CC BY
274Список литературы
1. Основные направления развития финансовых технологий на период 2018-2020 годов. [Электронный ресурс] // Официальный сайт ЦБ РФ. Электрон. дан. Москва, 2010-2018. Режим доступа: https://www.cbr.ru/ (дата обращения: 07.08.2018).
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ Каблучко Ю.В.
Каблучко Юлия Владимировна - бакалавр экономики, Институт экономики и менеджмента, Томский государственный университет, г. Томск
Аннотация: глобальное применение компьютеров кардинально изменило жизнь человечества. Компьютеры проводят анализ информации без субъективизма и способны справляться с отдельными категориями деятельности лучше, чем это сделает человек. Использование инструментальных методов обработки информации является ключевым шагом в наращивании эффективности бизнеса. Ключевые слова: банк, искусственный интеллект, финтех.
Существующие на данный момент бизнес -модели приводят к последующему использованию накопленной информации для принятия эффективных управленческих решений, для выведения бизнеса на уровень цифровой экономики и виртуальной среды. Использование искусственного интеллекта для банковской деятельности является насущным вопросом в наше время, однако далеко не все банки в состоянии воплотить проекты в жизнь, так как это требует дорогостоящих вложений.
С позиции использования искусственного интеллекта в банковской деятельности данный термин стоит рассматривать со следующей позиции - как применение программного обеспечения для выполнения действия, сходные с работой мозга человека. Разительные изменения ожидают сервис оказания банковских услуг, который в будущем предоставит возможность адаптировать банковские продукты под предпочтения клиентов. В то же время банки имеют возможность воспользоваться искусственным интеллектом для управления рисками, для консультирования в режиме реального времени, для инвестирования и прочее [3, 81].
На сегодняшний день используются методы обучения алгоритмов, обучаются нейросети громадных размеров: глубокие, сверточные нейронные сети, сети глубокого доверия, рекуррентные нейронные сети.
Опыт применения искусственного интеллекта незначителен, в основном он находит свое применение в ИТ-компаниях, имеющих отношение к интернету, сбором статистики и информации и маркетинговой деятельностью [1, 144].
Не столь широкое распространение имеет искусственный интеллект в финансовых организациях. Лидером применения искусственного интеллекта в банковским секторе является «Сбербанк». Совместно с МФТИ «Сбербанк» выпустил проект 1Рау1оу, предназначенный для взаимоотношения с клиентами на удобном для них языке. Следующим планируется запустить систему БеерКер1у, который предназначен для оптимизации работы с клиентами в банках. Также в этом году «Сбербанк» планирует кредитовать физических лиц с помощью искусственного интеллекта, который будет принимать решения. Банк разработал платформу для оценки залогового имущества на основе обучения нейронной сети. Данная разработка является первой и уникальной в России. Технология анализирует информацию о параметрах объекта, его расположении, стоимостном зонировании, пешеходном трафике. Ранее эта операция производилась в банке вручную и занимала несколько дней, теперь же с применением высоких технологией работа сократилась до нескольких минут. На сегодняшний момент сервис внедрен в 36 крупнейших городах нашей страны [2, 48].
Но в дальнейшем планируется введение технологии во всех городах. По словам главы Сбербанка Германа Грефа, ими планируется до конца 2018 года реализовать 159 проектов с применением искусственного интеллекта. По его словам, все сферы банковской деятельности могут работать с помощью искусственного интеллекта. По планам Сбербанка, примерно через 5 лет с помощью искусственного интеллекта будет осуществляться порядком 80% операций.
Тинькофф Банк также использует нейросеть для борьбы с фродом.
Фрод - способ мошеннических действий в сфере информационных технологий, а именно мошенническое использование данных и неправомочные действия с ними. Система помогает различить аномалии в действиях клиента при заполнении формы заявки на банковском сайте и в случае обнаружения таких данная анкета изучается более тщательно. Также данный банк использует современные технологии для прогноза действий клиентов по их карточным продуктам.
