ИИ и аналитика данных в сфере финансовых услуг

Как ИИ и аналитика данных повышают эффективность финансовых услугКак ИИ и аналитика данных повышают эффективность финансовых услуг

Бизнес

Теги

#ИИ

#Инжиниринг

#Аналитика данных

#Финансовые услуги

Финансовые организации десятилетиями создавали сложные модели, системы управления рисками, клиентские платформы и инфраструктуры данных. Теперь они получили доступ к гораздо более широкому спектру возможностей ИИ: от традиционного машинного обучения и аналитики в реальном времени до генеративных и агентных систем.

Вопрос внедрения уже не стоит так остро. Выяснилось, что 81% опрошенных фирм в сфере финансовых услуг уже используют ИИ на том или ином уровне, однако лишь 14% считают его трансформационным фактором для своей стратегии и конкурентного преимущества. Более половины также отметили сложность оценки ценности внедрения ИИ.

Проблема заключается не только в технической части. Она отражает трудность объединения моделей, данных, решений, контроля и операционных процессов вокруг измеримого результата.

ИИ и аналитика данных могут усилить борьбу с мошенничеством, улучшить кредитование, обработку страховых случаев, регуляторную отчетность, удержание клиентов и инвестиционные операции. Но реальная ценность появляется только тогда, когда организация может ответить на шесть вопросов:

• Какой финансовый, операционный, клиентский результат или результат в области управления рисками мы улучшаем?
• Какие данные необходимы и можно ли им доверять?
• Как будет тестироваться модель или аналитическая система?
• Где ее выходные данные будут интегрированы в рабочий процесс?
• Кто сохраняет полномочия и ответственность?
• Как будут отслеживаться производительность, риски и ценность после внедрения?

В этом и заключается разница между вариантом использования ИИ и операционной возможностью, основанной на ИИ.

Разрыв в зрелости данных в финансовых услугах

Банки, страховые компании, управляющие активами и финтех-компании по своей сути богаты данными. Их информация охватывает транзакции, счета, полисы, страховые случаи, рынки, взаимодействие с клиентами, системы рисков, документы и внешних провайдеров.

Тем не менее, ценные данные часто разрознены между устаревшими ядрами, приобретенными платформами, ведомственными хранилищами, облачными средами, электронными таблицами и сторонними сервисами. Определения могут различаться в отделах финансов, рисков, комплаенса, операций и продуктовых командах. Один и тот же клиент может фигурировать под разными идентификаторами. Исторические данные могут отражать устаревшие продукты или политики. Линейность данных может быть неполной именно там, где наиболее важны объяснимость и возможность аудита.

Банк Англии и FCA обнаружили, что 75% опрошенных финансовых фирм Великобритании уже использовали ИИ в 2024 году. Пятьдесят пять процентов зарегистрированных случаев использования включали автоматизированное принятие решений, но только 2% были описаны как полностью автономные. Конфиденциальность данных, их качество, безопасность, зависимость от сторонних поставщиков и сложность моделей были среди главных проблем.

Это важное различие. Финансовые услуги не переходят напрямую от ручного труда к автономным институтам. Большинство организаций внедряют ИИ выборочно, вокруг существующих решений и механизмов контроля. Их задача — сделать эти системы точными, объяснимыми, устойчивыми и достаточно полезными, чтобы заслужить место в промышленной эксплуатации.

Путь от финансовых данных к ценности зависит от объединения доверенной информации, ИИ и аналитики с контролируемыми рабочими процессами и четко измеренными результатами.

Превращение финансовых данных в измеримую ценность требует связного пути от управляемой информации к контролируемому решению и четко определенному результату.

Как мы объясняем в материале о том, как ИИ и аналитика данных повышают бизнес-результаты, влияние на бизнес зависит от подключения доверенных данных и интеллекта к рабочему процессу, где происходит действие.

Ваш партнер по ИИ

Создайте фундамент данных для финансового ИИ.

Exadel объединяет и управляет финансовыми данными, чтобы ИИ мог поддерживать своевременные и отслеживаемые решения по всему предприятию.

