Существует постоянное изменение ожиданий клиентов от поставщиков финансовых услуг, поскольку они ожидают безтрений и невидимых банковских услуг, что существенно является шагом от цифрового банкинга к амбиентному банкингу.
Сегодня большинство клиентов не активно ходят в банк для рутинных финансовых операций, потому что финансовые услуги встроены непосредственно в повседневные транзакции. Потребители могут оплачивать поездки, доставку еды и покупки в электронной коммерции, не входя в банковское приложение, так как платежи осуществляются через кошельки и интегрированные платежные пути. Подписки, оплата счетов и покупки на маркетплейсах обрабатываются автоматически через сохраненные учетные данные, требуя минимальных или отсутствующих ручных действий.
Автоматизированные финансы расширились за пределы платежей на регулярные доходы, сбережения, заемы и страхование. Например, платформы гиг-экономики предоставляют доступ к оборотному капиталу на основе заработка, приложения электронной коммерции предоставляют опции BNPL, бронирование путешествий объединено с страхованием и т. д. Мы все чаще наблюдаем в нашей работе с банками и финтех-платформами, что финансовые услуги внедряются непосредственно в экосистемы клиентов, снижая зависимость от традиционных банковских интерфейсов.
Многие из этих возможностей были реализованы без использования искусственного интеллекта, полагаясь вместо этого на системы принятия решений на основе правил. Однако в рамках наших недавних программ трансформации учреждения теперь переходят от статической автоматизации к адаптивным системам, слоям оркестровки и API, которые постоянно учатся для обеспечения лучшего принятия решений.
ИИ повышает уровень клиентского опыта на новый уровень
Согласно отчету WEFs 2025 AI in Financial Services, ожидается, что до 2027 года инвестиции в ИИ в банковской, страховой, капиталовложательной сфере и платежах достигнут $97 млрд. Почти 70% руководителей финансовых услуг, с которыми мы общаемся, ожидают, что ИИ прямо способствует увеличению доходов в ближайшие годы. Растет интерес к Агентическому ИИ по мере того, как банки стремятся автоматизировать сложные рабочие процессы, которые ранее требовали ручной координации.
ИИ-агенты могут расширить встроенные финансы, перенося опыт от клиентских взаимодействий, инициированных клиентом, к системам, которые работают непрерывно на заднем плане. Одним из ярких примеров является онбординг, который теперь включает в себя автоматизированный сбор данных, проверку, KYC-проверки и оценки рисков, при чем человеческое вмешательство сосредоточено на управлении исключительными ситуациями и сценариями повышенного риска. В рамках программ трансформации, которые мы поддерживаем, это помогло банкам снизить трение при онбординге.
Финансовые учреждения уже используют ИИ для создания персонализированных инвестиционных и финансовых плановых идей в реальном времени, помогая клиентам принимать информированные решения, не нуждаясь в активном поиске совета. Мы уже видим, как ранние внедрения расширяются на проактивную финансовую оптимизацию и идентификацию рисков, позволяя учреждениям вмешиваться раньше и достигать более актуальных результатов.
Агентические ИИ-системы работают на протяжении основных банковских систем, CRM-платформ и сервисных рабочих процессов, обеспечивая непрерывность цифровых и человеческих взаимодействий. Беседы, начавшиеся цифровым образом, могут продолжаться непрерывно с менеджерами по взаимоотношениям, потому что контекст и решения уже доступны. В одном из проектов с глобальным финтехом Агентический ИИ позволил интеллектуальную маршрутизацию кейсов, сокращая нарушения SLA и операционные отставания путем приоритизации кейсов с высоким воздействием.
Этот сдвиг также улучшает оперативную реакцию. В рамках другого проекта с платформой финтех, обслуживающей банки в Северной Америке, усилия по модернизации позволили быстрее корректировать цены, сократив сроки выпуска с недель до значительно более коротких циклов. Это демонстрирует, как более сильные платформы и автоматизация позволяют учреждениям реагировать быстрее, не увеличивая операционную сложность.
Технологические возможности для Invisible AI
Invisible AI зависит от сильных основных возможностей, включая объединенные среды данных, современные архитектуры и операционные модели, разработанные для поддержки непрерывного принятия решений.
