Участники финансового рынка заинтересованы в создании современных равноудаленных отраслевых инструментов искусственного интеллекта. 4 октября 2023 года, Ассоциация ФинТех представила масштабное исследование «Применение технологий искусственного интеллекта на финансовом рынке».
82% участников финансового рынка заинтересованы в создании равноудаленной специализированной для финансового сектора большой языковой модели (LLM). Это следует из масштабного исследования Ассоциации ФинТех (АФТ) «Применение технологий искусственного интеллекта на финансовом рынке», представленного на пресс-конференции в МИА «Россия сегодня».
Драйвером развития в 2023 году в финтехе стали большие языковые модели. При этом, большая часть компаний на финансовом рынке не имеет собственной LLM или вообще не использует большие языковые модели. Разработать собственные LLM на данный момент могут только лидеры рынка. В результате, 82% респондентов обеспокоены «смещением сил» в сторону крупных игроков и заинтересованы в создании равноудаленных отраслевых больших языковых моделей.
«По результатам проведенного исследования можно сделать однозначный вывод о том, что искусственный интеллект — это технология, меняющая правила игры на финансовом рынке. Прорывом текущего года стала революция генеративных технологий ИИ. Собственные большие языковые модели на данный момент есть лишь у нескольких организаций в России. Их создание требует значительных ресурсов и доступа к большому объему данным. В будущем огромное конкурентное преимущество получат компании, которые могут себе позволить разработать собственную LLM, и это неравенство будет расти. Создание равноудаленной специализированной языковой модели для финансового сектора, например, консорциумом финансовых организаций и технологических компаний позволит сохранить конкуренцию и обеспечит развитие финансового рынка», — подчеркивает генеральный директор Ассоциации ФинТех Максим Григорьев.
95% организаций российского финтеха под искусственным интеллектом подразумевают машинное обучение и продвинутую аналитику. Анализ практических кейсов применения ИИ в российском финтехе показал, что 87% используемых решений на базе ИИ направлены на анализ данных и 63% решений – на работу с текстом.
«По данным АФТ, 84% опрошенных компаний отметили, что на текущий момент используют деревья
решений, а 63% — сверточные нейронные сети. В настоящее время наблюдается тренд на переприоритизацию используемых технологий и методов ИИ в российском финтехе. До конца 2023 года 47% участников исследования планируют внедрить генеративные предобученные трансформеры, а 37% — графовые нейронные сети», — отмечает руководитель управления исследований и аналитики Ассоциации ФинТех Марианна Данилина.
Опрос, проведенный АФТ, выявил, что несмотря на то, что большинство финтех-компаний внедрили решения на базе ИИ, только 35% опрошенных компаний имеют утвержденную стратегию по ИИ, еще 12% включили вопросы применения ИИ в другие стратегические документы организации.
Чаще всего финансовые компании используют технологии ИИ для управления рисками и скоринговой
оценки, в рекомендательных системах в розничных продажах, а также в системах поддержки принятия
решений для клиентского сервиса, включая чат-боты и базы знаний в колл-центрах.
Результаты исследования показывают, что 74% организаций финансового рынка отслеживают влияние
инициатив по ИИ на ключевые бизнес-показатели посредством четко определенных метрик эффективности. 95% компаний-респондентов ключевым эффектом от внедрения ИИ считают совершенствование процессов поддержки принятия решений.
Для российских компаний важно прикладное применение ИИ не ради «научного поиска», а именно для оптимизации текущих процессов и достижения бизнес-ценности. Участники исследования отмечают, что для них важно влияние реализации проектов с ИИ на отчет о финансовых результатах: как прямое, так и косвенное. Также представители финансового рынка отслеживают динамику изменения удовлетворенности клиентов («voice of a customer»): например, как изменилась потребительская лояльность при решении конкретной проблемы с использованием чат-бота.
Чаще всего финансовые компании используют технологии ИИ для управления рисками и скоринговой
оценки, в рекомендательных системах в розничных продажах, а также в системах поддержки принятия
решений для клиентского сервиса, включая чат-боты и базы знаний в колл-центрах.
Результаты исследования показывают, что 74% организаций финансового рынка отслеживают влияние
инициатив по ИИ на ключевые бизнес-показатели посредством четко определенных метрик эффективности. 95% компаний-респондентов ключевым эффектом от внедрения ИИ считают совершенствование процессов поддержки принятия решений.
Для российских компаний важно прикладное применение ИИ не ради «научного поиска», а именно для оптимизации текущих процессов и достижения бизнес-ценности. Участники исследования отмечают, что для них важно влияние реализации проектов с ИИ на отчет о финансовых результатах: как прямое, так и косвенное. Также представители финансового рынка отслеживают динамику изменения удовлетворенности клиентов («voice of a customer»): например, как изменилась потребительская лояльность при решении конкретной проблемы с использованием чат-бота.
Исследование охватило 75% из Топ-20 крупнейших банков РФ: проведено 45 глубинных интервью,
изучено более 100 кейсов применения ИИ в финтехе.
изучено более 100 кейсов применения ИИ в финтехе.
