Как показали результаты исследования АФТ, крупнейшие международные компании обгоняют российские в области внедрения ИИ: по итогам 2022 года 40 % российских руководителей признались, что тестируют инструменты на основе искусственного интеллекта, в то время как 75 % крупнейших международных компании (согласно отчету KPMG CEO Outlook) тестируют или уже начали внедрение ИИ в одном или нескольких процессах. В исследовании АФТ, стартовавшем в феврале 2023 года, участвовали более 300 человек. Сейчас вышла первая часть исследования.
Что не так с ИИ в финтехе?
Как выяснили в АФТ, у более чем половины (53 %) участников рынка нет стратегии и системной работы с ИИ, у 35 % есть эти компетенции, а у 12 % стратегия по работе с ИИ входит в состав других концепций. У 17 % компаний есть выделенные центры компетенций по ИИ, у 39 % отмечается децентрализованное управление, а у 44 % — смешанное, когда есть выделенный центр компетенций по ИИ, однако экспертиза по работе с технологиями ИИ распределена по различным подразделениям.
Финансовые организации намерены применять ИИ в продажах и привлечении клиентов (23 %), управлении рисками (21 %), при операционном сопровождении (по 12 %), а также при разработке ИТ-продуктов (11 %). Намного меньше финтех готов использовать ИИ при разработке продуктов и/или услуг (9 %), в управлении кадрами (7 %), в бухгалтерии и финансах (5 %).
Среди технологий компьютерного зрения в финтехе наиболее популярны распознавание символов (88 %), изображений, а также детекция и классификация объектов (по 69 %), распознавание биометрии (44 %) и видеопотока (31 %). В речевых технологиях наиболее интересны банкам распознавание речи (81 %), поиск, разметка и извлечение информации (69 %), анализ смысла (50 %).
Как уверяют аналитики АФТ, достижение технологического суверенитета не является тормозящим фактором с точки зрения внедрения искусственного интеллекта, так как компании используют собственные решения и софт с открытым исходным кодом (open source). Более 50 % участников продолжают пользоваться заказной разработкой в части ИИ-решений и более 30 % покупают готовые решения. Иностранные проприетарные решения используют в 15 % случаев, а российские проприетарные разработки — в 9 %.
«Будущее за open source. Если говорить о собственных разработках, то чаще всего речь идет об open source-решениях либо на российских проприетарных разработках, либо по лицензиям ушедших иностранных компаний, которые сейчас используются с юридическими нарушениями», — сказала руководитель управления исследований и аналитики АФТ Марианна Данилина. Как прогнозирует Gartner, к 2025 году половина организаций в мире, внедряющих платформы оркестровки ИИ, будут использовать технологии с открытым исходным кодом.
Ключевой барьер при внедрении искусственного интеллекта, по мнению аналитиков АФТ, — недостаток квалифицированного персонала (84 %), работающего с подготовкой наборов данных и внедрением моделей в бизнес-процессы, а также отток кадров (63 %). Наибольший дефицит наблюдается среди инженеров в области данных.
Также среди барьеров применения ИИ называют длительность сроков реализации проектов (67 %), недостаток данных, сложности в получении необходимых данных для обучения модели (61 %), высокую стоимость проектов (57 %), риски, связанные с безопасностью (52 %). На внедрение ИИ влияет и отсутствие стандартов нормативно-правовой базы (31 %), дефицит «железа» из-за санкций (22 %) и отсутствие импортозамещенного аналога технологии (16 %).
По словам руководителя центра компетенций по машинному обучению и искусственному интеллекту «ОТП банка» Александра Кулиева, в банках наиболее активно внедряются решения на базе ИИ в маркетинге и рисках. Для управления рисками и скоринга (система оценки заемщика, — прим. ред.) банки используют предсказательную аналитику, а также решения для обработки естественных языков и изображений. Рекомендательные сервисы и генеративный ИИ характерны для маркетинга и розничного бизнеса.
