От того, как вы получаете кредит, до того, как ваш банк обнаруживает мошенничество, искусственный интеллект больше не является футуристической концепцией в финансах — это двигатель, приводящий в действие современную индустрию Fintech. То, что когда-то требовало недель оформления документов и ручной проверки, теперь происходит за считанные минуты, благодаря сложным системам искусственного интеллекта, которые могут обрабатывать тысячи точек данных быстрее, чем любой аналитик-человек.

Это ваше окончательное руководство по пониманию ИИ в Fintech. Мы разберем ключевые приложения ИИ в финтех, представим ведущие финтех-компании, занимающиеся ИИ, которые будут лидировать в 2025 году, и изучим реальные преимущества, которые меняют то, как мы взаимодействуем с деньгами каждый день.

Независимо от того, являетесь ли вы финансовым специалистом, стремящимся понять новые технологии, предпринимателем, изучающим возможности финтех, или просто интересуетесь тем, как ИИ влияет на ваш ежедневный банковский опыт, это руководство предоставит вам информацию, необходимую для навигации по финансовому ландшафту на основе ИИ.

За пределами базовых алгоритмов: что такое ИИ в Fintech?

ИИ в Fintech представляет собой использование передового машинного обучения, прогнозной аналитики и обработки естественного языка для создания более умных, быстрых и безопасных финансовых услуг. В отличие от традиционных систем, основанных на правилах, которые следуют заранее определенным путям, ИИ может адаптироваться, учиться и принимать сложные решения на основе огромных объемов данных.

Согласно последнему исследованию McKinsey, финансовые учреждения, использующие ИИ, сообщают о среднем снижении затрат на 22% и увеличении доходов до 34% в областях, где был развернут ИИ.

Топ-15 финтех-компаний, занимающихся ИИ, за которыми стоит следить в 2025 году

В ландшафте финтеха с ИИ доминируют инновационные компании, которые переопределяют то, что возможно в финансовых услугах. Вот лидеры отрасли, которые меняют то, как мы пользуемся банковскими услугами, инвестируем и управляем деньгами:

Лидеры отрасли: Подробный анализ

1. Upstart трансформирует персональное кредитование, используя ИИ для анализа более 1600 точек данных, помимо традиционных кредитных рейтингов. Их модели машинного обучения позволили одобрить на 27% больше заемщиков по сравнению с традиционными кредитными моделями при сохранении низкого уровня дефолта.

2. HighRadius автоматизирует процессы дебиторской задолженности и казначейства с помощью роботизированной автоматизации процессов и машинного обучения. Их платформа ИИ обрабатывает транзакции на сумму более 500 миллиардов долларов в год, сокращая время сбора платежей до 30%.

3. ZestFinance (теперь Zest AI) специализируется на кредитном андеррайтинге на основе ИИ, который помогает кредиторам одобрять больше заемщиков при одновременном снижении риска. Их модели продемонстрировали способность снижать списания до 40% по сравнению с традиционными методами оценки.

4. Kasisto разрабатывает платформы разговорного ИИ специально для банковского дела, обеспечивая работу интеллектуальных чат-ботов и виртуальных помощников. Их технология используется крупными банками для обработки более 10 миллионов взаимодействий с клиентами в месяц.

5. Darktrace обеспечивает кибербезопасность на основе ИИ, специально разработанную для финансовых учреждений, обнаруживая угрозы в режиме реального времени с помощью технологии автономного реагирования. Их подход, основанный на иммунной системе, предотвратил потенциальный ущерб от киберпреступлений на сумму более 2,7 миллиарда долларов.

6. Affirm революционизирует услуги “купи сейчас, заплати позже” благодаря принятию кредитных решений на основе ИИ в режиме реального времени в точках продаж. Их модели машинного обучения анализируют более 1000 точек данных за считанные секунды, чтобы одобрить мгновенное финансирование, обрабатывая более 15 миллиардов долларов годового объема транзакций продавцов с динамическим ценообразованием, основанным на индивидуальных профилях риска.

7. DataRobot предоставляет платформу корпоративного ИИ, специально разработанную для финансовых учреждений, позволяя банкам развертывать модели машинного обучения без привлечения больших команд специалистов по данным. Их автоматизированная платформа машинного обучения используется 40% финансовых компаний из списка Fortune 500 для ускорения внедрения ИИ в области кредитного риска, маркетинга и операций.

8. Kensho Technologies (приобретена S&P Global) специализируется на исследованиях и аналитике инвестиций на основе ИИ с использованием обработки естественного языка. Их платформа ежедневно обрабатывает миллионы документов, чтобы предоставлять информацию о рынке в режиме реального времени, обслуживая хедж-фонды и инвестиционные банки с помощью альтернативного анализа данных и прогнозной рыночной аналитики.

9. Scale AI предоставляет важную инфраструктуру данных для обучения финансовых моделей ИИ, предлагая специализированные услуги по маркировке и аннотированию данных. Они работают с крупными банками и финтех-компаниями для создания высококачественных наборов данных для обучения систем ИИ для обнаружения мошенничества, оценки кредитоспособности и обработки документов.

10. Bud Financial предлагает финансовую аналитику на основе ИИ и решения для открытого банковского дела, которые помогают банкам понимать поведение клиентов и предоставлять персонализированные рекомендации. Их платформа анализирует данные транзакций, чтобы предоставить информацию о расходах, инструменты для составления бюджета и целевые рекомендации по финансовым продуктам более чем 25 миллионам потребителей.

