СКВОЗНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ

В связи с цифровизацией экономики сквозные технологии прочно входят во все сферы жизнедеятельности человека. В Национальной технологической инициативе Российской Федерации (НТИ) [9] записано, что сквозные технологии - ключевые направления развития науки и техники, существенным образом воздействующие на совершенствование секторов экономики. Т. В. Деева заключает, что сквозные технологии цифровой эпохи - это такие технологии, использование которых одновременно затрагивает несколько сфер деятельности или же предполагает сочетание ряда неоднородных инструментов цифровизации [3]. О значимости сквозных технологий на современном этапе развития общества говорят  многие специалисты. Н. Р. Амирова, Я. Э. Кондратьева считают, что «цифровые технологии оказывают существенное влияние на развитие мировой экономики и ее инфраструктуры, они становятся одними из ключевых источников, обеспечивающих преимущества в международной конкуренции» [1]. По мнению Г. В. Суровецкой, «сквозные» цифровые технологии относятся к радикальным инновациям, что обусловливает целесообразность исследования механизмов их управления [7]. С ней солидарна Т. В. Деева, заключая, что смысл «сквозного» характера цифровых технологий выступает основанием для их выделения в особую группу инноваций [3].  Цель данного исследования - изучить применение сквозных технологий в банковской сфере. Объект исследования - сквозные технологии и их виды. Предмет исследования - сквозные технологии цифровой экономики в банковской сфере. При подготовке научной статьи были использованы публикации отечественных ученых Н. Р. Амировой, Я. Э. Кондратьевой [1], Е. Д. Бутенко [2], Т. В. Деевой [3], А. А. Дулёва [4], С. В. Ештокина [5], Л. А. Петровой, Т. Е. Кузнецовой [6], Г. В. Суровицкой [7], А. А. Урасовой [8] и др. В Программе «Цифровая экономика Российской Федерации» от 28.07.2017г. № 1632-р предусмотрены несколько видов сквозных технологий, которые должны привести к росту популярности товаров и услуг и улучшению их качественных характеристик, которые производятся в цифровой экономике, что в итоге повысит уровень и качество жизни граждан нашей страны (рисунок 1). Среди большого разнообразия сквозных технологий А. А. Урасова выделила две их группы: 1) универсальные (применимые ко всем отраслям, имеющие обеспечивающий характер) и 2) отраслевые (применяемые в отдельных отраслях) [8]. Сегодня в России создаются комфортные условия для трансформации банковской отрасли в цифровой формат. Ежегодно происходит рост количества клиентов,  использующих дистанционные каналы обслуживания. Как считают Л. А. Петрова, Т. Е. Кузнецова, «именно на основе сквозных технологий создаются принципиально новые, в том числе банковские продукты, обладающие коммерческим потенциалом; сервисы, возможности и услуги, требовавшие ранее личного присутствия физических и юридических лиц в банке, а теперь перешедшие в онлайн-среду; кастомизированные предложения, скидки, инвестиционные услуги и чат-боты для помощи клиентам в подборе продуктов» [7].   Рисунок 1 - Виды сквозных технологий в цифровой экономике  Банки активно внедряют искусственный интеллект (ИИ) - сквозную технологию, которая приводит к минимизации и оптимизации затрат на банковские операции, к улучшению рекламы и маркетинговой политики и, как следствие, к увеличению продаж. По мнению  Н. Р. Амировой, Я. Э. Кондратьевой, «искусственный интеллект является самым сложным и поразительным творением человечества, и это несмотря на то, что данное поле остается в значительной степени неизученным» [1]. С распространением онлайн-продаж продавцы, а также банки, осуществляющие денежные переводы, получили возможность обладать большим массивом информации о предпочтениях покупателей. Кроме того, денежно-кредитные организации располагают сегодня сведениями о доходах и расходах своих клиентов. Например, в части расходов банки ведут учет по направлениям использования денежных средств: погашение кредитов, перечисления другим физическим лицам, супермаркеты, здоровье и красота, онлайн-маркеты, развлечения и хобби, транспорт, автомобиль, рестораны и кафе