Как нейросети меняют финтех

Искусственный интеллект ^[1] и нейросети всё активнее проникают в финансовые технологии. Сегодня на наших глазах происходит революция. Ещё пару лет назад ИИ в банках и платёжках звучал как что-то из футуристических презентаций, а роботы на телефонном звонке всех раздражали или пугали (это, кстати, не сильно изменилось). Сегодня это рабочий инструмент, который незаметно перестраивает всю отрасль.

Легкие инструменты

Даже небольшие финтех-компании или стартапы могут применять нейросети, не обладая собственным дата-центром. Вот несколько примеров:

Чат-боты с ИИ (например, ChatGPT + финтех-логика)

• Используются для автоматической поддержки клиентов, обработки запросов, разъяснений тарифов, анализа транзакций.

• Инструменты: OpenAI GPT, Google Dialogflow, Microsoft Azure Bot Services.

• Пример: банк внедряет чат-бота, который может не только ответить на вопрос о комиссии, но и подсказать, почему транзакция не прошла.

  Скоринг клиентов

• Нейросети оценивают платёжеспособность клиентов, учитывая не только кредитную историю, но и альтернативные данные (поведение ^[2] в интернете, мобильную активность).

• Инструменты: Amazon SageMaker, H2O.ai AutoML, Google AutoML Tables.

• Пример: микрофинансовая организация оценивает платёжеспособность заемщика по поведенческому паттерну, а не по формальной кредитной истории.

  Обнаружение мошенничества (fraud detection)

• Лёгкие решения работают как “антивирусы” для финансовых операций.

• Инструменты: Feedzai, DataVisor, стандартные ML API в AWS или Google Cloud.

• Пример: банк блокирует подозрительную транзакцию, распознав аномалию в поведении ^[3] пользователя.

Мощные инструменты

Для компаний с серьёзной инфраструктурой и большими объемами данных доступны более сложные и “умные” применения нейросетей:

Алгоритмическая торговля на основе глубокого обучения ^[4]

• Нейросети обучаются на огромных массивах рыночных данных, выявляя сложные паттерны, недоступные для человека.

• Используются RNN, LSTM, трансформеры (в духе GPT), GAN-модели.

• Пример: хедж-фонд использует deep reinforcement learning для трейдинговых стратегий в реальном времени.

  Предсказание рыночных трендов и макроэкономических индикаторов

• Объединяются разные источники: соцсети, новости, спутниковые данные, отчёты.

• Инструменты: TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers.

• Пример: модель предсказывает падение акций, основываясь на тональности новостей и политической обстановке.

  Персонализированные инвестиционные ассистенты (робо-эдвайзеры)

• Нейросети адаптируют инвестиционные портфели под конкретные цели, поведение и рископрофиль клиента.

• Используются: ensemble-модели, NLP для анализа новостей, кластеризация клиентов.

• Пример: ИИ предлагает изменить портфель, предвидя нестабильность в одной из отраслей.

Будущее нейросетей в финтехе

Модели вроде GPT-4, Gemini или Claude будут все глубже встраиваться в финтех, да и во все остальные отрасли. Нам сложно сказать, что сейчас происходит, например в EdTech-е, но наверянка внедрение нейросетей тоже идет активно и многие привычные процессы перестраиваются.

Но в будущем будет хорошо:
Скоринг станет точнее, чем когда-либо.
Мошенничество будут останавливать ещё до того, как оно произойдёт.
Инвестиции смогут управляться без участия человека, скорее всего здесь все будут делать ИИ-агенты

И это только начало. Дальше нас ждут ИИ-ассистенты, которые будут вести переговоры с банком за клиента, и сервисы, понимающие эмоции ^[5] пользователя.

Финтех становится не только технологичнее, но и человечнее.