11. SESAMm использует ИИ и обработку естественного языка для анализа альтернативных источников данных для инвестиционных исследований и оценки ESG. Их платформа обрабатывает новости, социальные сети и веб-данные, чтобы обеспечить анализ настроений и оценку рисков в режиме реального времени для институциональных инвесторов и управляющих активами.

12. Ayasdi (теперь часть SymphonyAI) специализируется на решениях для борьбы с отмыванием денег и обеспечения соответствия требованиям на основе ИИ с использованием топологического анализа данных. Их платформа снижает количество ложных срабатываний при расследованиях по борьбе с отмыванием денег до 90%, одновременно выявляя ранее незамеченные закономерности подозрительной деятельности в финансовых транзакциях.

13. Featurespace обеспечивает обнаружение мошенничества в режиме реального времени и предотвращение финансовых преступлений с использованием машинного обучения и поведенческой аналитики. Их платформа ARIC ежегодно отслеживает миллиарды транзакций для крупных банков и платежных систем, адаптируясь к новым схемам мошенничества без ручного обновления правил.

14. Socure лидирует в области цифровой идентификации с использованием ИИ и машинного обучения для аутентификации пользователей и предотвращения мошенничества с синтетическими идентификационными данными. Их платформа объединяет традиционные и альтернативные источники данных для проверки личности в режиме реального времени, помогая финансовым учреждениям подключать законных клиентов, блокируя при этом мошенников.

15. Vectra AI специализируется на кибербезопасности на основе ИИ, специально предназначенной для финансовых услуг, используя поведенческое обнаружение для выявления внутренних угроз и сложных постоянных угроз. Их платформа отслеживает сетевой трафик и поведение пользователей для обнаружения финансовых кибератак, которые пропускают традиционные инструменты безопасности.

Для организаций, стремящихся внедрить аналогичную автоматизацию на основе ИИ в свои операции, такие инструменты, как бот для встреч ScreenApp, демонстрируют, как ИИ может оптимизировать бизнес-процессы и улучшить рабочие процессы документирования.

5 ключевых применений ИИ в Fintech

ИИ трансформирует каждый аспект финансовых услуг, от приложений, ориентированных на клиентов, до бэк-офисных операций. Вот наиболее эффективные приложения, меняющие отрасль:

1. Кредитный скоринг и андеррайтинг на основе ИИ

Традиционный кредитный скоринг основан на ограниченных данных, таких как кредитная история и доход. ИИ расширяет этот анализ, включая тысячи переменных, создавая более точные оценки рисков и обеспечивая финансовую доступность для ранее недостаточно обслуживаемых банковским сектором групп населения.

2. Алгоритмическая торговля и робоэдвайзеры

Алгоритмы ИИ выполняют сделки со сверхчеловеческой скоростью и предоставляют автоматизированные инвестиционные консультации с учетом индивидуальных профилей риска и целей. Ожидается, что к 2025 году рынок алгоритмической торговли достигнет 18,8 миллиарда долларов.

Ключевые особенности:

• Высокочастотная торговля с обработкой миллионов сделок в секунду
• Оптимизация портфеля на основе индивидуальной устойчивости к риску
• Анализ настроений рынка с использованием новостей и данных социальных сетей
• Сбор налоговых убытков автоматизирован для оптимальной доходности

3. Обнаружение мошенничества и кибербезопасность

Системы ИИ анализируют структуру транзакций в режиме реального времени, чтобы выявить подозрительную активность до того, как она причинит ущерб. Современные системы обнаружения мошенничества могут обрабатывать более 100 000 транзакций в секунду. Тем, кто хочет совершить крупные покупки, понимание того, как работает кредит на автомобиль, может помочь вам более эффективно управлять своими финансовыми обязательствами.

4. Разговорный банкинг (чат-боты с ИИ)

Чат-боты на основе ИИ обрабатывают запросы клиентов 24/7, от остатков на счетах до сложных финансовых консультаций. В настоящее время эти системы разрешают 80% стандартных банковских запросов без вмешательства человека.

Расширенные возможности:

• Понимание естественного языка на нескольких языках
• Интеграция с основными банковскими системами для получения данных в режиме реального времени
• Персонализированные финансовые рекомендации
• Банковское обслуживание с голосовой активацией через смарт-динамики

Многие финансовые специалисты сейчас используют инструменты ИИ для автоматического создания заметок для документирования встреч с клиентами и ведения подробных записей финансовых консультаций.

5. Автоматизация процессов (RPA и BPA)

ИИ автоматизирует трудоемкие бэк-офисные задачи, снижая затраты и повышая точность. Роботизированная автоматизация процессов в сочетании с интеллектуальной обработкой документов может обрабатывать до 85% рутинных финансовых операций.

Автоматизированные процессы включают:

• Проверка документов и соответствие требованиям KYC
• Обработка счетов и кредиторская задолженность
• Регулирующая отчетность и проверки соответствия
• Рабочие процессы подключения клиентов

Модели ИИ, определяющие будущее Fintech

Различные модели ИИ превосходно справляются с конкретными финансовыми задачами. Понимание этих возможностей помогает организациям выбрать правильную технологию для своих нужд:

🧠 Применение моделей ИИ в финансах

Выбор модели ИИ зависит от конкретных случаев использования. Например, организациям, внедряющим решения для встреч на основе ИИ, часто требуются другие возможности, чем тем, которые используются для прямо