7 высокоэффективных приложений ИИ и аналитики в финансовых услугах

1. Выявление мошенничества и распознавание паттернов AML

Команды по борьбе с мошенничеством и финансовыми преступлениями должны находить относительно небольшое количество значимых рисков среди огромных объемов легитимной активности. Правила остаются важными, но они могут генерировать огромные очереди оповещений и с трудом выявляют новые закономерности.

Машинное обучение может оценивать поведение при транзакциях, сигналы устройств, контрагентов, географию, связи по счетам и предыдущие расследования. Сетевая аналитика может выявлять связи между сущностями, а языковые модели могут поддерживать проверку документов, сопоставление имен и исследования следователей.

В исследовании сравнивались несколько больших языковых моделей с методами нечеткого поиска при проверке санкционных списков. В рамках реалистичных порогов протестированные LLM сократили количество ложноположительных результатов на 92% и увеличили показатели обнаружения на 11% по сравнению с самым сильным базовым методом нечеткого поиска. Модели также работали значительно медленнее, что иллюстрирует, почему производственные решения должны учитывать задержку, стоимость, объяснимость и пропускную способность рабочего процесса наряду с точностью.

Поэтому успех следует измерять через финансовые потери от мошенничества, охват обнаружения, уровень ложноположительных результатов, время проверки оповещений, производительность следователей и качество эскалаций, а не просто по количеству сгенерированных оповещений. Люди-следователи должны сохранять возможность изучать доказательства и оспаривать систему.

2. Скоринг кредитных рисков и андеррайтинг займов

ИИ может объединять традиционную кредитную информацию с активностью по счету, паттернами денежных потоков, документами и другими разрешенными данными для поддержки проверок платежеспособности, оценки риска дефолта, проверки документов и приоритизации андеррайтинга.

Возможность заключается в более быстром и последовательном анализе. Риск состоит в том, что модель может воспроизвести исторические предубеждения, полагаться на нестабильные прокси-показатели или выдать рекомендацию, которую клиенты и сотрудники не смогут осмысленно понять.

Анализ ЕЦБ показал, что банки, сообщающие о более активном внедрении ИИ для кредитного скоринга, также демонстрируют большую дисперсию в ценообразовании новых кредитов, что согласуется с использованием более гранулярной информации при оценке рисков. Это не доказывает, что каждое решение стало более точным, справедливым или выгодным для клиентов. Это делает тестирование подгрупп, документирование, объяснимость и постоянный анализ результатов более важными.

Соответствующие показатели включают время принятия решения, уровень ручной проверки, показатели дефолтов, последовательность ценообразования, отмены решений, жалобы и эффективность работы с различными группами клиентов. Учреждению также необходимо определить, когда модель должна информировать о решении, а когда должен вмешаться человек.

3. Алгоритмическая торговля и оптимизация портфеля

ИИ и аналитика могут поддерживать исследование рынка, генерацию сигналов, построение портфеля, сценарный анализ, исполнение, надзор и управление рисками. Они могут обрабатывать структурированные рыночные данные наряду с новостями, отчетностью и другими разрешенными источниками со скоростью, с которой не сравнится ни одна команда людей.

Но более быстрый анализ не означает предсказуемую доходность. Финансовые отношения меняются, модели могут сходиться к схожим стратегиям, а кажущиеся стабильными паттерны могут исчезнуть в условиях стресса. Более автономные системы также могут вести себя способами, которые трудно предвидеть на быстро меняющихся рынках.

Таким образом, ИИ должен функционировать в рамках установленных полномочий, лимитов риска, стандартов тестирования, предторгового контроля, мониторинга и процедур экстренного вмешательства. ESMA’s 2026 supervisory briefing выделяет управление, тестирование, аутсорсинг и предторговый контроль в качестве ключевых аспектов алгоритмической торговли в рамках MiFID II.

Полезные показатели включают качество исполнения, доходность с поправкой на риск, просадки, оборачиваемость, проскальзывание, нарушение лимитов и поведение в стрессовых условиях. Наиболее эффективным краткосрочным применением часто является улучшение работы по исследованию, программированию, надзору и поддержке принятия решений ответственными инвестиционными специалистами, а не полная передача им полномочий по торговле.

4. Автоматизация соблюдения нормативных требований и отчетности

Финансовые учреждения тратят много времени на сбор доказательств, сверку данных, пересмотр политик, расследование исключений и подготовку регуляторной отчетности.