Технология помогает спрогнозировать будущую покупку клиента по его операциям по кредитной карте и порекомендовать ему скидки и выгодные условия в местных магазинах на данную покупку.
Модульбанк в 2016 году обучил нейронную сеть самостоятельному кредитованию. Онлайн-банк самостоятельно изучает клиентскую базу, анализирует реальность деятельности, также определяет степень надежности клиента, на основании полученных данных определяет и выдает овердрафт. Банк не спешит полностью перевести все процессы на нейросети, так как выражают опасения, что еще не пришло время использовать искусственный интеллект для работы с клиентами.
Альфа-Банк начал использовать нейронные сети еще в 2009 году. Технология используется этим банком для предсказывания ответа клиента при звонках с предложениями по рефинансированию кредитов.
Таким образом, использование технологий ИИ могут позволить работать с большим количеством памяти, что является важным фактором для работы финансового сектора. Применение машин с целью принятия эффективных управленческих решений, оптимизации работы с клиентской базой, анализ эффективности инвестиций без влияния человеческого фактора или его снижение до минимума, знаменует выбор решений, которые основываются только полученной информацией без субъективного подхода, которая, как правило, накладывает отрицательный эффект.
Большим достоинством использования искусственного интеллекта является то, что сбор информации не заканчивается, и чем ее больше, там эффективнее работает
технология. Поэтому те организации, которые по тем или иным причинам не желают внедрять данную систему, рискуют быть неконкурентоспособными на рынке. Становится очевидным, что нашей банковской сфере есть куда и для чего стремиться. Результатом данной работы будет являться новый уровень взаимоотношения с клиентами в этом секторе. Самое сложное в работе с искусственным интеллектом является то, что невозможно понять до конца каким образом он работает, притом, что даже создатели технологии нейронных сетей пока не могут дать ответ и расшифровать алгоритм принятий решений.
Проанализировав методы и технологии, которые используются при работе с клиентами в банках, стоит отметить, что данные методы являются лишь элементом и выступают «помощником» для эффективного оказания услуг, главным остается все же сама услуга, оказываемая в коммерческом банке.
Список литературы
1. Бутенко Е.Д. Искусственный интеллект в банках сегодня: опыт и перспективы // Финансы и кредит, 2018. Т. 24. № 3. С. 143-153.
2. Бочкова Ю.П. Современные тенденции на рынке банковских услуг России // Вестник БГУ, 2017. № 15. С. 47-49.
3. Иванова С. С. Управление взаимоотношениями с клиентами в крупном розничном бизнесе // Деньги и кредит, 2016. № 4. С. 74-90.
ОСОБЕННОСТИ ВЕНЧУРНОГО БИЗНЕСА Харченко А.Ю.
Харченко Александр Юрьевич - студент, кафедра прикладной информатики, экономический факультет, Белгородский государственный аграрный университет им. В.Я. Горина, г. Белгород
Аннотация: одним из видов сотрудничества малых предприятий с крупными фирмами является венчурный бизнес. Английское слово «венчур» означает риск и, следовательно, венчурный бизнес - это рисковый бизнес. Существует несколько десятков форм рискового бизнеса, и его специфика определяется прежде всего специализацией рискового бизнесмена в какой-нибудь определенной сфере деятельности.
Ключевые слова: бизнес, венчурный бизнес, научные исследования, венчурные фирмы, венчурное предприятие.
Под венчурным бизнесом понимается научно-технический или технологический проект, реализация которого связана с большой долей риска. Он является связующим звеном между наукой и производством, поскольку именно с его помощью происходит апробация на практике результатов научных исследований в области инновационных технологий [2].
Венчурный бизнес, как термин, берет начало от английского venture, что переводится как «рискованное предприятие или начинание» несмотря на это во многом определяет контуры технологического развития и играет ключевую роль в формировании «точек роста» новых секторов экономики [6].
Этот бизнес является формой инвестирования, имеющую уже полувековую историю, однако в России этот бизнес начал развиваться сравнительно недавно, ведя свое начало с 1993 года.
