Генеральный директор ГК IT Smart Finance Максим Пащенко — о том, почему нейросети не заменят реальных сотрудников и какие специалисты будут востребованы в финтехе.
Какое значение имеют нейросети для финтеха сегодня
Искусственный интеллект уже активно трансформирует финансовую отрасль, но полная замена людей маловероятна. Скорее, произойдет перераспределение задач: около 80% рутинных операций, таких как проверка документов, базовый анализ отчетов или обработка стандартных запросов, действительно перейдут к ИИ. К слову, в России и крупные финансовые структуры используют нейросети для обработки до 90% обращений в службу поддержки и применяют алгоритмы для автоматического одобрения займов. В IT Smart Finance также в процедурах скоринга при принятии решения по займу активно применяется ИИ. Это позволяет за короткий промежуток времени анализировать огромное количество данных о клиенте и предлагать ему максимально комфортный продукт.
Однако сложные переговоры, креативные стратегии, работа с ключевыми клиентами и принятие этических решений останутся за людьми. ИИ не способен оценивать моральные аспекты сделок или находить нестандартные решения в спорных ситуациях. Зато нейросети могут освободить время специалистов, позволив им сосредоточиться на более сложных и стратегических задачах.
Безусловно, автоматизация изменит финансовую отрасль, но ключевые «человеческие» навыки не только сохранят ценность, но и станут еще более востребованными.
Эмоциональный интеллект
ИИ может анализировать данные, но не способен выстраивать глубокие доверительные отношения. Например, в private banking клиенты часто выбирают финансового партнера не из-за алгоритмов, а из-за личного контакта с менеджером. Финансовые организации, работающие в сегменте Private Banking, делают ставку на персональных управляющих, которые понимают психологию состоятельных клиентов. ИИ может использоваться для анализа клиентских предпочтений, но финальные решения по индивидуальным стратегиям всегда принимают люди.
Критическое мышление
ИИ выдает прогнозы, но только человек может оценить их в контексте реальных событий. Например, во время геополитических обострений многие алгоритмы дают сбои из-за резких колебаний рынка и трейдеры вручную корректируют автоматические стратегии. Логично, что в крупных финтех-структурах аналитики дополняют ИИ-модели собственными инсайтами, особенно в нестандартных ситуациях, таких как санкции или пандемии.
Междисциплинарность
Современный финансист должен разбираться не только в цифрах, но и в технологиях, регулировании и даже поведенческой психологии. Финансовые организации активно ищут специалистов с двойной экспертизой — например, финансы + Data Science, обучают сотрудников основам кибербезопасности и цифрового права, чтобы они могли работать с ИИ-кредитными системами и ориентироваться в стремительно меняющемся мире технологий. Поэтому, вопреки частым опасениям о массовых сокращениях, автоматизация не уничтожает рабочие места, но точно трансформирует их, создавая спрос на принципиально новых специалистов.
Одним из самых востребованных направлений станет разработка финансовых ИИ-моделей. Крупные игроки рынка активно инвестируют в создание собственных команд data science. В крупных финансовых организация количество сотрудников IT-направлений исчисляется уже десятками тысяч. Они ежедневно работают над совершенствованием нейросетей для оценки кредитных рисков и выявления мошеннических схем. Иногда создаются целые департаменты машинного обучения, где математики и программисты обучают алгоритмы на исторических данных.
Не менее интересная трансформация происходит в сфере клиентского обслуживания. Современные чат-боты требуют глубокой лингвистической настройки, что привело к появлению новой профессии — психолингвиста для ИИ. Такие специалисты обучают голосовых помощников и ботов не только понимать, но и эмоционально адекватно реагировать на запросы клиентов. В Китае есть даже эксперимент, в котором ИИ-консультант адаптирует стиль общения в зависимости от возраста и социального статуса собеседника. IT Smart Finance сейчас как раз также занимается внедрением ИИ в области клиентского обслуживания. Это позволит снять с сотрудников нагрузку по отработке массовых и типичных запросов и сосредоточиться на решении более сложных задач, требующих индивидуального анализа ситуации. При этом нововведения позволят компании сохранять и развивать свою приверженность индивидуальному и персонализированному подходу в работе с клиентами.
Особое внимание сегодня уделяется этическим аспектам использования ИИ. Банк России активно разрабатывает стандарты этичного искусственного интеллекта для кредитных организаций — в начале месяца регулятор даже опубликовал «Кодекс этики в сфере разработки и применения искусственного интеллекта на финансовом рынке», а крупные финансовые структуры вводят должность Chief AI Ethics Officer — ответственного за этику искусственного интеллекта.
Финансовая индустрия будущего потребует от специалистов уникального сочетания профессиональных качеств: глубокого понимания финансовых процессов, технологической грамотности и развитых «софт скиллс». И те компании, которые смогут подготовить таких универсальных специалистов, получат серьезное конкурентное преимущество в новой реальности.