Банки создают искусственный интеллект
Усиление конкуренции в банковской отрасли, яростная борьба за места в самых выгодных сегментах рынка, например тех, где клиентам раздаются самые дорогие кредиты, не могли не привести к необходимости анализа неструктурированной информации и попыткам использовать ее во внутренних бизнес-процессах, контролируемых BI-системами.
Банкиры продолжают задействовать в своих аналитических решениях преимущественно данные о транзакциях из систем интернет-банкинга и мобильного банкинга, а также информацию, предоставляемую кредитными бюро, наподобие той, что собирает предложенный недавно фирмой «Эквифакс Кредит Сервисиз» программный модуль «Триггеры Бюро 2.0». Данные о транзакциях позволяют оценивать объемы совершаемых клиентом операций, а срабатывание «триггеров» кредитных бюро – контролировать получение нового кредита или кредитной карты, наличие просрочек, закрытие кредита и запросы кредитных отчетов по заемщику.
Однако для привлечения новых клиентов, при выходе на неосвоенные сегменты рынка или при расширении пакета банковских продуктов такой информации становится недостаточно. На охоту за дополнительной информацией банки все чаще выходят в Интернет. Так, некоторые кредитные организации, например «Nordea Банк», сбор и сортировку информации из Глобальной сети поручают внешней компании, сотрудники которой по их заказу мониторят социальные сети, форумы и блоги. Так, если клиент банка выражает намерение купить автомобиль или интересуется ипотекой, ему могут рекомендовать тот или иной банковский продукт, сделать специальное предложение по получению автокредита или кредита на покупку квартиры.
Другие финансовые структуры, особенно те, что ориентируются на дистанционное обслуживание клиентов, в частности екатеринбургский «Банк24.ру», предпочитают самостоятельно «шерстить» Twitter, Facebook, «Вконтакте» и прочие социальные сети. Так же как и Nordea, «Банк24.ру» пока использует Интернет в первую очередь для улучшения имиджевой составляющей, соответственно большое внимание уделяет анализу сообщений о проблемах, с которыми сталкиваются клиенты, использующие сервис интернет-банкинга. Странички банка в соцсетях становятся своего рода книгой жалоб и предложений. Но обработка информации осуществляется сотрудниками банка преимущественно в ручном режиме.
Тем временем цивилизованная Европа пошла дальше и в течение последних лет активно пытается развивать искусственный «банковский интеллект». Специальные аналитические решения, собирая данные из блогов, форумов и соцсетей, пытаются угадать желания пользователя и подобрать ему подходящий банковский продукт. Эксперты «Банка24.ру», посетившие крупнейшие европейские банки, сделали вывод, что там подобные решения уже работают, и достаточно успешно. Искусственный интеллект в уральской кредитной организации пока «пишут» местные программисты, но после визита в Европу делают это уже не только на «интуитивном» уровне, но и основываясь на практическом опыте, пока еще чужом.
Корпорация IBM, не без основания считающая себя лидером по части обработки неструктурированных данных, давно уже пытается коммерциализировать опыт, полученный в ходе создания робота по имени Ватсон, победившего эрудитов в американской телевикторине, аналогом которой является российская «Своя игра». Возможности технологии обработки и анализа неструктурированной информации Big Data позволяют банкирам создавать комплексные аналитические решения, дающие возможность строить графики популярности того или иного банковского продукта, получать представление о работоспособности новой версии мобильного банкинга и его «косяках», выявленных пользователями конкретных смартфонов. При этом можно структурировать данные как по конкретным социальным сетям или блогам, так и по продуктам или сервисам.
Полноценный же искусственный банковский интеллект строится на интеграции данных, полученных из Глобальной сети, с данными банковских учетных систем и модулей, поставляемых кредитными бюро. В совокупности такие решения, позволяя составить достаточно точный портрет реального или потенциального заемщика или вкладчика, дают возможность предпринимать по отношению к нему соответствующие шаги, вплоть до коррекции его кредитного рейтинга и подготовки персонализированных предложений от банка с индивидуальной ставкой по кредиту или вкладу.
Опубликовано 08.11.2012