Курсы валют
USD 59,6325 −0,3573
EUR 70,3604 −0,3436
USD 59,16 75 0,0025
EUR 69, 7825 −0,0375
USD 59, 1630 −0,1655
EUR 69, 7957 −0,0992
USD 59,5000 59,3800
EUR 70,0000 70,0900
покупка продажа
59,5000 59,3800
70,0000 70,0900
20.11 — 27.11
60,5000
71,0000
BRENT 62,57 0,05
Золото 1289,96 0,00
ММВБ 2131,91 −0,14
Главная Новости Аналитика Император Нейрон
Искусственные нейронные сети захватывают финансовый рынок

Искусственные нейронные сети захватывают финансовый рынок

Источник: Банки.ру |
Страховые компании начинают использовать в работе нейронные сети — способ обработки больших массивов данных, который имитирует связи нервных клеток мозга. Один из последних примеров технологии — приложение Prisma. Страховщики и банкиры пока используют нейросети, чтобы изучать клиентов, но в будущем технология позволит входить в мобильный банк с помощью селфи и брать кредит без паспорта.
Искусственные нейронные сети захватывают финансовый рынок
Фото: Fotolia/Sergey Tarasov

Обучаемый робот

 

Компания «Ренессанс страхование» первой на российском страховом рынке начала применять нейросетевые технологии, сообщил Банки.ру представитель страховщика.

 

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — это математическая модель, которая имитирует связи нервных клеток живого мозга. Последним «нашумевшим» примером использования нейронной сети было приложение Prisma для iPhone, которое позволяет стилизовать фото под полотна великих художников (подробно о том, как это делается и почему это не просто забава, а прорывная технология, писало издание Slon.ru, ныне Republic).

 

Ключевая особенность нейросети — в том, что она «обучается», а не программируется. В обычную программу можно заложить все возможные ответы на все возможные вопросы, а нейросеть после «изучения» большого количества образцов может делать верные выводы на основании данных, которых в обучающей выборке не было. Нейросети применяются, в частности, для распознавания образов и речи.

 

Российский финансовый рынок только начинает осваивать эту технологию, причем страхование как отрасль в этом отношении отстает от банковской.

 

«Ренессанс страхование» внедрила ИНС для прогнозирования вероятности кросс-продаж страхования имущества и от несчастного случая. Система «понимает», кому из клиентов целесообразно предлагать дополнительную страховку, а кому она точно не пригодится. Выводы она делает на основании накопленных данных, в частности — с телематических устройств (продается вместе с каско, отслеживает стиль вождения пользователи) и анализа звонков клиента.

 

Например, система выявила, что при покупке полиса каско клиенты старше 50 лет на 50% чаще склонны покупать дополнительно страховку имущества, чем клиенты до 30 лет. С другой стороны, владельцы автомобиля стоимостью от 4 млн рублей на 50% чаще покупают страхование имущества, чем владельцы машин стоимостью до 1 млн рублей.

 

«Критерии работают на пересечении, и мы добиваемся крайне высоких показателей кросс-продаж для клиентов от 50 лет с дорогими автомобилями, так как эти клиенты обладают высокой склонностью к страхованию имущества», — рассказали в «Ренессансе». Другой пример — решение выявило, что люди, которые задерживают на 30 дней подачу документов о страховом случае, с вероятностью на 25% ниже пролонгируют свой договор страхования. «Это позволило нам делать предложение заранее, чтобы удержать клиента», — говорит представитель СК.

 

Пока в «Ренессансе» рассчитывают, что с помощью технологии рост кросс-продаж составит 15%. В дальнейшем распознавание фото и голоса с помощью нейросетей может быть использовано при урегулировании, полагают в компании. Система даже сможет отслеживать эмоциональные закономерности, уверяют там: на основании обращений клиента в службу качества и общения со страховщиком в соцсетях определять, насколько человек конфликтен и энергичен, и направлять его к подходящему по темпераменту менеджеру.

 

Самообучаемые системы могут обрабатывать огромные массивы данных, которые человек не удержит в голове, подытоживают в «Ренессанс страховании». Риск ошибки существует, так как могут использоваться данные с неявными зависимостями, но эффект от нейросетей выше, чем возможные риски, считают в компании. Клиент же получит персонифицированный подход и экономию времени.

 

«Мы можем «предсказать» следующую покупку клиента...»

