Генеративный ИИ в финтехе: хайп, провалы и реальные успехи

Хайп вокруг технологий генеративного искусственного интеллекта, начавшийся во второй половине 2010-х годов, постепенно сменяется разумным потреблением продуктов и услуг. Однако переходный период еще далек от завершения, и внедрение интеллектуальных инструментов многие компании оценивают как высокорисковые инвестиции — даже в таких продвинутых отраслях, как финансовая. Подробнее о неудачных и успешных ИИ-проектах в этой сфере порталу PLUSworld рассказывает директор по инновациям Fork-Tech Владислав Лаптев.

Тренды в финтехе: общие и специализированные

В финтехе можно выделить как общие технологические тенденции, присущие и другим отраслям экономики, так и специализированные, характерные именно для финансового сектора.

К общим тенденциям относятся:

• Импортозамещение ИТ-инфраструктуры
• Усиление информационной безопасности
• Дефицит ИТ-специалистов на рынке труда

К специализированным финтех-решениям можно отнести:

• Применение биометрии для бесконтактной оплаты
• Внедрение цифровых валют и цифровых финансовых активов
• Появление на рынке крупных технологических компаний
• Развитие мобильных и инновационных платежных решений

ИИ относится к обеим этим категориям: стремительный рост интереса к этой технологии характерен для всех сфер деятельности, но в финтехе он имеет свои особенности. Не будет преувеличением сказать, что сегодня ИИ — ключевой драйвер цифровой трансформации этой отрасли. Однако, согласно прошлогоднему исследованию RAND Corporation, более 80% новых проектов в сфере ИИ не достигают заявленных бизнес-результатов. Разберёмся, почему так происходит.

Внедрение ИИ: крупные провалы и заметные достижения

Провалы внедрения ИИ

Даже всемирно известные компании не избежали провалов при внедрении ИИ:

• Zillow Offers (США, недвижимость): потеря ~500 млн долларов из-за неучтённых резких изменений рынка и неверных прогнозов модели автоматизированной покупки домов.
• Apple Card (кредитный сервис): ИИ-скоринг устанавливал кредитные лимиты женщинам вдвое ниже, чем мужчинам с аналогичными финансовыми показателями. Это привело к убыткам, возмущению пользователей и необходимости корректировать процесс.
• Amazon’s AI Recruiting Tool: система показала явную предвзятость к женским резюме, что снизило качество найма и привело к отказу от ИИ-рекрутинга.
• Microsoft’s Tay Chatbot: за сутки работы в соцсетях бот научился генерировать оскорбительный контент и вынужден был быть отключён.

Как видно, без тщательного анализа бизнес-процессов, качественных данных, чёткого понимания целей и строгого управления, ИИ-решения могут привести к убыткам и подорвать доверие клиентов. Для мировых гигантов это допустимый риск, но для российских банков такие провалы могут быть фатальными.

Успешные кейсы внедрения ИИ в финтехе

Вместе с тем, есть и немало успешных примеров. Вот обобщённый опыт таких организаций, как Bank of America, Capital One, JPMorgan Chase, HSBC, Goldman Sachs, Morgan Stanley, Betterment и Wealthfront:

• Чат-бот клиентской поддержки автоматически закрывает до 50% запросов, снижая нагрузку на операторов на 40%.
• Система распознавания документов сокращает время обработки на 40%, а количество ошибок — с 15% до 5%.
• Инструмент аналитики инвестиционного портфеля снижает инвестиционные риски на 20–30%.
• Сервис классификации обращений сокращает время обработки запросов на 25%.
• Система аналитики транзакций обнаруживает аномалии с точностью до 95%, а время реагирования сокращается до 1 минуты.
• Речевая аналитика колл-центра снижает отток клиентов банка на 10–15% и повышает их удовлетворенность на 15%.
• Генерация финансовых отчетов уменьшает издержки на подготовку до 50% и ускоряет принятие решений на 30%.
• Персонализированный кросс-селлинг увеличивает конверсию на 20% и объём продаж — на 15%.

Все успешные проекты отличаются грамотным выбором инструментов ИИ и сценариев их применения. О том, как сделать такой выбор — далее.

Оптимальная автоматизация: нужен ли вам ИИ?

Если бизнес-процессы компании четко описаны, а задача хорошо структурирована, часто эффективнее использовать альтернативные, проверенные временем методы автоматизации.

Альтернативы ИИ

• Чат-боты на базе RPA обрабатывают до 50% типовых запросов c временем ответа 1,5–2 минуты и ошибкой ~10%.
• Готовые OCR-модули с бизнес-правилами способны обрабатывать документы быстрее специалиста при ошибке около 5%.
• Традиционные скоринговые карты показывают точность порядка 88% при значительно меньших затратах.
• Низкокодовые платформы и облачные SaaS-решения обеспечивают быструю автоматизацию.

Использование RPA и готовых модулей позволяет:

• Сократить время обработки заявок на 40%
• Снизить операционные расходы на 30%
• Обеспечить прозрачность процесса и быстрый запуск

Перед внедрением ИИ важно удостовериться, что актуальные задачи нельзя решить другими способами с сопоставимым эффектом и меньшими инвестициями.

Когда оправдано применение ИИ

ИИ и LLM — мощные инструменты, но их применение должно быть обоснованным. Эффект особенно заметен при:

• Больших объёмах неструктурированных данных
• Сложных аналитических задачах и персонализации предложений
• Прогнозировании поведения потребителей

Ключевые условия успеха:

• Качество исходных данных
• Достаточно длительный срок обучения модели
• Контроль с участием человека (Human-in-the-loop), предотвращающий «галлюцинации» ИИ

Бизнес-показатели для оценки эффективности ИИ

По опыту, оптимальным является структурированный подход к проекту, включающий несколько этапов:

1. Чёткая формулировка задачи и KPI
   Определите, что улучшать — время обработки, уровень дефолтов, удовлетворённость клиентов и пр.

2. Оценка качества данных и инфраструктуры
   Проверьте, подходят ли существующие данные и готовы ли системы.

3. Пилотный проект (Proof-of-Concept)
   Соберите ключевые метрики и результаты.

4. Рассчитайте ROI
   Сравните с альтернативными методами: если альтернативы дают аналогичный результат при меньших затратах — выберите их.

5. Сравнение OPEX
   Альтернативные решения часто экономят на операционных расходах до 30–40%.

Примеры измеримых метрик эффективности

• Время обработки заявок снизилось на 40% или на 15 минут
• Количество ошибок уменьшилось на 10–15%
• Индекс потребительской лояльности (NPS) вырос на 6 процентных пунктов
• Показатель оттока клиентов уменьшился на 0,7 процентных пункта

Использование таких метрик позволит объективно оценить выгоду и минимизировать риски при внедрении ИИ, а затем грамотно масштабировать успешные решения.

Итоги

Технологии искусственного интеллекта способны привести компанию к новому уровню цифровизации бизнес-процессов и продемонстрировать измеримую эффективность. Однако польза от них напрямую зависит от тщательного аудита процессов, точного расчёта ROI и детального планирования проекта.