По мере того как модели искусственного интеллекта (ИИ) получают все более широкое распространение, конкурентное преимущество банков определяется уже не столько технологиями, сколько качеством данных. Чем более полными, точными и эффективно управляемыми являются данные, тем большую ценность ИИ способен создавать для банковской деятельности.
Насколько хорош ИИ — настолько хороши и данные
Всего за несколько лет ИИ превратился из экспериментальной технологии в «помощника» многих банков, участвуя в обслуживании клиентов, одобрении кредитов, выявлении мошенничества и управлении рисками. Однако по мере сокращения технологического разрыва возникает новый вопрос: что будет определять конкурентные преимущества банков в эпоху ИИ?
Ответ заключается не в том, какой банк располагает более совершенной моделью ИИ. На практике большинство современных моделей ИИ разрабатывается на общих технологических платформах и может использоваться различными организациями. Отличие же создают именно данные — уникальный актив каждого банка, накапливаемый десятилетиями деятельности: история транзакций, поведение клиентов, бизнес-процессы и опыт управления рисками.
По словам постоянного заместителя председателя и генерального секретаря Ассоциации банков Вьетнама Дао Минь Ту, ИИ может эффективно работать только при наличии качественных данных и надлежащей системы управления данными. Это также является условием безопасного и прозрачного использования ИИ банками, позволяющего создавать реальную ценность, а не ограничиваться демонстрационными приложениями.
С этим мнением согласна заместитель генерального директора по консалтингу в сфере банковских и финансовых услуг компании Ernst & Young Vietnam (EY Vietnam) Нгуен Фыонг Тхань. По ее словам, банковская отрасль вступает в этап перехода от применения ИИ в отдельных операционных процессах к построению банков, функционирующих на основе ИИ. Однако ИИ способен действительно создавать ценность только при наличии качественной базы данных. Если данные распределены по разным системам, не унифицированы или ненадежны, ИИ будет испытывать трудности с проведением точного анализа и даже может повышать риски при принятии решений.
Именно это объясняет, почему данные становятся стратегическим активом банков. В отличие от моделей ИИ, которые могут использоваться различными организациями, данные, сформированные на основе истории транзакций, поведения клиентов, бизнес-процессов и опыта управления каждого банка, являются уникальным ресурсом, который невозможно скопировать. Именно различия в данных будут определять способность каждой организации персонализировать услуги, контролировать риски и эффективно использовать ИИ.
Данные должны управляться
Данные становятся конкурентным преимуществом только при эффективном управлении ими. Речь идет не только о хранении или защите данных, но и об их стандартизации, контроле качества и создании единого механизма обмена данными во всей системе. Это необходимое условие для того, чтобы ИИ мог точно использовать данные и создавать ценность в масштабах всего банка.
По данным EY Vietnam, переход к банку, работающему на основе ИИ, требует от организаций создания единой платформы управления данными, охватывающей качество данных, мастер-данные, метаданные и возможность отслеживания происхождения данных. Это не только технологическое требование, но и основа для прозрачной, надежной и масштабируемой работы ИИ в различных сферах банковской деятельности.
С практической точки зрения директор по кибербезопасности Банка акционерного коммерческого общества «Военная коммерческая акционерная компания» (MB) Буй Зя Хиеу отметил, что ИИ создает ценность только в рамках комплексной системы данных и управления. Вместо того чтобы передавать ИИ все полномочия по принятию решений, банк выстраивает замкнутую операционную модель, объединяющую источники информации об угрозах кибербезопасности и уровни защиты на протяжении всего процесса цифровых транзакций. В этой модели ИИ выполняет задачи, требующие обработки больших объемов данных, — сбор, фильтрацию и обогащение данных, корреляцию событий и подготовку рекомендаций для расследования, тогда как окончательное решение остается за специалистами.
Практика внедрения показывает очевидный эффект: ИИ позволил MB повысить возможности по сбору и анализу информации о киберугрозах примерно с 3 000 до 10 000 сообщений в день — более чем в три раза по сравнению с прежним уровнем. Примечательно, что MB оценивает эффективность ИИ не по количеству моделей или приобретенных лицензий, а по способности сокращать цикл «обнаружение — проверка — предупреждение — реагирование». ИИ используется для обработки данных с высокой скоростью и в больших объемах, однако любые действия, способные повлиять на систему или клиентов, должны проходить процедуру утверждения человеком. Такой подход показывает, что данные становятся реальным конкурентным преимуществом только в сочетании с четкой системой управления, позволяющей одновременно использовать возможности ИИ и обеспечивать безопасность и контроль рисков.
Кроме того, по мере развития ИИ требования к управлению данными все теснее увязываются с правовой базой. По словам юриста Хоанг Ха, специалиста по защите данных и управлению ИИ, исполнительного директора Data Protectify, использование данных и применение ИИ должны соответствовать положениям Закона о данных, Закона о защите персональных данных, а также требованиям в области управления рисками, прозрачности и подотчетности. Это не только требование законодательства, но и фактор укрепления доверия клиентов к цифровым услугам./.