Руководитель центра ИИ МГТУ им. Н. Э. Баумана Вадим Тынченко дополнил, что интерпретируемый ИИ наиболее востребован в госсекторе, в частности в целях налогообложения.
Искусственный интеллект — это маркетинговое название, отметила Марианна Данилина. В рамках опроса более 90 % участников сказали, что для них искусственный интеллект — это машинное обучение и продвинутая аналитика. Подобные решения уже давно используются в финтехе.
ИИ — это возможность информационных систем выполнять действия, которые традиционно считались прерогативой человека, убежден Александр Кулиев. Также это набор нелинейных алгоритмов машинного обучения, которые позволяют решать такие задачи как обработка изображений, видеофайлов и естественного языка.
Нейропесочница
В рамках круглого стола руководитель управления пилотирования АФТ Кирилл Кузьмин рассказал о пилотном проекте «ДОМ.РФ» и «Яндекса» по искусственному интеллекту в технологической песочнице АФТ на базе российских технологий LLM (large language model — глубоко обученная нейронная сеть, используемая для обработки естественного языка, — прим. ред.).
«В технологической песочнице АФТ запущен пилот для оценки возможности эффективной замены ChatGPT (чат-бот с ИИ, разработанный компанией OpenAI, — прим. ред.) и собственной NLP-разработки (natural language processing, обработка естественного языка, — прим. ред.) отечественным решением YandexGPT для использования в крупных компаниях. Первый участник — “ДОМ.РФ”», — сообщил Кирилл Кузьмин.
YandexGPT — это версия генеративной сети от «Яндекса», большая языковая модель последнего поколения. Новая нейросеть станет частью «Поиска», «Алисы», «Почты» и других сервисов компании. «Одна из задач нашего пилота с “ДОМ.РФ” — это выработка метрик для сравнения ИИ-решений», — пояснил руководитель по работе с финансовым рынком «Яндекс.Облако» Александр Долбнев.
В рамках пилота «ДОМ.РФ» намерен оценить эффективность применения модели «Яндекса» с использованием ИИ в таких сценариях, как работа с текстом (найти суть, перефразировать, сочинить), анализ новостного фонда и его классификация. Проект будет запущен осенью 2023 года. Это позволит создавать чат-боты и умных помощников, генерировать и структурировать текстовую информацию, осуществлять предиктивную аналитику и снизить стоимость затрагиваемых процессов «ДОМ.РФ», пояснил Кирилл Кузьмин.
К ИИ необходимо подходить мягко
Более трети (34 %) участников круглого стола считают, что необходимо специальное регулирование применения ИИ в финтехе. 25,6 % полагают, что достаточно умеренного подхода в регулировании. «Необходимы методы мягкого регулирования, которые сейчас и применяются», — уверен Вадим Тынченко. Он напомнил, что в октябре 2021 года был подписан «Кодекс этики искусственного интеллекта», который станет частью федерального проекта «Искусственный интеллект» и «Стратегии развития информационного общества на 2017–2030 годы». Тогда подписи под документом поставили VK, «Газпром нефть», «МТС», Российский фонд прямых инвестиций, Сбербанк, «Яндекс», а также представители InfoWatch, «Росатома», «Ростелекома», «Сколково», ЦИАН. Всего кодекс поддерживают около 200 организаций.
«Для нас мягкое регулирование — это отсутствие ограничений на те датасеты, которые мы используем», — пояснил руководитель подразделения «Аналитические сервисы» «ДОМ.РФ» Григорий Грязнов. Среди опрошенных АФТ также 18,6 % выступают лишь за рекомендации со стороны регулятора, 11,6 % — за отсутствие регулирования.
Заместитель управляющего директора «ДОМ.РФ» Олег Комлик уверен, что на рынке ИИ важно не допускать монополии, а предоставить участникам рынка равные права. «Если говорить про применение ИИ, то необходимо регулирование, нужна классификация. Если говорить о регулировании в разработках ИИ, то это ни к чему», — считает Александр Долбнев.
Подводя итоги круглого стола, АФТ предложила инициировать подготовку отраслевого документа, структурирующего работу с ИИ.
