Искусственный интеллект меняет банковский и финансовый секторы Вьетнама

Банковский и финансовый секторы переживают период преобразований с ускоренным внедрением искусственного интеллекта (ИИ), но в настоящее время этот процесс сталкивается с рядом проблем, сообщает Asia News Network.

«Разнообразные версии искусственного интеллекта уже оставили заметный след в финансовом секторе», – сказала преподаватель бизнеса с использованием блокчейна в Бизнес-школе Университета RMIT доктор Вы Тхо Хонг Дим. По ее словам, интеллектуальные чат-боты и виртуальные помощники находятся на передовом уровне, ведь для понимания и решения вопросов клиентов они оснащены представлениями об индивидуальных финансовых услугах, автоматизации задач, о выявлении мошеннических действий, об оценках кредитоспособности и предоставления автоматизированных решений поддержки клиентов.

Интеграция ИИ в финансовый сектор продемонстрировала значительный рост. Опрос, проведенный Всемирным экономическим форумом в 2020 году, показал, что в то время 85 % финансовых организаций внедряли технологии искусственного интеллекта в свою деятельность, в то время как 77 % руководителей высшего звена ожидали, что ИИ будет иметь очень большое влияние на бизнес в последующие два года.

Дим добавила, что, следуя мировой тенденции, известные банки Вьетнама инвестировали в исследование и внедрение технологий искусственного интеллекта в свои операции. Например, TPBank интегрировал технологию распознавания лиц в свой автоматический банковский канал LiveBank, повысив безопасность и сделав использование продукта удобнее для клиентов. VietinBank использует киоски с распознаванием лица для идентификации клиентов и передачи их запросов консультантам. Другие банки, такие как VietABank, Nam Á Bank, VPBank, Techcombank, VIB и ACB, используют ИИ в различных функциях, включая чат-боты для поддержки и взаимодействия с клиентами, управления активами, безопасности, предотвращения мошенничества и анализа снятия средств в банкоматах в пиковые сезоны. «Внедрение технологий искусственного интеллекта в банковском секторе не только оптимизирует операционные расходы, но также улучшает поддержку клиентов и обеспечивает эффективную автоматизацию процессов. ИИ оказался весьма полезным для революционного управления данными, понимания поведения клиентов и укрепления отношений с ними», – отметила Вы Тхо Хонг Дим.

Однако большинство банков во Вьетнаме используют традиционный ИИ, который превосходно справляется с рутинными запросами и помогает в простых финансовых операциях. Эта версия технологий может автоматизировать только те задачи, которые были в неё запрограммированы, а обучение подходит для решения только конкретных стационарных задач, что делает ИИ менее адаптируемым к новым ситуациям или задачам.

Генеративный искусственный интеллект, наоборот, обладает способностью обучаться на широком спектре данных и может адаптироваться к различным ситуациям и изменениям. Генеративный ИИ представляет собой технологию нового поколения, которая поднимает автоматизацию на более высокий уровень, позволяя компьютерам генерировать свежий контент и идеи, выходя за рамки простой обработки и анализа данных. Однако, по словам Вы Тхо Хонг Дим, его применение в банковском секторе Вьетнама пока что остается ограниченным. Она указала на несколько проблем, которые препятствуют его широкому внедрению. Во-первых, стране не хватает прочной экосистемы развития искусственного интеллекта и соответствующей политики для его поддержки, что ставит технологию на раннюю стадию развития по сравнению с некоторыми другими азиатскими странами. Кроме того, прогрессу в этой области препятствуют высокая стоимость искусственного интеллекта и передового обучения, а также нехватка квалифицированной рабочей силы. В настоящее время количество и качество людей, работающих с ИИ, во Вьетнаме удовлетворяет лишь 10 % от потребности внутреннего рынка в найме. «Более того, зависимость генеративного искусственного интеллекта от значительных объемов высококачественных данных представляет собой серьезное препятствие, поскольку полнота, согласованность и точность данных влияют на надежность и прозрачность этой модели. Строгие правила конфиденциальности и безопасности данных ограничивают объем, используемый для обучения генеративных моделей ИИ, что делает их уязвимыми для кибератак и ограничивает их полный потенциал. Эти версии ИИ могут усвоить неточности в обучающих данных, что приведет к итоговым неоптимальным результатам», – заявила преподаватель.

Многоуровневая инфраструктура представляет собой еще одну проблему для генеративной ИИ, поскольку технология в значительной степени зависит от баз данных. Однако банковские данные и конфиденциальная информация часто имеют ограниченный доступ, что делает невозможным выполнение ИИ платежных задач, связанных с информацией о клиентах и другой конфиденциальной информацией. «Для большей интеграции искусственного интеллекта в будущем в банковской отрасли становится необходимым создание больших и высококачественных данных», – сказала Вы Тхо Хонг Дим. Чтобы облегчить выполнение сложных задач, связанных с информацией о клиентах, безопасностью и бесперебойными финансовыми транзакциями, крайне важно продолжать исследования и разработку унифицированных решений для инфраструктуры искусственного интеллекта. «Более того, экосистема развития искусственного интеллекта во Вьетнаме и поддерживающая её политика всё ещё нуждаются в существенном росте, чтобы догнать другие страны Азии. Стратегические инвестиции в технологическую инфраструктуру, ресурсы и таланты, включая подготовку специалистов по данным и экспертов по машинному обучению, имеют решающее значение для банков, чтобы сохранить конкурентоспособность и оставаться готовыми к новым тенденциям», – заключила эксперт.