Банки будущего:
почему сделать один чат-бот уже недостаточно

Цифровизация и цифровая трансформация — это разные вещи. Цифровизация — по сути это автоматизация рутинных процессов. А трансформация — это философия, «красная нить», пронизывающая все существование банка, который этим занимается.

В большинстве банков мы имеем дело именно с цифровизацией. Цифровая трансформация в России находится на начальной стадии развития, но российские банки все же выше на голову банков многих стран.

Есть понятие «банкинг будущего», это наивысший уровень развития банковской системы. Согласно одному из недавних исследований*, Россия, Китай и Казахстан могут первыми перейти на этот уровень. В области цифровой трансформации мы продвинулись дальше многих стран.

*Авторы исследования проанализировали банковские системы 31 государства, в том числе все страны БРИКС+, G20, отдельные страны СНГ, а также Сингапур и Норвегию.

Хорошими примерами здесь можно также считать Сингапур и Китай. В частности, у Китая есть WeChat, мегаппы и такие компании, как AliBaba, которые стали огромными корпорациями благодаря цифровой трансформации.

В марте треть российских банков объявила о неготовности к введению цифрового рубля. Думаю, в реальности банков, которые еще не начали цифровую трансформацию, гораздо больше. Много монопродуктовых банков, которым c ростом конкуренции в этой сфере будет очень тяжело. Конкуренция банков сейчас — это битва цифровых сервисов.

Чтобы перейти к трансформации, не обязательно быть too big to fail*. Есть небольшие региональные банки, которые успешно смогли найти свою нишу, например «Первоуральскбанк». Вопрос в том, что руководству банка надо менять всю систему мышления, если есть желание быть в тренде.

*too big to fail, англ., «слишком большой, чтобы рухнуть». Международный финансовый термин, обозначает крупные институты, банкротство которых будет иметь значительные последствия для экономики.

Одной из главных угроз трансформации считают кибермошенничество. Его не побороть. Мы никогда не победим мошенничество, можно только держать его на низком уровне. В этом помогают новые технологии: например, в «Совкомбанке» мы применяем алгоритмические модели и искусственный интеллект в качестве эксперта по выявлению и предотвращению мошеннических операций. Это позволяет быстрее реагировать на такие случаи и предупреждать их появление.

Клиент не должен видеть, как работает цифровой банк. Цифровая трансформация направлена на то, чтобы клиент не задумывался, как все происходит. Ему должно быть неважно, делают для него что-то люди или искусственный интеллект. Главное, чтобы он быстро получил услугу и это было безопасно.

Например, «Совкомбанк» в 2024 году запустил проект «Амели»: это позволило ускорить оценку кредитных заявок в 10 раз. «Амели» — это алгоритмическая модель: она выполняет функцию кредитного аналитика и специалиста, который корректирует скоринг-модели. До этого у нас была модель, которая принимала решения по кредиту за 30–40 минут. «Амели» делает это за две-три минуты.

Искусственный интеллект более лоялен к клиентам, чем человек. Это связано с тем, что «Амели» оценивает больше факторов, которые могут повлиять на успех сделки. Ранние модели включали в анализ 50 факторов, «Амели» расширила их до 300. Не обошлось без казусов: например, сначала она предлагала оценивать даже стоимость литра молока в регионе или дату заключения сделки. Такие вещи мы в расчет не берем, но, возможно, когда-нибудь дойдем и до того, что будем и взмах крыла бабочки оценивать.

Это позволило увеличить выдачу кредитов для бизнеса. В цифровой банк приходит 600 корпоративных заявок на кредит в день. Человек может за день просмотреть до 20 заявок, одна модель «Амели» — 35 (при этом у нас сейчас их больше). К концу года думаем увеличить проектную мощность «Амели» в 2,5 раза и запустить ее не только на кредиты, но и на другие банковские операции, в частности банковские гарантии.

Искусственный интеллект сейчас выступает в роли молотка. Например, банки часто жалуются, что им не хватает дата-сайентистов, но ИИ уже позволяет обходиться без хард-скиллов в области Data Science и программирования. С его помощью можно увеличить производительность труда. Грубо говоря, если раньше люди забивали гвозди руками, сейчас у них появился молоток.