ИИ и аналитика могут классифицировать документы, отслеживать информацию в различных системах, выявлять аномалии, обобщать изменения в нормативно-правовой базе, проверять средства контроля и приоритизировать дела для рассмотрения. Генеративный ИИ может помочь в подготовке черновиков или разъяснении проблем с данными при условии, что каждый результат остается связанным с утвержденными источниками и подотчетным анализом.

Основой являются управляемые данные с четкой историей происхождения. Цифра в регуляторном отчете должна быть прослеживаемой через все преобразования до своего источника. Рекомендация по соблюдению требований должна содержать указание на доказательства, на которых она основывается.

Полезные показатели включают время цикла отчетности, усилия по сверке, исключения по качеству данных, охват тестирования средств контроля, повторяющиеся выводы и время, затраченное на сбор аудиторских доказательств. Автоматизация не должна размывать ответственность: регулируемое учреждение остается ответственным за отчет, решение или подачу документов. BIS identifies data quality, accountability, governance, privacy, security, and supervisory access как повторяющиеся проблемы на протяжении всего жизненного цикла финансового ИИ.

5. Пожизненная ценность клиента и прогнозирование оттока

Банки и страховые компании могут использовать транзакции, владение продуктами, взаимодействие с сервисами, жалобы, цифровое поведение и сигналы о жизненных событиях для оценки риска оттока, ценности клиента или вероятной потребности в продукте.

Deloitte’s 2025 EMEA model-risk research обнаружил, что 53% опрошенных банков и 37% страховых компаний использовали ИИ в моделях клиентского опыта. В анализе утверждается, что будущих лидеров будут отличать не столько само внедрение, сколько редизайн процессов, управление и управление изменениями.

Результаты могут помочь команде решить, с кем связаться, какую проблему обслуживания решить в первую очередь или где клиент может получить выгоду от более подходящего продукта. Это полезнее, чем рассматривать персонализацию как увеличение объема автоматизированных предложений.

Соответствующие показатели включают удержание, разрешение жалоб, уровень отклика, стоимость обслуживания, соответствие продукта и долгосрочную ценность клиента. Учреждения также должны проверять, не создают ли рекомендации несправедливого исключения, неуместного давления или непоследовательного отношения.

6. Обработка претензий и андеррайтинг в страховании

Страховые рабочие процессы содержат большие объемы структурированной и неструктурированной информации: заявки, записи о полисах, заметки оценщиков, медицинские или ремонтные документы, фотографии, счета-фактуры и отчеты третьих сторон.

Компьютерное зрение и языковые модели могут извлекать информацию, выявлять недостающие документы, проводить триаж претензий, оценивать сложность и выявлять возможности для мошенничества или суброгации. Прогностические модели могут помочь приоритизировать проверку андеррайтинга или поддержать выбор рисков.

В одном анонимном проекте Exadel разработала возможность идентификации суброгации с поддержкой ИИ, которая анализировала документы по претензиям и доказательства в виде изображений, приоритизировала потенциальные возможности возмещения и сохраняла за человеком право принятия окончательных решений. В отчете об этом случае сообщалось об улучшении эффективности процесса суброгации примерно на 10%.

Полезные показатели включают время цикла обработки претензии, стоимость возмещения, количество ручных операций, утечки, клиентский опыт и эффективность андеррайтинга. Решения с высоким уровнем воздействия по-прежнему требуют четких правил для проверки, эскалации и отмены.

7. Персонализация в реальном времени и следующее лучшее действие

Аналитика в реальном времени может объединять текущий контекст с данными об учетной записи, транзакциях, каналах и услугах, чтобы рекомендовать следующее наиболее полезное действие. Это может быть подтверждение мошенничества, предупреждение о комиссии, предложение по сбережениям, вмешательство в обслуживание или разговор о соответствующем продукте.

Рекомендации должны отражать потребности клиента, согласие, пригодность и обязательства учреждения по ведению деятельности.

Организациям необходимы потоковая передача данных, событийно-ориентированная архитектура, общие определения клиентов и единообразное обслуживание при взаимодействии через мобильные устройства, веб-сайты, контакт-центры и отделения. Банк Англии и FCA обнаружили, что операции, розничный банкинг, поддержка клиентов, борьба с мошенничеством и соблюдение нормативных требований были среди областей, в которых финансовые учреждения уже использовали или планировали использовать ИИ.

