Як штучний інтелект трансформує галузь та чому вітчизняні банки мають шанс піти цим шляхом раніше за більшість західних
Тренд на впровадження штучного інтелекту підхопили і в зарегульованій банківській галузі. Моделі ШІ запобігають шахрайству ще до списання коштів, схвалюють кредит за хвилини й стають персональним фінансовим асистентом для клієнтів. Це приклади точкових змін, а втім ШІ здатен радикально трансформувати банк.
Про те, як штучний інтелект перепише правила банкінгу, чому в українських банків є всі шанси піти цим шляхом раніше за більшість західних, а також є усього близько року на те, щоб зробити це безболісно, Mind розповів Макс Бондар, CEO та засновник платформи для створення цифрових банків Trigger Neobank Engine.
Найлегший шлях не є найперспективнішим Люксембург, 2023 рік, ABBL FinTech Forum. Я показую демо ШІ-чат-бота, який переказує гроші за допомогою текстової команди, без введення номера картки. Реакція – інтерес, змішаний із насторогою.
Минуло три роки. Сьогодні банкіри з палаючими очима кажуть мені: «Давайте впроваджувати ШІ». Але і тут,
коли доходить до деталей, виявляється, що їхній ентузіазм обмежується простими інструментами автоматизації на кшталт чат-бота для служби підтримки.
За цей час можливості штучного інтелекту зробили величезний крок уперед, а банки й досі мислять минулим й не усвідомлюють потенціалу технології.
Чат-бот з ШІ для клієнтської підтримки – очевидне рішення. Уявімо банк із 500 операторами контакт-центру із зарплатою по $500. Банк впроваджує чат-бот, і той одразу починає обробляти половину всіх звернень. Залежно від рівня автоматизації банку тепер потрібно у 4-10 разів менше операторів, і лише на цьому прикладі можна заощадити до $225 тис. на місяць. У британському Revolut, наприклад, 75% запитів обробляється за допомогою голосових і текстових ШІ-агентів.
Не дивно, що банки тяжіють до чат-ботів. Не потрібно роками перебудовувати процеси чи переписувати ядро системи: достатньо «згодувати» нейромережі інструкції контакт-центру. Максимальний результат за мінімальних витрат.
Але за цим швидким ефектом банки втрачають величезний потенціал, який несе в собі ШІ.
«Невидима» автоматизація,
або Де справжня цінність Чат-боти зі штучним інтелектом – лише те, що видно на поверхні. Найбільшу користь банк може отримати від ШІ під час автоматизації рутини, на яку йде багато ресурсів в мідл- та бек-офісі.
Тут безліч типових процесів: контроль ризиків і операцій, онбординг і валідація даних клієнтів, звірка даних і звітність. Практично кожну з цих функцій можна посилити за допомогою ШІ або навіть повністю делегувати йому.
Завдяки технологіям продуктивність будь-якого департаменту зростає: процедури, які раніше займали дні або години, присоряться в сотні разів, на них підуть хвилини чи секунди. У результаті банк може масштабуватися без розширення штату, забезпечити швидкий сервіс 24/7 (моделі не потрібен відпочинок), розвантажити команду від рутини. А керівництво зможе зосередитися на розвитку.
Інфографіка нижче наочно демонструє можливості штучного інтелекту.
Найбільший у світі банк JPMorgan уже подвоїв зростання продуктивності завдяки ШІ. Серед іншого, там впровадили внутрішнього розумного асистента для співробітників банку та підтримку напряму wealth management.
Ще один показовий приклад – Bank of Georgia, який двічі отримував титул найкращого цифрового банку у світі. Він публічно пов’язує ефект від ШІ із конкретними операційними метриками. Після запуску ШІ-кредитування для частини продуктів показник «time-to-yes» скоротився з двох із половиною днів до 11 хвилин, а 46% кредитів підтверджуються нейромережею.
Що зупиняє банки? Я бачу чотири основні причини, чому банки не поспішають впроваджувати ШІ у внутрішні процеси.
1. Страх перед регулятором, який галузеві аналітики називають ключовим бар’єром. Модель може помилитися, але платити грошима й репутацією доведеться не вендору, а банку.
2. Висока вартість проєктів. За даними Bain&Company, у середньому фінансові установи інвестують у ШІ $22,1 млн на рік. А ось приклад із моєї практики. Банк середнього масштабу хотів автоматизувати внутрішні процеси за допомогою ШІ. Вартість проєкту стартувала з $800 тис. Банк налякали такі витрати і він почав зменшувати амбіції та технічне завдання. У результаті від глобальної автоматизації ми перейшли до точкових змін і бюджету $130 тис.
3. Технічні складнощі, зокрема необхідність підготувати величезний обсяг чистих даних. Дослідження KPMG називає якість даних одним із головних «гальм» трансформації. За десятиліття роботи будь-якого банку дані розкидані по різних системах, у них є помилки, дублікати й багато персональної інформації про клієнтів.
4. Ідею автоматизації в мідл- і бек-офісі складно «продати» керівництву. Такий проєкт ризикований, довгий і дорогий, а результати не такі очевидні, як при автоматизації клієнтської підтримки – внутрішні процеси не видно клієнтам, інвесторам і правлінню банку.
Як подолати ці бар’єри? Підприємництвом – не боятися відповідальності та експериментів.
Банкам варто починати з пілотів і, як то кажуть, «їсти слона по частинах». Тобто рухатися через поступові ітерації: запускати невеликі пілоти, перевіряти гіпотези й масштабувати те, що працює.