 

Компании финансового сектора могут получить выгоды от использования больших массивов данных о своих клиентах, подтверждает директор по развитию бизнеса SAS Россия/СНГ Антон Заяц. Самые частые примеры — прогнозы отклика для кросс-продажных предложений, вероятности ухода клиента, предотвращение мошенничества, рассказывает он.

 

Так, для борьбы с фродом нейросети используют в Тинькофф Банке: технология помогает увидеть аномалии в поведении человека при заполнении заявки на банковский продукт на сайте — тогда в банке дополнительно изучают анкету, рассказали в пресс-службе.

 

А в Модульбанке в этом году научили онлайн-банк самостоятельно выдавать кредиты. «Кредитный робот анализирует базу клиентов, изучает реальность деятельности, самостоятельно определяет рейтинг надежности клиента, автоматически рассчитывает и выдает овердрафт», — рассказывает сооснователь Модульбанка Яков Новиков. При этом он отмечает, что в банке нет процессов, полностью построенных на нейросетях, — используются только элементы: «Использовать искусственный интеллект для общения с клиентами рано. Решать простые и понятные задачи — вполне возможно».

 

В Альфа-Банке нейросети начали использовать еще в 2009 году, рассказывает начальник отдела аналитики и моделирования розничного бизнеса банка Алексей Петров: эта технология применялась для прогнозирования отклика при обзвоне клиентов с предложениями по перекредитованию. Тинькофф Банку нейросети также помогают прогнозировать поведение клиентов по карточным продуктам. «Мы можем «предсказать» следующую покупку клиента по кредитной карте и предложить ему специальные условия в магазине на такую покупку», — говорят в пресс-службе.

 

В Промсвязьбанке технологию пока пилотируют — для анализа платежных транcакций и формирования целевых предложений для клиентов, говорит вице-президент, руководитель цифрового бизнеса банка Алгирдас Шакманас.

 

Затраты на внедрение ИНС опрошенные участники рынка оценить затруднились. Алгирдас Шакманас отметил, что большинство используемых Промсвязьбанком нейросетевых решений поставляются в open-source-формате (открытое программное обеспечение, исходный код которого доступен для просмотра, изучения и изменения. — Прим. Банки.ру). При этом использование таких решений требует больших вычислительных мощностей, указывает он. «Затраты могут существенно возрасти за счет приобретения или аренды серверного оборудования, обработки данных для обучения, поиска и найма сотрудников, которые будут разрабатывать алгоритмы и встраивать их в бизнес-процессы», — добавляет Антон Заяц.

 

Смотрят в сторону искусственного интеллекта и страховщики. «АльфаСтрахование» точно будет использовать подобные подходы, причем не только в продажах, но и для выявления мошенничества, говорит директор департамента информационных технологий СК Андрей Педоренко. Однако он считает, что нейросети пока слабо применимы в сложных системах принятия решения, где есть множественные факторы влияния исходных данных на результат. Для кросс-продаж, по его мнению, более достоверные результаты дают традиционные подходы — статистический анализ и выстраивание дерева решений. Однако нейросети, в отличие от этих методов, позволяют принимать решения практически без задержек.

 

Компания «Интач» применяет нейросети для второго этапа разработки сервиса «Маршрутология», запущенного в начале декабря. Сейчас сервис оценивает степень опасности планируемого маршрута на основании набора факторов: дорожной ситуации (количество поворотов, перекрестков, загруженность дорог), погодных условий, времени суток, статистики ГИБДД на заданном участке, личных параметров водителя и характеристик машины. По словам директора по маркетингу «Интач» Павла Бутенко, внедрение в модель нейросетей позволит оценивать потенциальную аварийность точнее и предлагать водителям альтернативные маршруты.

 

Собирается внедрять нейронные сети и «Либерти страхование», сообщили в СК: сейчас идет сбор, очищение и обогащение данных.

 

Более того, банки смогут выявлять мошенников уже на этапе подачи заявки на кредитную карту: для этого будет достаточно сравнить фото заявителя с базой фото мошенников.

 

Сейчас нейросети могут по фото и голосу определить возраст и эмоции человека, в далеком будущем это даст возможность создать робота с синтезом речи, считают в Тинькофф Банке.

 

«Со временем опыт применения конкретных подходов выкристаллизовывается до действительно полезных и имеющих коммерческий смысл», — полагает Антон Заяц.

 

Елена Петешова

Поделитесь с друзьями
Оставить комментарий
Рубрики
Аналитика
Еще от Банки.ру