Показатели могут включать время отклика, принятие, цифровое завершение, разрешение обслуживания, удержание и удовлетворенность клиентов. Краткосрочная конверсия не должна быть единственным показателем, когда на кону долгосрочное соответствие и доверие.

Перевод финансового ИИ в промышленную эксплуатацию.

Exadel проектирует ИИ вокруг рабочих процессов, средств контроля и мониторинга, необходимых финансовым учреждениям для надежного развертывания.

Регуляторные соображения: управление ИИ в сфере финансовых услуг

ИИ в финансовых услугах работает в рамках пересекающихся требований к моделям, рынкам, конфиденциальности, устойчивости и подотчетности. Применимая база зависит от учреждения, юрисдикции, предполагаемого использования, уровня автоматизации, влияния на клиента и участия третьих сторон.

Уровень валидации, объяснимости, проверки и управления должен, как правило, повышаться по мере приближения ИИ к принятию решений с высоким уровнем воздействия на клиентов, кредитование, претензии, инвестиции или соблюдение нормативных требований.

Полезный способ осмысления управления финансовым ИИ — это континуум рисков: чем ближе ИИ к важным решениям, тем сильнее должны быть средства контроля, валидация и человеческий надзор.

Управление модельными рисками в США: SR 26-2

В апреле 2026 года Federal Reserve, OCC, and FDIC replaced SR 11-7 with revised interagency guidance. Федеральная резервная система в SR 26-2 подчеркнула риск-ориентированный подход, связанный с целью модели, подверженностью риску и существенностью.

Он охватывает разработку, тестирование, валидацию, анализ результатов, мониторинг, инвентаризацию, документацию, эффективный вызов, управление и надзор со стороны третьих лиц.

Руководство официально применяется к традиционным статистическим и количественным моделям, а также к негенеративному и неагентному ИИ. Генеративный и агентный ИИ исключены из сферы его действия, поскольку они являются новыми и быстро развивающимися, хотя агентства заявляют, что более широкие практики управления рисками и руководства должны лежать в основе средств контроля, применяемых к ним.

Закон ЕС об ИИ

Согласно Закону ЕС об ИИ, системы, используемые для оценки кредитоспособности физических лиц или установления кредитных рейтингов, включены в список потенциально высокорискованных приложений, при этом системы обнаружения мошенничества рассматриваются отдельно. ИИ, используемый для индивидуальной оценки рисков и ценообразования в страховании жизни и здоровья, также включен.

Классификация по-прежнему зависит от предполагаемой цели и принципа работы. Некоторые узкоспециализированные, процедурные, подготовительные или проверяемые человеком приложения могут подпадать под исключения, в то время как системы, осуществляющие профилирование физических лиц, остаются системами высокого риска.

Вслед за AI Omnibus 2026 года, основные правила для систем высокого риска из Приложения III должны вступить в силу со 2 декабря 2027 года. Требования к ИИ, встроенному в регулируемые продукты, запланированы на 2 августа 2028 года.

MiFID II, GDPR и DORA

Для инвестиционного консультирования, управления портфелем и алгоритмической торговли сохраняют актуальность существующие обязательства MiFID II. ESMA’s 2026 supervisory briefing делает акцент на управлении, тестировании, аутсорсинге и предторговом контроле для алгоритмической торговли.

ИИ, взаимодействующий с клиентами, также может подпадать под требования GDPR, касающиеся профилирования, прозрачности и принятия исключительно автоматизированных решений, которые влекут за собой правовые или аналогичные значимые последствия. Решение Суда Европейского союза по делу SCHUFA подтвердило, что кредитный рейтинг сам по себе может подпадать под действие статьи 22, если кредитор в значительной степени полагается на него при принятии решения о предоставлении кредита.

DORA применяется с 17 января 2025 года. Он имеет отношение к операционной устойчивости и зависимости от сторонних технологий в сфере финансовых услуг с использованием ИИ.

Это не является юридической или комплаенс-консультацией. Организациям следует оценивать отдельные системы совместно со своими командами по управлению модельными рисками, юридическими вопросами, комплаенсом, защитой данных, безопасностью и операционной устойчивостью.