Локальний пілот не створює системного ризику для регулятора, потребує менших бюджетів, ніж масштабна трансформація, а результати з'являються через місяці, а не роки.
Чому Україна здійснить цей прорив? Європейські банки за два роки пройшли шлях від страху перед ШІ до моди на цю технологію.
Тепер постає питання: хто першим наважиться на справжню трансформацію?
Я переконаний, що українські банки підуть шляхом впровадження змін раніше за більшість західних. І ось чому:
1. У великих українських банках уже формується технічна база для поступової ШI-оптимізації, і лідери ринку починають її впроваджувати. Для менших гравців це поки що перспектива, а не реальність.
Якщо коротко, технічна готовність складається з двох ключових речей:
великих масивів даних – зібраних, очищених від помилок і дублікатів, із належним захистом або деперсоналізацією персональної інформації; сучасної архітектури з API-шаром, через який ШІ-рішення можна інтегрувати з CRM, автоматизованою банківською системою (АБС), скоринговими й реєстровими сервісами банку. Sense Bank, наприклад, вже використовує ШІ в контакт-центрах, де віртуальні помічники, за даними банку, опрацьовують і закривають близько 50% запитів. OTP Bank використовує ШІ, щоб краще зрозуміти емоції клієнтів і розглядає його впровадження у процеси боротьби з шахрайством. У ПУМБ у портфелі десятки ШІ-ініціатив – від NLP і чат-асистентів до пошуку аномалій та автоматичних антифрод-систем.
2. В українських банках живе підприємницький дух. Вони постійно шукають нестандартні рішення, експериментують, швидко тестують нові функції й перетворюють складні операції на прості цифрові сценарії. Чому так?
Річ у тім, що українські банки працюють у середовищі дуже високих клієнтських очікувань. Ми звикли до зручних цифрових сервісів: якщо в застосунку інтернет-магазину можна купити товар у два кліки, то банківський застосунок не має права змушувати клієнта проходити довгий і незручний шлях.
Ще 13 років тому, коли я працював у ПриватБанку, ми щотижня проводили брейншторми й регулярно запускали нові інноваційні функції та проєкти. Наприклад, зняття готівки без картки, оплата за QR або банківський Telegram чат-бот.
На рівні стратегії український банк дивиться на ШІ так само, як європейський чи американський – як на інструмент, що збільшує прибуток і скорочує витрати. Відмінності починаються на рівні пріоритетів: вимоги до швидкості й простоти у нас об'єктивно вищі за середньоєвропейські, а війна додатково посилила тиск на антифрод і навантаження на цифрові канали.
Тому в українському контексті саме клієнтський шар – антифрод у реальному часі, миттєві кредитні рішення і персональні сценарії в застосунку – даватиме найбільш видимий ефект від ШІ.
3. Ще рік Україні є регуляторне вікно для експериментів з ШІ. У 2023 році НБУ запустив «пісочницю», щоб банки та фінтех-компанії могли безпечно тестувати інноваційні продукти, серед яких, думаю, обов'язково будуть і ШІ-сервіси.
Крім цього в Україні поки що немає окремого закону про використання ШІ. Отже, банки можуть тестувати ШІ-рішення в межах чинних вимог до банківської діяльності, кібербезпеки та захисту даних. Але на ці експерименти залишилося близько року.
У 2024 році Мінцифри опублікувало «Білу книгу» зі стратегією по регулюванню ШІ: бізнесу дали час до 2027 року на підготовку та адаптацію до законодавства ЄС. Потім у нас почне діяти EU AI Act з визначенням ризикованості ШІ та багатомільйонними штрафами.
На завершення: ще трохи про перспективи Здатність швидко приймати нові технології помітна не лише всередині українського ринку. Глобальні гравці бачать Україну не просто як країну,
де можна впроваджувати готові рішення, а як майданчик для запуску нових платіжних технологій.
Так колишній регіональний президент Visa в Центральній та Східній Європі, на Близькому Сході та в Африці Ендрю Торре відзначив, що підхід України до цифрової трансформації є найкращим з усіх, що бачили у Visa. А багато нових технологій впроваджуються саме в Україні, бо наш ринок прагне до інновацій.
Наприклад, у 2023 році Visa і ПриватБанк першими у світі запровадили програму для цифрової автентифікації платежів в e-commerce Digital Authentication Framework (DAF). Це технологія для онлайн-оплат, яка дозволяє клієнту пройти посилену перевірку один раз, а наступні покупки в того самого продавця підтверджувати без SMS-кодів чи інших додаткових кроків.
Хоча цей приклад не стосується конкретно ШІ, для мене він є гарним підтвердженням того, що український банківський ринок здатен бути середовищем, де з'являються інновації світового рівня. Наступний етап – ШІ як частина операційної моделі банків та цифрового досвіду їхніх клієнтів.
Вважаю, що подібні зміни залежать не лише від технології, а від конкретних людей – тих, у кого одночасно є бачення, можливості й готовність взяти на себе відповідальність за роботу ШІ на такому рівні. Якщо ринок рухатиметься такими темпами, як зараз, то горизонт ШІ-трансформації банків – це, ймовірно, 2027-2029 роки.
Повертаючись до ABBL FinTech Forum у Люксембурзі: впевнений, що незабаром українці презентуватимуть не лише окремі ШІ-рішення, а кейси глобальної автоматизації банків. А європейські колеги – обережно запитуватимуть, як це повторити.