API служат критическим слоем, позволяя банкам безопасно подключать внутренние системы и внешние экосистемы. Они позволяют финансовым услугам, таким как платежи, оценка кредитоспособности и выявление мошенничества, работать в рамках клиентских путешествий, а не как отдельные процессы.
Равнозначно важна объединенная основа данных. Оперативный доступ к корпоративным данным обеспечивает более точное принятие решений, персонализированные впечатления и надежную автоматизацию. Многие банки до сих пор работают с фрагментированными системами, что ограничивает их способность масштабировать ИИ за пределами индивидуальных случаев использования. Это фрагментация остается одним из наиболее распространенных препятствий, с которыми мы сталкиваемся, когда поддерживаем банки в масштабировании применения ИИ во всем предприятии.
Архитектуры событийного привода дополнительно укрепляют эту основу, позволяя ИИ-системам мгновенно реагировать на изменения и запускать действия в реальном времени без ожидания ручных запросов. Для поддержания доверия Invisible AI должен внедрить управление, объяснимость и человеческие контрольные петли. Это обеспечивает, что модели остаются соответствующими, аудируемыми и устойчивыми по мере их развития.
Где человеческий суд должен оставаться центральным
Поскольку системы Агентического ИИ начинают действовать автономно, становится важным определить, где должны оставаться люди под контролем. Рутинные утверждения могут быть автоматизированы, но существенные решения нет. Отказы в кредите, крупные коммерческие кредитные решения и чувствительные клиентские ситуации требуют эмпатии, контекста и справедливости. ИИ может ускорить оценки, но принимающие решения люди должны сохранять контроль над результатами, которые существенно влияют на жизни и средства к существованию.
Человеческий суд одинаково важен при поддержке финансово уязвимых клиентов и разрешении споров. Клиенты нуждаются в четких объяснениях и путях обжалования, когда решения, основанные на ИИ, вызывают сомнения.
На организационном уровне человеческий контроль необходим для установления политик риска, управления исключениями и обеспечения ответственного внедрения. Самые эффективные учреждения рассматривают ИИ как способность, укрепляющую человеческое принятие решений, а не заменяющую его.
Что отличает лидеров в области ИИ от последователей
Ведущие учреждения двигаются за пределы пилотов и внедряют ИИ в конечные рабочие процессы, включая обслуживание клиентов, соблюдение, операции и разработку программного обеспечения. Исходя из наблюдений в рамках наших клиентских взаимодействий, учреждения, успешно масштабирующие ИИ, внедряют интеллект прямо в операционные рабочие процессы, а не рассматривают его как изолированные инновационные усилия.
Поскольку мошенничество становится более сложным, банки укрепляют обнаружение через анализ поведения, непрерывное подтверждение и объединенный мониторинг по всем каналам. Эти возможности позволяют предотвращению мошенничества работать непрерывно, не нарушая клиентские взаимодействия.
Ответственные практики ИИ, включая управление, риск-менеджмент и защиту данных, становятся основными операционными приоритетами, а не отдельными деятельностями в области соблюдения нормативных требований.
Учреждения, ограниченные фрагментированными системами и изолированными пилотами, столкнутся с трудностями в масштабировании этих возможностей. Конкурентное преимущество все более будет зависеть от того, насколько эффективно интеллект внедрен в основные операции и принятие решений.
Происходящий сдвиг не заключается во внедрении более видимой технологии, а в том, чтобы финансовые услуги стали более реагирующими, надежными и адаптивными. Банки, инвестирующие в сильные основы данных, современные архитектуры и дисциплинированное управление, будут в лучшем положении для масштабирования этих возможностей.
Барат Нараянан, Глобальный руководитель BFSI и Европейский руководитель в Persistent Systems
\"Когда искусственный интеллект становится невидимым: Как банковское дело будет действовать к 2026 году\" был изначально создан и опубликован Retail Banker International, брендом в собственности GlobalData.
Информация на этом сайте была включена добросовестно исключительно в общих информационных целях. Она не является призывом, на который вы должны полагаться, и мы не делаем никаких заявлений, гарантий или обещаний, независимо от того, явным или подразумеваемым, относительно ее точности или полноты. Вам необходимо получить профессиональный или специализированный совет перед принятием или воздержани
