейчас это настоящее high-tech шоу. Системы с искусственным интеллектом сами находят подозрительные транзакции, связи между различными операциями, проверяют людей в санкционных списках и сразу предупреждают о рисках. И все это пока мы спокойно листаем ленту новостей в телефоне.

Но! (И тут я поднимаю бровь.) Все эти технологические дифирамбы звучат очень красиво, пока мы не спотыкаемся о ту самую проблему, которая имеет немного зловещее название — "черный ящик". Что это такое? Это ситуация, когда искусственный интеллект принимает решения, но никто не может объяснить, и не понимает почему именно такое. Алгоритм отказал вам в кредите? Вы хотите узнать причину — а в ответ тишина. Перевод денег заблокирован? А объяснений нет. 

Это уже не просто мелочь или сбой, это серьезный вопрос доверия к системе. Ведь когда решение принимает не человек, а машина, да еще и без возможности понять ее логику — это как получить вердикт в суде: без вашего присутствия на рассмотрении дела, привлечения адвокатов и возможности изучить документы, доказательства вины. 

Именно поэтому регуляторы в США, странах ЕС и Великобритании уже разрабатывают правила, которые должны заставить ИИ быть не просто умным, а еще и понятным. Речь идет о так называемой "объяснимости" алгоритмов: система должна уметь ответить — почему она приняла определенное решение. И не языком программистов, а так, чтобы это мог понять юрист.

К тому же добавляются требования по этичности: не дискриминировать, не искажать, а также прозрачности: откуда данные, кто их собрал, кто научил алгоритм так мыслить. Ведь искусственный интеллект — это не дикий зверь, которого мы заперли в серверной комнате и молимся, чтобы он был вежливым. Это инструмент, который может сделать больно, если им пользоваться без инструкции, понимания и четких рамок.

И еще одно "но", как пишет издание Business Insider, четверо из пяти банкиров заявляют, что не могут эффективно защититься от хакеров, вооруженных ИИ. То есть искусственный интеллект уже играет на обе стороны — светлую и темную. И это важный аспект развития ИИ, на который человечеству стоит обращать внимание.

Тем временем украинские банки держатся очень достойно. Monobank, UKRSIBBANK, Ощадбанк — уже давно играют на поле AI. Они автоматизируют скоринг, анализируют поведение клиентов, оптимизируют процессы. 

Мой прогноз? Банк, который не начнет внедрять ИИ, может превратиться в музей: красивый, почтенный, архаичный, но с ограниченным кругом клиентов. Ведь люди уже привыкли к скорости, гибкости и персонализации. 

В итоге все очень просто — ИИ это как новый коллега в команде. Умный, немного скучный, но невероятно продуктивный. Он не заменит членов команды, но заставит всех работать по-новому. И если вы до сих пор не в восторге — то просто еще не были на встрече, где вам отчитывается бот, а не бухгалтер. 

Елена Соседка, финтех-эксперт и оптимистка с AI в сердце