Император Нейрон. Искусственные нейронные сети захватывают финансовый рынок

Страховые компании начинают использовать в работе нейронные сети — способ обработки больших массивов данных, который имитирует связи нервных клеток мозга. Один из последних примеров технологии — приложение Prisma.

Обучаемый робот

Компания «Ренессанс страхование» первой на российском страховом рынке начала применять нейросетевые технологии, сообщил Банки.ру представитель страховщика.

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — это математическая модель, которая имитирует связи нервных клеток живого мозга. Последним «нашумевшим» примером использования нейронной сети было приложение Prisma для iPhone, которое позволяет стилизовать фото под полотна великих художников (подробно о том, как это делается и почему это не просто забава, а прорывная технология, писало издание Slon.ru, ныне Republic).

Ключевая особенность нейросети — в том, что она «обучается», а не программируется. В обычную программу можно заложить все возможные ответы на все возможные вопросы, а нейросеть после «изучения» большого количества образцов может делать верные выводы на основании данных, которых в обучающей выборке не было. Нейросети применяются, в частности, для распознавания образов и речи.

Российский финансовый рынок только начинает осваивать эту технологию, причем страхование как отрасль в этом отношении отстает от банковской.

«Ренессанс страхование» внедрила ИНС для прогнозирования вероятности кросс-продаж страхования имущества и от несчастного случая. Система «понимает», кому из клиентов целесообразно предлагать дополнительную страховку, а кому она точно не пригодится. Выводы она делает на основании накопленных данных, в частности — с телематических устройств (продается вместе с каско, отслеживает стиль вождения пользователи) и анализа звонков клиента.

Например, система выявила, что при покупке полиса каско клиенты старше 50 лет на 50% чаще склонны покупать дополнительно страховку имущества, чем клиенты до 30 лет. С другой стороны, владельцы автомобиля стоимостью от 4 млн рублей на 50% чаще покупают страхование имущества, чем владельцы машин стоимостью до 1 млн рублей.

«Критерии работают на пересечении, и мы добиваемся крайне высоких показателей кросс-продаж для клиентов от 50 лет с дорогими автомобилями, так как эти клиенты обладают высокой склонностью к страхованию имущества», — рассказали в «Ренессансе». Другой пример — решение выявило, что люди, которые задерживают на 30 дней подачу документов о страховом случае, с вероятностью на 25% ниже пролонгируют свой договор страхования. «Это позволило нам делать предложение заранее, чтобы удержать клиента», — говорит представитель СК.

Пока в «Ренессансе» рассчитывают, что с помощью технологии рост кросс-продаж составит 15%. В дальнейшем распознавание фото и голоса с помощью нейросетей может быть использовано при урегулировании, полагают в компании. Система даже сможет отслеживать эмоциональные закономерности, уверяют там: на основании обращений клиента в службу качества и общения со страховщиком в соцсетях определять, насколько человек конфликтен и энергичен, и направлять его к подходящему по темпераменту менеджеру.

Самообучаемые системы могут обрабатывать огромные массивы данных, которые человек не удержит в голове, подытоживают в «Ренессанс страховании». Риск ошибки существует, так как могут использоваться данные с неявными зависимостями, но эффект от нейросетей выше, чем возможные риски, считают в компании. Клиент же получит персонифицированный подход и экономию времени.

«Мы можем «предсказать» следующую покупку клиента...»

Компании финансового сектора могут получить выгоды от использования больших массивов данных о своих клиентах, подтверждает директор по развитию бизнеса SAS Россия/СНГ Антон Заяц. Самые частые примеры — прогнозы отклика для кросс-продажных предложений, вероятности ухода клиента, предотвращение мошенничества, рассказывает он.

Так, для борьбы с фродом нейросети используют в Тинькофф Банке: технология помогает увидеть аномалии в поведении человека при заполнении заявки на банковский продукт на сайте — тогда в банке дополнительно изучают анкету, рассказали в пресс-службе.

А в Модульбанке в этом году научили онлайн-банк самостоятельно выдавать кредиты.

