Современный финансовый мир переживает эпоху перемен, где искусственный интеллект становится ключевым драйвером инноваций и эффективности. С момента выхода ChatGPT от OpenAI в начале 2023 года интерес к ИИ в таких консервативных и регламентированных сферах, как банковское дело, резко возрос. Одним из самых примечательных примеров смелого и взвешенного внедрения таких технологий является Bank of New York (BNY), учреждение с почти 240-летней историей, осознающее необходимость инноваций для сохранения своего лидерства в индустрии. Для банка BNY, который был основан Александром Гамильтоном в 1784 году, адаптация к новому цифровому веянию стала вопросом выживания и дальнейшего развития. Вызовы, которые сопровождают внедрение искусственного интеллекта в банковском секторе, многочисленны.
Риск появления ошибочных решений вследствие «галлюцинаций» ИИ или неправильно запрограммированных агентов может привести к серьезным последствиям, включая рыночные потрясения. Кроме того, финансовые компании строго ограничены нормативными актами, касающимися обработки персональных данных и коммерческой тайны, что требует особой осторожности при интеграции новых технологий. На фоне таких сложностей в BNY приняли решение не откладывать внедрение инноваций, а действовать решительно. Уже в 2024 году банк запустил внутренний ИИ-инструмент под названием Eliza, названный в честь супруги Гамильтона. Эта система базируется на передовых моделях, включая GPT-4 от OpenAI и Gemini от Google.
Eliza позволяет сотрудникам создавать специализированных чат-ботов и интеллектуальных агентов, которые помогают не только решить рутинные задачи, связанные с комплаенсом и внутренним контролем, но и выполнять сложные аналитические функции. Такое решение помогает ускорить процессы и повысить качество обслуживания клиентов. В дополнение к этому, недавно BNY и OpenAI объявили о партнерстве, направленном на совместную разработку решений с применением ИИ для финансового сектора. Такая коллаборация открывает двери для более глубокого внедрения искусственного интеллекта и использования возможностей машинного обучения для анализа данных, управления рисками и улучшения клиентского опыта. Новые лидеры ИИ в крупнейших финансовых учреждениях столкнулись с дилеммой: разрабатывать ли собственные технологии или приобретать готовые решения.
Традиционно банки предпочитали создавать всё внутри компании, чтобы сохранить контроль и соответствовать высоким требованиям безопасности. Goldman Sachs, например, разработал собственный почтовый клиент, что иллюстрирует высокую степень самостоятельности и консерватизма в технологических вопросах. Однако в последние годы эта культура постепенно меняется под воздействием быстро развивающихся технологий и растущей конкуренции. Эксперты, такие как Давид Хабер, который имеет опыт работы в финтех-стартапах и Goldman Sachs, отмечают, что банки начинают открываться для сторонних разработок и сотрудничества с технологическими компаниями. Тем не менее, некоторые, включая BNY, продолжают тренировать собственные модели ИИ, используя базовые архитектуры, предоставленные такими игроками, как Meta или Mistral, и адаптируя их под свои данные и задачи.
Такой гибридный подход позволяет сохранить безопасность и уникальность решений, одновременно воспользовавшись преимуществами передовых технологий. На практике использование ИИ в банках включает не только автоматизацию рутинных операций, но и применение машинного обучения для оценки кредитоспособности клиентов, борьбы с мошенничеством и управления портфелями. Искусственный интеллект позволяет значительно повысить скорость обработки информации и качество прогнозов, что жизненно важно в условиях высокой волатильности и глобальных экономических вызовов. Однако внедрение ИИ в банковскую систему сопровождается и определенными рисками. Банки уделяют особое внимание проверке и тестированию алгоритмов, чтобы исключить появление ошибок, способных привести к неверным финансовым решениям.
Такой подход требует значительных инвестиций и привлечения квалифицированных специалистов, способных разбираться в технических и регуляторных аспектах одновременно. Важным аспектом успеха является и создание культуры инноваций внутри банковских структур. BNY демонстрирует, что можно сохранять традиционные ценности и одновременно внедрять прорывные технологии. Привлечение талантливых руководителей по ИИ, таких как Сартак Паттанаик, способствует формированию команды, способной оценить как возможности, так и угрозы новой эпохи. Кроме того, законодательные и этические нормы играют ключевую роль в процессе цифровой трансформации.
Регуляторы по всему миру начинают активно разрабатывать стандарты и рекомендации по использованию ИИ в финансах, что свидетельствует о необходимости балансировать инновации и защиту интересов клиентов и рынков. В итоге, опыт BNY и других ведущих банков показывает, что искусственный интеллект становится не просто модным трендом, а стратегическим ресурсом, способным коренным образом изменить финансовую отрасль. Ключ к успеху заключается в умении сочетать инновации с ответственностью, строгостью регуляций и внутренним контролем. Будущее банковской сферы будет тесно связано с развитием ИИ и технологий больших данных. Компании, которые смогут эффективно управлять рисками и использовать возможности новых решений, получат заметное конкурентное преимущество и обеспечат стабильность и процветание для себя и своих клиентов.
В этом контексте пример BNY является показательным и вдохновляющим для всей индустрии, показывая, как можно идти в ногу со временем и формировать будущее финансового мира.
