Money Limitless

Банки и ИИ

Прошлый год однозначно стал бумом искусственного интеллекта. Запихать магические буквы AI теперь стремятся в любой бизнес, даже в такой консервативный, как банки – ведь любой намек на использование ИИ радует инвесторов и акционеров. Когда про ИИ говорит Герман Оскарович, особенно не удивляешься – ведь Сбер уже давно не банк, а IT-компания!

Иногда люди находят технологиям совершенно неожиданное применение. Например, пару дней назад огласку получила история о том, как молодой талантливый разработчик посадил ChatGPT общаться за него с девушками в Tinder и сделал из поиска спутницы конвейер, в котором ему оставалось только ходить на свидания с отобранными по внешности и ценностям людьми.

Историю эту я вспоминаю не случайно. Пару раз подписчики в комментариях высказывали идею: а почему корреспондентские отношения по долларам и евро обычно устанавливают только крупнейшие банки мира? Что мешает какому-нибудь региональному банку из Техаса открыть корсчета российским банкам и озолотиться на их платежах? У меня нет какого-то ответа, кроме «у банка недостаточно денег, чтобы интегрировать комплаенс-чеки в свой транзакционный бизнес и все еще на этом зарабатывать».

С одной стороны, все выглядит просто: скорми роботу базу из санкционных списков и останавливай платежи, в которых есть слова “Potanin” и «Рособоронэкспорт». Судя по тому, что платежи встают и без этих слов, сделать такую работу недостаточно.

Провести платежку в валюте для банка стоит немного: 10-50 долларов или евро, еще немного набегает на подтверждениях и расследованиях. Пропустить платежи, которые должны быть заблокированы в связи с санкциями, может обойтись в сотни миллионов. Соотношение «риск/доходность» выглядит не очень привлекательно.

Самая главная сложность – интегрировать в свой комплаенс систему, которая будет со стопроцентной надежностью изолировать все неправильное и при этом не вызывать слишком много ложных срабатываний, на которые будет вручную реагировать перегруженный сотрудник комплаенса. Пока данный ответственный сотрудник пьет кофе, в терминал может прилететь еще десяток писем от расстроенных банков-респондентов, менеджеров которых атакуют злые клиенты. Каждая комплаенс-проверка в итоге требует кучу людских ресурсов, а они далеко не так дешевы и эффективны, как работа нейросети.

Наверное, вы не раз сталкивались с ложными срабатываниями банковских алгоритмов – например, когда Сбербанк не дал перевести 10 тысяч рублей человеку в другом городе и вам звонит назойливый робот. Или когда глупый чат-бот с пятого раза никак не может понять вопрос и не торопится звать живого человека (хотя тот может быть не намного умнее). Наверное, это злит, но невозможность как-то избежать взаимодействия с алгоритмами банка заставляет нас с этим мириться.

Если вы прочитали твиттерскую историю, то наверняка заметили, скольким количеством деталей в конечном итоге оброс алгоритм, женивший ее героя. Я далек от разработки, но развернуть с нуля подобный конвейер мне кажется довольно амбициозной задачей. Еще более амбициозным кажется реализовать это в банке, где одно только согласование такой идеи может занять месяцы, потому что буквально половина сотрудников банка должна засунуть внутрь нос и понять, как оно работает. У автора в его работе не было никаких ограничений, а цена ошибки была невысока – максимум испорченное свидание. Испорченное рандеву с ответственным лицами из OFAC для менеджмента банка – прекрасная мотивация сопротивляться внедрению любых идей, в том числе таких гениальных, как «открыть корсчета российским банкам и делать бизнес».

Что думаете вы? Напишите в комментариях :)

@golimitIess

www.group-telegram.com/in/golimitIess.com/87

3.7K viewsFeb 1, 2024 at 16:02

Банки и ИИ

Прошлый год однозначно стал бумом искусственного интеллекта. Запихать магические буквы AI теперь стремятся в любой бизнес, даже в такой консервативный, как банки – ведь любой намек на использование ИИ радует инвесторов и акционеров. Когда про ИИ говорит Герман Оскарович, особенно не удивляешься – ведь Сбер уже давно не банк, а IT-компания!

Иногда люди находят технологиям совершенно неожиданное применение. Например, пару дней назад огласку получила история о том, как молодой талантливый разработчик посадил ChatGPT общаться за него с девушками в Tinder и сделал из поиска спутницы конвейер, в котором ему оставалось только ходить на свидания с отобранными по внешности и ценностям людьми.

Историю эту я вспоминаю не случайно. Пару раз подписчики в комментариях высказывали идею: а почему корреспондентские отношения по долларам и евро обычно устанавливают только крупнейшие банки мира? Что мешает какому-нибудь региональному банку из Техаса открыть корсчета российским банкам и озолотиться на их платежах? У меня нет какого-то ответа, кроме «у банка недостаточно денег, чтобы интегрировать комплаенс-чеки в свой транзакционный бизнес и все еще на этом зарабатывать».

С одной стороны, все выглядит просто: скорми роботу базу из санкционных списков и останавливай платежи, в которых есть слова “Potanin” и «Рособоронэкспорт». Судя по тому, что платежи встают и без этих слов, сделать такую работу недостаточно.

Провести платежку в валюте для банка стоит немного: 10-50 долларов или евро, еще немного набегает на подтверждениях и расследованиях. Пропустить платежи, которые должны быть заблокированы в связи с санкциями, может обойтись в сотни миллионов. Соотношение «риск/доходность» выглядит не очень привлекательно.

Самая главная сложность – интегрировать в свой комплаенс систему, которая будет со стопроцентной надежностью изолировать все неправильное и при этом не вызывать слишком много ложных срабатываний, на которые будет вручную реагировать перегруженный сотрудник комплаенса. Пока данный ответственный сотрудник пьет кофе, в терминал может прилететь еще десяток писем от расстроенных банков-респондентов, менеджеров которых атакуют злые клиенты. Каждая комплаенс-проверка в итоге требует кучу людских ресурсов, а они далеко не так дешевы и эффективны, как работа нейросети.

Наверное, вы не раз сталкивались с ложными срабатываниями банковских алгоритмов – например, когда Сбербанк не дал перевести 10 тысяч рублей человеку в другом городе и вам звонит назойливый робот. Или когда глупый чат-бот с пятого раза никак не может понять вопрос и не торопится звать живого человека (хотя тот может быть не намного умнее). Наверное, это злит, но невозможность как-то избежать взаимодействия с алгоритмами банка заставляет нас с этим мириться.

Если вы прочитали твиттерскую историю, то наверняка заметили, скольким количеством деталей в конечном итоге оброс алгоритм, женивший ее героя. Я далек от разработки, но развернуть с нуля подобный конвейер мне кажется довольно амбициозной задачей. Еще более амбициозным кажется реализовать это в банке, где одно только согласование такой идеи может занять месяцы, потому что буквально половина сотрудников банка должна засунуть внутрь нос и понять, как оно работает. У автора в его работе не было никаких ограничений, а цена ошибки была невысока – максимум испорченное свидание. Испорченное рандеву с ответственным лицами из OFAC для менеджмента банка – прекрасная мотивация сопротивляться внедрению любых идей, в том числе таких гениальных, как «открыть корсчета российским банкам и делать бизнес».

Что думаете вы? Напишите в комментариях :)

@golimitIess

BY Money Limitless