Во второй день XXII Международного банковского форума, организованного Ассоциацией банков России, эксперты финансовой отрасли обсудили перспективы внедрения искусственного интеллекта и сопутствующие риски, а также новую методику Банка России по оценке экономического положения банков. Деловой обед Точка Банка был посвящен поиску баланса между прибыльностью и подстройкой сервиса под клиента.
На круглом столе «Высокие технологии – потенциал и риски» эксперты углубились в тему применения искусственного интеллекта в финансовой сфере. Модератор сессии, президент ГК InfoWatch Наталья Касперская поставила вопросы о том, насколько безопасно внедрять искусственный интеллект и на какие потенциальные риски стоит обратить внимание компаниям. Также она обозначила проблему ответственности за решения и ответы ИИ.
Директор по работе с финансовым сектором Yandex Cloud Александр Долбнев отметил, что искусственный интеллект в финансовом секторе внедряется более высокими темпами по сравнению с другими отраслями. Любую новую технологию нужно оценивать с точки зрения безопасности, целостности и конфиденциальности, но применительно к ИИ появляется еще один параметр – проверка достоверности, перечислил он.
Александр Долбнев видит риски в создании ИИ-агентов с избыточными полномочиями. По его словам, потенциальную угрозу можно купировать за счет использования промышленных платформ, которые создаются ведущими вендорами в кооперации со специалистами по информационной безопасности. Такие платформы помогают автоматизировать весь жизненный цикл создания агентов.
Член правления, технический директор ЕДИНОГО ЦУПИС (НКО «Мобильная карта») Александр фон Розен обратил внимание на возможные негативные социальные последствия внедрения искусственного интеллекта, в первую очередь сокращение персонала. В финансовом секторе значительный пласт работы выполняют операторы, и организации привыкли выстраивать их труд таким образом, чтобы свести к нулю вероятность ошибок. В то же время внедрение чат-бота вместо специалистов может быть сопряжено с репутационными рисками, заметил фон Розен.
Заместитель директора Института искусственного интеллекта МГУ Андрей Грунин указал, что ИИ является следующим шагом в направлении автоматизации труда по аналогии с индустриализацией и цифровизацией. Он предостерег от очеловечивания языковых моделей.
Заместитель генерального директора НСПК Максим Крукелис рассказал о применении ИИ в противодействии мошенничеству, анализе рискового профиля заемщика и проведении безопасных операций.
Директор по стратегическому развитию АНО «Цифровая экономика» Лариса Митринская привела примеры успешного использования ИИ для выполнения аналитической работы и решения других задач, а также рассказала о страховании от киберрисков.
Круглый стол «Новая оценка экономического положения банков: реакция рынка, комментарии регулятора» был посвящен соответствующей обновленной методике Банка России.
Модератор дискуссии директор департамента банковского регулирования и аналитики Банк России Александр Данилов описал суть нового подхода, который призван более точно ранжировать банки по уровню риска. На его основе планируется ввести дифференцированные ставки страховых отчислений в Фонд обязательного страхования вкладов.
Заместитель директора департамента банковского регулирования и аналитики Банка России Руслан Булатов ответил на вопросы банков, в частности, об учете высокорискованных активов и рыночной позиции, а также стресс-тестировании.
Руководитель службы внутреннего аудита Абсолют Банка Елена Букина высказалась относительно учета рыночной позиции банка при оценке экономической устойчивости. В соответствии с новой методикой, банки ранжируются по группам, при этом значительная часть средних банков попадают лишь в третью группу. Между тем эти банки очень важны, демонстрируют устойчивость и быстро перенастраивают свои процессы в кризис, заметила она.
Президент банка ТКПБ Галина Хаустова считает, что рыночная позиция банка применительно к небольшим региональным банкам с базовой лицензией не должна приводить к ухудшению оценки их экономического положения. Малые банки необходимы для региональных экономик, они включены в областные программы поддержки бизнеса, способны оперативно решать проблемы своих клиентов, мотивировала она.
Гендиректор АКРА Владимир Гусаков поставил вопрос, каковы будут регуляторные последствия для банков, попавших в третью группу. Александр Данилов ответил, что содержательно это никак не ухудшит положение банка, в то же время в перспективе для каждой группы предусмотрены разные ставки отчисления в фонд страхования. По его словам, в данном случае принцип справедливости не нарушается.
Комментируя подходы к стресс-тестированию, старший вице-президент – директор банка ДОМ.РФ Иван Ларионов призвал помнить, что основной задачей таких тестов является проверка достаточности капитала банка в случае непредвиденных событий. Увязка результатов стресс-теста с определенными регуляторными мерами должна происходить по четким правилам. В целом можно предусмотреть процесс валидации или верификации моделей, которые применяются для стресс-теста, предложил Иван Ларионов.
В дискуссии также приняли участие управляющий директор департамента интегрированного риск-менеджмента Сбербанка Ян Басак, заместитель начальника департамента интегрированного риск-менеджмента Газпромбанка Ольга Казакова.
На деловом обеде Точка Банка эксперты поговорили о том, как финансовым организациям находить баланс между маржинальностью и высоким уровнем сервиса. Модерировал дискуссию Борис Ведерников, руководитель экосистемы в Точка Банке, выступили старший вице-президент Новикомбанка Анна Лаврентьева, старший вице-президент банка ПСБ Ирина Жимерина, президент Ассоциации ФинТех Максим Григорьев, руководитель CX B2B Сбербанка Даниил Старостин.
Борис Ведерников констатировал, что уже сейчас высокое качество продуктов и сервисов — это базовое ожидание клиентов. Он указал на важность формирования позитивного клиентского опыта приобретения банковского продукта. Также важной составляющей эффективного маркетинга является так называемая «заботливая продажа», когда в диалоге с клиентом банк изучает его потребности и подбирает продукт под конкретный запрос.