Создание инфраструктуры данных, готовой к ИИ, для финансовых услуг

Эффективность ИИ зависит от данных и операционной среды, в которой он работает.

Банк международных расчетов отмечает, что данные лежат в основе всех процессов: от онбординга и оценки кредитоспособности до андеррайтинга, выявления мошенничества, мониторинга ПОД/ФТ и управления рисками. В обзоре за 2026 год подчеркиваются ожидания относительно качества, репрезентативности, конфиденциальности, безопасности, подотчетности и управления на протяжении всего жизненного цикла ИИ.

Для финансовой среды, готовой к ИИ, может потребоваться:

• Управляемые данные о клиентах, счетах, полисах, претензиях и транзакциях
• Потоковая передача событий в реальном времени и API
• Согласованные идентификаторы, справочные данные и бизнес-определения
• Метаданные и сквозная прослеживаемость
• Контроль качества и наблюдаемость
• Контроль прав доступа, конфиденциальности и безопасности
• Контролируемый доступ к сторонним и альтернативным данным
• Реестры моделей, конвейеры оценки и мониторинг
• Интеграция с устаревшими основными системами и платформами управления рисками
• Устойчивые процессы развертывания и восстановления

Именно здесь услуги по проектированию данных и аналитике становятся частью бизнес-результата. Модель не может принимать надежные решения, если входные данные задерживаются, имеют противоречивые определения или их невозможно отследить. Текущее предложение услуг Exadel сосредоточено на подключении, стандартизации, управлении и операционализации данных для ИИ и аналитики.

Операционные возможности вокруг этой инфраструктуры важны не меньше, чем сама архитектура. Команды по работе с данными, модельными рисками, инженерии, безопасности, комплаенсу и бизнес-подразделения должны обладать знаниями и ответственностью для оценки изменений, расследования проблем и управления системами ИИ после их ввода в эксплуатацию.

В Exadel мы сочетаем опыт в сфере финансовых услуг с инженерией данных, инженерией ИИ, безопасной модернизацией и внедрением в производство с помощью модели, объединяющей консалтинг, инженерные услуги и развитие компетенций клиентов.

Мы помогаем организациям расставлять приоритеты в вариантах использования, создавать управляемые конвейеры данных и моделей, интегрировать ИИ в реальные рабочие процессы, а также настраивать тестирование, надзор и мониторинг, необходимые после запуска. Мы также работаем вместе с внутренними командами по технологиям, рискам, данным и бизнесу, чтобы практики, необходимые для эксплуатации и управления этими возможностями, не оставались исключительно на стороне внешнего партнера.

Эта возможность реализации поддерживается партнерством Exadel с Cursor, Anthropic и OpenAI, а также сертифицированными специалистами внутри нашей организации. Для клиентов из сферы финансовых услуг ценность заключается в привнесении актуальных знаний о передовых технологиях ИИ и практиках внедрения в оценку моделей и платформ, архитектуру, инженерию, управление и развитие компетенций, а не просто в самих партнерствах.

Выбор технологий по-прежнему должен соответствовать требованиям конкретного варианта использования, включая возможности модели, интерпретируемость, безопасность, местоположение данных, задержку, стоимость, регуляторные обязательства, сторонние риски, интеграцию и существующую архитектуру организации.

Для ведущей страховой компании США в сфере ветеринарии Exadel перенесла органически развитую среду машинного обучения на производственную основу MLOps. Автоматизированное обучение, валидация, версионирование, развертывание и теневое тестирование сократили время отклика прогнозов на 25%, снизили уровень ошибок отклика на 2% и сократили время развертывания модели до нескольких часов.

В другом проекте для глобального поставщика финансовых услуг Exadel использовала генеративный ИИ с проверкой старшими инженерами баз данных для миграции более 1200 артефактов баз данных. Этот подход позволил примерно удвоить пропускную способность, ускорить отдельные преобразования в два-три раза и сократить общий срок проекта примерно на 28%.

Эти результаты были достигнуты благодаря сочетанию автоматизации с инженерным суждением, контролируемой валидацией и интеграцией в производство, а не за счет предоставления модели возможности работать без подотчетности.

