ИИ-агенты в банках и кредитных организациях

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно меняет банковскую индустрию, трансформируя процессы, улучшая клиентский опыт и повышая эффективность. Ниже — ключевые направления применения ИИ-агентов с реальными кейсами от ведущих банков.

Финансовая аналитика

ИИ-агенты позволяют банкам анализировать массивы данных, выявлять тренды и автоматизировать отчётность. Это делает финансовую аналитику более точной и оперативной.

• ВТБ использует ИИ-агентов для анализа бизнес-показателей отделений, выявляя прибыльные точки и оптимизируя стратегию управления.
• JPMorgan Chase применяет ИИ-агентов для анализа рыночных данных и прогнозирования доходности активов, улучшая инвестиционные решения.

Персонализированное клиентское обслуживание

ИИ-агенты помогают банкам создавать точные клиентские профили и предлагать релевантные продукты.

• Сбер анализирует более 2000 параметров, включая внешние данные, чтобы предлагать до 600 персонализированных услуг.
• Tinkoff внедрил ИИ-агента-рекомендателя, который предлагает клиентам инвестиционные и страховые продукты на основе их поведения и целей.

Автоматизация кредитного скоринга

ИИ-агенты позволяют оценивать кредитоспособность быстрее и точнее, включая нестандартные источники данных.

• UnionBank (Филиппины) использует геоданные и макроэкономические показатели для скоринга клиентов без кредитной истории.
• Альфа-Банк применяет ИИ-агентов для оценки заемщиков по поведенческим паттернам, включая данные из соцсетей и мобильных приложений.

Автоматизация HR-процессов

ИИ-агенты помогают банкам ускорить найм и обработку документов.

• Сбер распознаёт 80% кадровых документов, экономя 12 000 часов в год.
• Raiffeisenbank внедрил ИИ для анализа резюме и оценки soft skills кандидатов, повышая точность подбора персонала.

Оптимизация работы сотрудников

ИИ-агенты автоматизируют рутинные задачи, повышая производительность.

• Банк "Открытие" использует ИИ-агентов для распознавания паспортов при выездном обслуживании, ускоряя процесс на 15–20%.
• Citibank применяет ИИ-агентов для автоматической классификации документов и обработки клиентских запросов.

Чат-боты для клиентского обслуживания

ИИ-агенты в виде чат-ботов обеспечивают круглосуточную поддержку и персонализированные ответы.

• ВТБ внедрил чат-бота с 1600 тематиками и 70 интеграционными сценариями.
• Tinkoff использует ИИ чат-ботов, способных вести диалог, решать задачи и обучаться на новых сценариях.
• Raiffeisenbank разработал чат-бота, который помогает клиентам оформлять кредиты и страховые полисы, сокращая время обслуживания.
• Сбер внедрил чат-бота, который интегрирован с мобильным приложением и способен обрабатывать сложные запросы клиентов.
• JPMorgan Chase использует ИИ чат-ботов для внутренней поддержки сотрудников, ускоряя доступ к информации и снижая нагрузку на HR.
• HSBC применяет чат-ботов для автоматизации ответов на часто задаваемые вопросы, улучшая клиентский опыт и снижая нагрузку на колл-центры.
• Alfa-Bank развивает чат-ботов с элементами эмоционального интеллекта, способных распознавать настроение клиента и адаптировать ответы.
• Wells Fargo внедрил чат-бота, который помогает клиентам управлять счетами и проводить операции через голосовые команды.
• Лидер микрокредитования в РФ внедрил ИИ-агента в службе взыскания. Читайте кейс ПАО МФК «Займер» https://wikibot.pro/blog/zaymer