ИИ проследит за контрагентами Сбербанка
ПАО "Сбербанк" внедрило в систему онлайн-мониторинга новостей интеллектуальные технологии от Abbyy. Решение позволяет анализировать новости о банках - контрагентах Сбербанка и выявлять рисковые факторы в реальном времени. В банке отмечают, что нововведение существенно снизило трудозатраты сотрудников на обработку и структурирование информации. Игроки рынка отмечают, что эта технология позволит банку в разы ускорить обслуживание клиентов и значительно сократить кредитные риски.
Пока технология нацелена на то, чтобы автоматически анализировать содержание сообщений о банках - контрагентах на русском языке для мониторинга кредитных рисков. В будущем банк планирует провести интеграцию с поставщиком зарубежных новостей для запуска мониторинга новостного потока на английском языке, протестировать и доработать внедренные модели, а также создать классификацию новостей по отраслям экономики.
"Благодаря этому решению в онлайн-режиме происходит агрегирование и смысловой разбор новостей, классификация их по различным рисковым факторам. Через модели Abbyy в реальном времени проходит весь объем новостей о более чем 1000 банках-контрагентах, а в досье теперь автоматически попадают только релевантные данные", - сообщает пресс-служба Abbyy.
Директор по работе с финансовым сектором Abbyy Россия Ольга Морозова сказала корреспонденту ComNews, что решение внедрили специалисты Abbyy совместно с сотрудниками Сбербанка и внедрение заняло менее года. "Это довольно сжатые сроки для проектов такого масштаба. Интеллектуальные технологии Abbyy используются во всех крупных российских банках для открытия счета, создания кредитного досье, оценки рисков, обработки и ввода данных из бухгалтерских, кадровых документов, данных для валютного контроля, автоматизации клиентской поддержки и других задач", - прокомментировала Ольга Морозова.
"Изучив мировую практику, мы пришли к выводу, что аналогичных проектов в банковской сфере немного. Проект решено развивать дальше", - отмечает старший вице-президент Сбербанка Джангир Джангиров.
"Нам было очень интересно принять участие в этом инновационном проекте и применить интеллектуальные технологии Abbyy для решения таких сложных задач. Работа с новостями - важная часть процесса управления рисками. Если банк вовремя не отреагирует на значимый информационный повод, это может повлиять на его репутацию и финансовую устойчивость. Интеллектуальные технологии Abbyy избавляют сотрудников банка от прочтения всего новостного потока, что существенно повышает скорость реакции банка, снижает трудоемкость процесса и повышает точность анализа", - комментирует директор по работе с финансовым сектором "Abbyy Россия" Ольга Морозова.
Ольга Морозова сказала корреспонденту ComNews, что спрос на интеллектуальные решения для мониторинга информации растет не только в банках, но и в крупных компаниях других отраслей. "Это связано с тем, что бизнесу необходимо быстро реагировать на значимые информационные поводы, так как негативные новости могут повлиять на репутацию и финансовую устойчивость организации. Количество сообщений исчисляется уже сотнями тысяч в день. Успеть прочитать и проанализировать такой огромный поток информации без технологий обработки естественного языка затруднительно. Поэтому компании используют искусственный интеллект, чтобы выявлять значимую информацию о партнерах и конкурентах, управлять репутацией бренда, а также анализировать отзывы клиентов и вовремя реагировать на них", - пояснила она.
Представитель пресс-службы ВТБ сказал, что ВТБ использует технологии на основе ИИ для анализа информации о клиентах и партнерах. Чтобы оценить то или иное решение, важно понимать, какие данные и для каких бизнес-сценариев обрабатываются, каковы технические характеристики и параметры решения, удовлетворяют ли они поставленным бизнес-задачам и т.д.
"Например, в ВТБ результаты анализа текстового или новостного потока встроены в процесс мониторинга кредитных рисков и уже используются. В настоящее время мы разрабатываем проект по анализу зависимости дефолтов корпоративных клиентов на основе новостей из разных источников. Исходим из того, что определенные маркеры в новостях появляются до того, как компания почувствует себя плохо и об этом станет известно банку. Новости разбираются ИИ-алгоритмами - анализируются нейросетью, устанавливается статистически достоверная зависимость между факторами. Предварительные гипотезы подтверждаются результатами проекта, но окончательно об успехе можно будет судить только после его завершения", - поделился представитель пресс-службы ВТБ с корреспондентом ComNews.
Коммерческий директор компании "Техносерв Консалтинг" Алексей Катрич отметил, что имея большой опыт построения кредитных конвейеров, "Техносерв Консалтинг" внимательно изучает и данную технологию, и опыт лидеров рынка. "Своевременная и достоверная информация о финансовом положении становится ключевым конкурентным преимуществом. Ранее подобный подход применялся в инвестиционных банках и выполнялся "вручную" аналитиками. Однако подключение к задаче искусственного интеллекта - вместо трудоемкого сбора информации, классификации и формирования данных для требуемого анализа - и оперативная подготовка актуального онлайн-профиля банка позволяют мгновенно сфокусироваться на возможных рисках при заключении сделки. Эта технология позволит банку в разы ускорить обслуживание клиентов и значительно сократить кредитные риски", - сказал Алексей Катрич.
Аналитик ИК "Фридом Финанс" Анастасия Соснова отметила, что мониторинг новостного потока позволяет банкам своевременно отслеживать поступающие по крупным заемщикам негативные новости, которые могут повлечь за собой проблемы с уплатой основного долга и процентов. "В этом и будет заключаться один из важнейших аспектов оценки кредитного риска. Банк сможет вовремя отреагировать на повышение рисков, в том числе позаботиться о защите своей репутации и в информационном поле", - добавила она.
Аналитик ГК "Финам" Леонид Делицын сомневается, что внедрение подобных систем идет лишь под действием спроса со стороны банков. Он говорит, что гораздо вероятнее, что разработчик технологии сумел доказать банку пользу от нововведения в виде сокращения издержек.
"Действительно, в данном случае трудно определить рабочие нормативы. Сколько времени должен аналитик или менеджер тратить на чтение новостей о банке-контрагенте, какую информацию должен выделять из этих новостей, как проверять ее достоверность, сколько раз подтверждать и т.д. Насколько болезненна для банка потеря сотрудника, который уже научился шустро читать новости и выуживать из них задачу, полезную для оценки рисков, связанных с банком-контрагентом? Если подобная деятельность описана, структурирована, искусственный интеллект обучен на обучающей выборке примеров и хорошо классифицирует новости, то сотрудники освобождаются от рутинной работы по чтению и фильтрации. Кроме того, они не отвлекаются на чтение посторонних новостей. Больше времени освобождается для тщательной оценки рисков. Наконец, сотрудник может не уследить за всеми новостями о контрагенте. Если по точности извлечения информации из текста человек может соревноваться с искусственным интеллектом, то в полноте покрытия источников - вряд ли", - констатировал Леонид Делицын.