и др. Для того чтобы хранить такой большой объем информации в разрезе каждого своего клиента, банковские учреждения вынуждены внедрять современные сквозные технологии, в частности, ими используется искусственный интеллект. На базе ИИ банки разрабатывают и запускают новые сервисы для клиентов. ИИ имеет преимущества для банковской сферы и для клиентов банков. Так, например, искусственный интеллект является частью биометрической системы, распознающей личность клиента. Обслуживание клиентов с биометрией возможно уже в Сбербанке, Локо-Банке, Альфа-банке, Тинькофф Банке и др. ИИ способен предсказать кибератаки и предупредить о них. Кроме того, ИИ позволяет построить более точные и непредвзятые скоринг-модели, которые оценивают благонадежность заемщика на основе персональной кредитной истории. Модель способна строить прогнозы в отношении потенциального заемщика, имея еще информацию от других банков-партнеров и ориентируясь на данные о других заемщиках с идентичными характеристиками. В результате использования таких моделей процесс отказа в предоставлении кредитов клиентам возрос, снизилось и количество проблемных клиентов. Внедрение чат- и войс-ботов на основе ИИ в контакт-центрах позволяет решить проблемы звонящих без использования человека. Например, банки активно стали внедрять голосовых помощников. Роботы контролируют работу специалистов банка, их коммуникации с клиентами. В результате повышается эффективность их работы. Имеются определенные плюсы и для клиентов банка в использовании в банковской сфере ИИ. Сегодня достаточно быстро обрабатывается заявка на получение кредита и выносится решение о его выдаче. Если ранее на это нужно было несколько дней, то в настоящее время этот процесс занимает несколько минут. При принятии решения о выдаче кредита решающую роль играет объективный фактор, а не субъективный. Поскольку отсутствует человеческий фактор при оценивании заемщика. Российское кредитное рейтинговое агентство «Эксперт РА» провело анкетирование специалистов банков по поводу использования технологий искусственного интеллекта в своей деятельности, что позволило все банки разбить на три группы  (таблица 1).  Таблица 1 - Группировка банков по уровню использования технологий ИИ Группа Уровень использования Наименование банков Значительно выше среднего Объявленный уровень применения технологий ИИ и машинного обучения значительно выше среднего уровня, характерного для крупных российских банков. Тинькофф Банк, Банк ГПБ, МТС Банк Выше среднего Объявленный уровень применения технологий ИИ и машинного обучения выше среднего уровня, характерного для крупных российских банков, при наличии значимого потенциала в этой сфере. Московский кредитный банк, Банк «Русский Стандарт», Промсвязьбанк, Банк «Ренессанс Кредит» Близок к среднему Объявленный уровень применения технологий ИИ и машинного обучения близок к среднему уровню, характерному для крупных российских банков. УБРиР, БКС Банк, Банк «ДельтаКредит», Банк «Открытие» Сбербанк давно внедрил ИИ в свою деятельность и при его использовании придерживается определенных принципов этики (рисунок 2). Базируясь на технологии ИИ и росте числа используемых моделей, в Сбербанке внедрена и используется  модель SberRiskTech - технологическая трансформация риск-менеджмента, которая позволила банку увеличить мощность технологической платформы «Кредитная машина». В день может быть обработано до 1 млн заявок. Кроме того, расширенное применение предикторов сырых данных и технологий ИИ привело к увеличению уровня Gini в 80 %. Метрики Gini получили применение в банковском скоринге достаточно давно в качестве основного инструментария для сравнительной характеристики качества моделей.  Технология AI в Сбербанке способствовала:  - активизации производства AI моделей и витрин (произошло увеличение в 8 раз); - быстрому распознаванию текста по ключевым процессам  (72 % документов); - уменьшению нагрузки на сотрудников банка (26 % обращений в текстовом канале закрываются чат-ботом). Чат-бот в приложении Сбербанк Онлайн и на сайте банка автоматически решает вопрос клиента в 65% случаев.    