Как отличается внедрение ИИ в банках в Украине и мире

Неожиданно, по результатам исследования, международные финансовые учреждения определили два наиболее приоритетных направления с большим отрывом от остальных:

1. Синтез данных и клиентская аналитика — создание «360-градусного» обзора клиента путем интеграции данных из различных обособленных источников, включая транзакции, каналы взаимодействия с банком, соцсети и другие. Как в розничном, так и корпоративном банкинге, это дает возможность видеть полную картину клиентских потребностей и прогнозировать их поведение.

2. Автоматизация процессов и оптимизация операций — например, автоматизированная проверка кредитных заявок и принятие решений по ипотеке или потребительским кредитам в режиме реального времени.

Однако такие сферы, как персонализированное взаимодействие с клиентами или индивидуализированные финансовые предложения, международные банкиры оценивают значительно осторожнее. Они считают их более рисковыми, что и снизило относительную приоритетность их внедрения.

В Украине на первый план вышли другие приоритеты — персонализированные финансовые предложения и AI-усиленное взаимодействие с клиентами. Это демонстрирует более смелый подход, но с меньшим упором на безопасность и операционную эффективность.

Методология была простой: я собрал 97 реальных сценариев применения генеративного ИИ в банках, сгруппировал их в 11 направлений и попросил банковских практиков из Великобритании, Соединенных Штатов, Украины и других стран анонимно оценить их по трем критериям — влияние, риск и осуществимость (feasibility).

Читайте также: Депозиты, кредиты, ОВГЗ: какие условия по ним предложат банки в сентябре

Наибольшая доля респондентов занимала должности экзекутов-уровня и происходила из ведущих международных финансовых учреждений. Применена неслучайная выборка по удобству (non-probability convenience sampling), поскольку отбор зависел от существующих контактов автора, доступности и готовности респондентов, а также их профессионального профиля. Количество ответов позволило рассматривать результаты как статистически надежные.