Это отражает более широкий принцип нашей модели реализации: люди, консультирующие по вопросам применения ИИ, остаются в тесной связи с инженерами, ответственными за его безопасную работу в производственной среде клиента.

Изучите возможности Exadel в сфере финансовых услуг, чтобы увидеть, как мы связываем стратегию ИИ, производственную инженерию, управление и развитие компетенций клиентов вокруг безопасной и масштабируемой реализации.

Превратите ИИ в сфере финансовых услуг в управляемую операционную возможность

Возможности в сфере финансовых услуг значительны, но само по себе внедрение не является конечным результатом.

Организации, создающие долгосрочную ценность, будут связывать надежные данные, протестированные модели, устойчивую инженерию, подотчетные рабочие процессы и соразмерное управление вокруг четко измеримых результатов.

Exadel помогает банкам, страховщикам, управляющим активами и финтех-компаниям перейти от перспективных вариантов использования ИИ к надежным производственным возможностям.

Часто задаваемые вопросы

Каковы самые большие барьеры для внедрения ИИ в финансовых услугах?

Крупнейшими барьерами являются фрагментированные данные, интеграция с устаревшими системами, неясная ответственность за модели, регуляторные и конфиденциальные требования, слабое измерение результатов, зависимость от третьих сторон и трудности с переводом успешных пилотов в промышленную эксплуатацию. Организациям также может не хватать возможностей оценки и мониторинга, необходимых для генеративных или агентных систем.

Сильная программа начинается с определения результата, оценки готовности данных и операционной готовности, а также установления подотчетности перед развертыванием. Исследование Кембриджа 2026 года относит доступность и качество данных, таланты, устаревшую архитектуру, конфиденциальность, ненадежные результаты, устойчивость и человеческий надзор к числу постоянных ограничений и рисков сектора. (Кембриджская бизнес-школа Judge)

Как финансовым организациям следует измерять рентабельность инвестиций в ИИ?

Начните с процесса, который подвергается изменениям. Установите текущий уровень потерь, время цикла, объем ручного труда, конверсию, подверженность рискам, уровень ошибок или результат для клиента до внедрения.

Затем измерьте прямые результаты наряду с показателями внедрения, качества, надежности и контроля. Включите полную стоимость подготовки данных, интеграции, инфраструктуры, проверки, участия человека, соблюдения нормативных требований, мониторинга и обслуживания.

Точность модели важна, но она не тождественна финансовой ценности.

Может ли ИИ принимать финансовые решения без участия человека?

Некоторые задачи с низким уровнем риска могут быть в значительной степени автоматизированы, но надлежащий уровень участия человека зависит от самого решения, существенности, юрисдикции, влияния на клиента и архитектуры модели.

Решения в области кредитования, страховых выплат, инвестиций, борьбы с мошенничеством и соблюдения нормативных требований могут потребовать значимого надзора, прав на проверку или эскалации. Организации должны определить, информирует ли ИИ, рекомендует или исполняет; кто может отменить его решение; и как решения документируются и оспариваются.

Автор: Девендра Шарма, директор по данным и аналитике

Сентябрь 2026 г.

Ваш партнер по ИИ

Превратите финансовый ИИ в управляемую ценность.

Exadel объединяет опыт в сфере финансовых услуг, инженерные компетенции, управление и возможности для перехода ИИ от сценария использования к промышленной эксплуатации.

Центр ресурсов

Как ИИ и аналитика данных создают ценность для частных инвестиционных компаний

23 сентября 2026 г.

Как ИИ и аналитика данных повышают эффективность финансовых услуг

22 сентября 2026 г.

Как ИИ и аналитика данных улучшают бизнес-результаты: руководство для руководителей

21 сентября 2026 г.

Как ИИ и аналитика данных улучшают результаты в здравоохранении: руководство для руководителей систем здравоохранения

18 сентября 2026 г.

Агентный SDLC против традиционного SDLC: полное сравнение для предприятий

15 сентября 2026 г.

Агентный SDLC против общего уровня оркестрации ИИ: сравнение корпоративных агентных ИИ-решений

14 сентября 2026 г.

Давайте сделаем ваш следующий проект быстрее, безопаснее и умнее.

Связаться с нами