«Кредитный робот анализирует базу клиентов, изучает реальность деятельности, самостоятельно определяет рейтинг надежности клиента, автоматически рассчитывает и выдает овердрафт», — рассказывает сооснователь Модульбанка Яков Новиков. При этом он отмечает, что в банке нет процессов, полностью построенных на нейросетях, — используются только элементы: «Использовать искусственный интеллект для общения с клиентами рано. Решать простые и понятные задачи — вполне возможно».

В Альфа-Банке нейросети начали использовать еще в 2009 году, рассказывает начальник отдела аналитики и моделирования розничного бизнеса банка Алексей Петров: эта технология применялась для прогнозирования отклика при обзвоне клиентов с предложениями по перекредитованию. Тинькофф Банку нейросети также помогают прогнозировать поведение клиентов по карточным продуктам. «Мы можем «предсказать» следующую покупку клиента по кредитной карте и предложить ему специальные условия в магазине на такую покупку», — говорят в пресс-службе.

В Промсвязьбанке технологию пока пилотируют — для анализа платежных транcакций и формирования целевых предложений для клиентов, говорит вице-президент, руководитель цифрового бизнеса банка Алгирдас Шакманас.

Затраты на внедрение ИНС опрошенные участники рынка оценить затруднились. Алгирдас Шакманас отметил, что большинство используемых Промсвязьбанком нейросетевых решений поставляются в open-source-формате (открытое программное обеспечение, исходный код которого доступен для просмотра, изучения и изменения. — Прим. Банки.ру). При этом использование таких решений требует больших вычислительных мощностей, указывает он.

«Затраты могут существенно возрасти за счет приобретения или аренды серверного оборудования, обработки данных для обучения, поиска и найма сотрудников, которые будут разрабатывать алгоритмы и встраивать их в бизнес-процессы», — добавляет Антон Заяц.

Смотрят в сторону искусственного интеллекта и страховщики. «АльфаСтрахование» точно будет использовать подобные подходы, причем не только в продажах, но и для выявления мошенничества, говорит директор департамента информационных технологий СК Андрей Педоренко. Однако он считает, что нейросети пока слабо применимы в сложных системах принятия решения, где есть множественные факторы влияния исходных данных на результат.

Для кросс-продаж, по его мнению, более достоверные результаты дают традиционные подходы — статистический анализ и выстраивание дерева решений. Однако нейросети, в отличие от этих методов, позволяют принимать решения практически без задержек.

Компания «Интач» применяет нейросети для второго этапа разработки сервиса «Маршрутология», запущенного в начале декабря. Сейчас сервис оценивает степень опасности планируемого маршрута на основании набора факторов: дорожной ситуации (количество поворотов, перекрестков, загруженность дорог), погодных условий, времени суток, статистики ГИБДД на заданном участке, личных параметров водителя и характеристик машины. По словам директора по маркетингу «Интач» Павла Бутенко, внедрение в модель нейросетей позволит оценивать потенциальную аварийность точнее и предлагать водителям альтернативные маршруты.

Собирается внедрять нейронные сети и «Либерти страхование», сообщили в СК: сейчас идет сбор, очищение и обогащение данных.

Селфи-авторизация

В будущем технология распознавания изображений с помощью нейросетей может найти весьма неожиданное применение в банках, считают в Тинькофф Банке. Например, авторизовываться в мобильном банке можно будет без пароля — по селфи с телефона. А если будет возможна удаленная идентификация — клиент сможет открыть счет в банке онлайн или получить кредит на товар в магазине, не имея при себе паспорта. Кроме того, клиент сможет узнать величину кешбэка, которую можно получить при оплате товара банковской картой, а также узнать, попадает ли этот товар под акцию или спецпредложение. «Для этого будет достаточно запустить камеру в мобильном приложении банка и навести на полку с товарами в магазине», — рисуют фантастические картины будущего в Тинькофф Банке.

Более того, банки смогут выявлять мошенников уже на этапе подачи заявки на кредитную карту: для этого будет достаточно сравнить фото заявителя с базой фото мошенников.

Сейчас нейросети могут по фото и голосу определить возраст и эмоции человека, в далеком будущем это даст возможность создать робота с синтезом речи, считают в Тинькофф Банке.

«Со временем опыт применения конкретных подходов выкристаллизовывается до действительно полезных и имеющих коммерческий смысл», — полагает Антон Заяц.