Після публічного релізу ChatGPT у 2022 році банки по всьому світу активно почали впроваджувати генеративний ШІ, але пріоритети різних ринків виявилися дуже відмінними. В чому особливості впровадження нових технологій в Україні та за кордоном, розповів фінансовий експерт Андрій Прусов.
Як відрізняється впровадження ШІ у банках в Україні та світі
Несподівано, за результатами дослідження, міжнародні фінансові установи визначили два найбільш пріоритетні напрямки з великим відривом від решти:
1. Синтез даних та клієнтська аналітика — створення «360-градусного» огляду клієнта шляхом інтеграції даних із різноманітних відокремлених джерел, включаючи транзакції, канали взаємодії з банком, соцмережі та інші. Як в роздрібному, так і в корпоративному банкінгу, це дає можливість бачити повну картину клієнтських потреб і прогнозувати їхню поведінку.
2. Автоматизація процесів та оптимізація операцій — наприклад, автоматизована перевірка кредитних заявок та ухвалення рішень за іпотекою чи споживчими кредитами в режимі реального часу.
Натомість такі сфери, як персоналізована взаємодія з клієнтами чи індивідуалізовані фінансові пропозиції, міжнародні банкіри оцінюють значно обережніше. Вони вважають їх більш ризиковими, що й знизило відносну пріоритетність їх впровадження.
В Україні ж на перший план вийшли інші пріоритети — персоналізовані фінансові пропозиції та AI-підсилена взаємодія з клієнтами. Це демонструє більш сміливий підхід, але з меншим акцентом на безпеку та операційну ефективність.
Методологія була простою: я зібрав 97 реальних сценаріїв застосування генеративного ШІ у банках, згрупував їх у 11 напрямів і попросив банківських практиків із Великої Британії, Сполучених Штатів, України та інших країн анонімно оцінити їх за трьома критеріями — вплив, ризик і здійсненність (feasibility).
Читайте також: Депозити, кредити, ОВДП: які умови за ними запропонують банки у вересні
Найбільша частка респондентів займала посади екзекютів-рівня, та походила з провідних міжнародних фінансових установ. Застосовано невипадкову вибірку за зручністю (non-probability convenience sampling), оскільки добір залежав від наявних контактів автора, доступності та готовності респондентів, а також їхнього фахового профілю. Кількість відповідей дала змогу розглядати результати як статистично надійні.
Коментарі - 1