Рисунок 2 - Принципы этики использования ИИ, применяемые в Сбербанке  Интересен опыт цифровизации операций в Россельхозбанке, который является базовым банком агропромышленного комплекса России. Банк не только помогает отрасли финансово, но и становится «лоцманом» современных цифровых технологий. Специалисты банка вместе с резидентом Сколково - компанией Connectome.ai внедряют в практику систему с искусственным интеллектом, которая поможет фермерам осуществлять контроль над рождением телят. В настоящее время этот процесс требует непрерывного наблюдения со стороны сельскохозяйственных производителей. Инновационная разработка через компьютерное зрение в режиме реального времени контролирует процесс и информирует сотрудников, что способствует освобождению рабочего времени для выполнения других задач, а также помогает не терять потенциал здоровья животных. Инновация входит в состав экологической системы цифровых сервисов «Свое Фермерство», которую формирует Россельхозбанк.   Пандемия COVID-19 ускорила цифровизацию бизнеса и у других банков. По данным пресс-центра банка «Открытие», в 2020 году сотрудники банка внедрили около 100 роботов разного уровня трудоёмкости, улучшающих рутинные процессы в операционном департаменте. Использование роботов способствовало сокращению времени на оформление однообразных операций на 60 - 100%. Планировалось, что в 2021 году роботов будут использовать все подразделения банка.  ВТБ использует технологии искусственного интеллекта в большинстве осуществляемых процессов, в том числе при оформлении заявок на кредиты и их выдаче, в работе колл-центра, маркетинговой деятельности и др. Работа в этом направлении продолжается постоянно. По данным пресс-службы ВТБ, в рамках технологической трансформации специалисты банка изобрели систему, которая позволяет ускорить и улучшить распознавание текстовых запросов клиентов при обращении в банк посредством чат-бота (например, через приложение ВТБ Онлайн). Технология способствует быстрой обработке стандартных запросов пользователей без участия человека. В перспективе это позволит ускорить время рассмотрения запроса от клиента на 90%.  Тинькофф банк, осуществляющий свою деятельность только в дистанционном режиме, не имеющий розничных отделений, внедрил собственную технологию алгоритмического кешбэка с рекомендательными моделями - Tinkoff RECO - это семейство современных AI-алгоритмов (Artificial Intelligence, т.е. связанных с ИИ), обученных на покупках 8 млн клиентов банка «Тинькофф» в течение двух лет в различных категориях (FMCG, рестораны, техника и электроника, одежда и пр.). RECO прогнозирует на основе истории трансакций клиента, что пожелает приобрести человек в будущем, и может предложить покупателю индивидуальный кешбэк на нужные ему товары.  Российские банки активно сотрудничают с научно-исследовательской компанией Smart Engines, специализирующейся на разработке алгоритмов компьютерного зрения, машинного обучения и искусственного интеллекта. Программные продукты этой компании обеспечивают безопасное автоматическое распознавание документов и успешно решают задачи цифровой трансформации в России и других странах мира. Их используют группа Тинькофф, Альфа-Банк, Газпромбанк, Банк ДОМ.РФ, МКБ, Почта Банк, Росбанк, Райффайзен банк и др. Например, банки внедрили продукт для распознавания паспортов Smart ID Engine, позволяющий извлекать данные с основного разворота документа. Применяемая 8-битная модель вычислений глубоких нейронных сетей обеспечивает высокую производительность алгоритмов ИИ и позволяет существенно снизить энергопотребление при распознавании. Проведенные исследования свидетельствуют о том, что банки активно используют в своей деятельности сквозные технологии, определяющие приоритетные технологии будущего банковской сферы. Развитие банковской системы невозможно без использования современных сквозных технологий. Для ускорения проведения технологических изменений, персонализации предложений, увеличения скорости банковских операций, повышения точности расчетов, снижения риска умышленного искажения отчетных данных значимость имеют внедрение и использование обучения посредством машин, ИИ, блокчейна, P2P-кредитования, робоэдвайзинга.