Император Нейрон

Искусственные нейронные сети захватывают финансовый рынок

20.12.2016 00:00
10 990
9 Время прочтения: 6 минут

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. Страховщики и банкиры пока используют нейросети, чтобы изучать клиентов, но в будущем технология позволит входить в мобильный банк с помощью селфи и брать кредит без паспорта.

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.

Готовится к запуску мобильное приложение, которое предложит дисциплинированным водителям скидки на полисы каско от разных страховщиков. Для нашего рынка это новинка — пока все продукты «умного» каско работают в рамках одной компании, а сами страховщики больше доверяют «железным» приборам.

14.10.2016 00:00

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.

«Использовать искусственный интеллект для общения с клиентами рано.»

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.

Только у 7% страховых компаний РФ можно купить полис в мобильном приложении, а у 5% — урегулировать с помощью него страховой случай, говорится в обзоре агентства «Эксперт РА» (RAEX). Страховое приложение должно предлагать уникальный сервис по сравнению с сайтом — иначе оно не нужно, объясняют участники рынка. Да и пользоваться таким приложением приходится не так часто, как банковским.

14.12.2016 00:00

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.

«Клиент сможет открыть счет в банке онлайн или получить кредит на товар в магазине, не имея при себе паспорта.»

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.

Елена ПЕТЕШОВА, Banki.ru

Эксклюзивное видео

Комментарии

9
Скрыть
Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи.

grfand
grfand
20.12.2016 09:52
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.

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.


Потрясающий результат.

Подобные выводы может сделать простая табличка по статистике.
Если не заморачиваться - то любой менегер на основе опыта или любой человек просто по наитию.
Т.е. пока система на уровне мышления обезьяны.
Это супер, возможно, с научной точки зрения и классно с точки зрения технологии, но с точки зрения промышленной эксплуатации - зачем?

Если система пока еще глупее обезьяны.
В чем экономия на штате? Самый безграмотный менеджер по продажам сделает более глубокие и достоверные выводы без этих "дурацких" рекомендаций.
И если его что-то его тормозит - то это лень (а еще недостаток мотивации или времени), а уж точно не отсутствие выводов на уровне детсада, полученных извне.
4

Валдаец
20.12.2016 11:16
Андрей (grfand) пишет:
Если система пока еще глупее обезьяны.

Вот именно что пока глупее. Вообще то (я писал комментарий к другой статье) полноценного искусственного интеллекта пока еще не создано. Созданы только самообучающиеся программы. Это разные вещи. Общее у них одно, чтобы они эффективно работали им нужно скармливать как можно большие массивы информации. В противном случае они действительно дают весьма примитивные ответы.
Но если их "кормить" постоянно, то они действительно дают более четкие прогнозы поведения человека. Условно говоря, если человек не покупает сахар, а покупает диабетическое печенье в магазине, а в аптеке препараты для диабетиков, то программа сделает вывод, что человеку можно предлагать некоторые новые разработки в профилактике и лечения диабета. Если человек чаще среднестатистического уровня покупает алкоголь, то можно предположить, что вероятность того, что он сядет за руль в нетрезвом виде опять таки выше среднестатистической.
Я надеюсь понятно, к чему приведет внедрение таких самообучающихся программ? Банкиры, страховщики, маркетологи всех мастей будут буквально охотиться за ЛЮБОЙ информации о человеке. Думать, что при этом не будет нарушаться тайна Вашей личной жизни, по меньшей мере наивно - больше информации, точней прогноз, выше продажи, ниже риски. Выше Ее Величество Прибыль. Не хочу выдирать цитаты, но вспомните о чем писал К. Маркс о свойствах капитала.
Имхо нужно законодательно запретить такие разработки или по крайней мере запретить использования такого анализа без согласия клиента.
4

Le castor
20.12.2016 13:25
Смотрел однажды фильм, там создали квантовый компьютер-мозг. Он за пару часов изучил человечество, сказал как сделать Искуственный интеллект (ИИ) подконтрольным человеку и т.д.
Кажется будущее наступает.
Но если следовать лишь логичным прогнозам, то это не поможет осуществить индивидуальный подход к каждому, я всей душой за прогресс, но пусть ИИ занимается анализом, а выводы все же делают люди.
Ведь если ИИ будет анализировать толпу, то и вывод по индивидууму будет "среднестатистический", а если дойдёт до того, что система сможет анализировать каждого в отдельности, то все. Нужно будет искать джона коннора.
0

Jeca
Jeca
20.12.2016 15:59
Андрей (grfand)
Потрясающий результат.
Подобные выводы может сделать простая табличка по статистике.
Если не заморачиваться - то любой менегер на основе опыта или любой человек просто по наитию.


+1
Абсолютно верно! Интересно, сколько денег вбухано в получение этой машинной истины?
0

Валдаец
20.12.2016 19:48
Андрей (Le castor) пишет:
а если дойдёт до того, что система сможет анализировать каждого в отдельности, то все. Нужно будет искать джона коннора.

А почему Вы считаете что нынешних вычислительных мощностей не хватит для анализа индивидуума? Хватит с запасом. Вот пример, причем я себя не отношу с сторонникам теории заговора, скорей наоборот. в начале 14 я менял машину - с дорогой на более дешевую. Моя что то долго не продавалась, ездить я на ней не хотел по вполне понятным причинам - она была подготовлена в к продаже. Тогда я обратился в свой банк за кредитом - кредит мне одобрили - я там очень дисциплинированный клиент, но на следующий день продалась моя и я отказался от кредита. Офис банка у меня по дороге, поэтому я раз в месяц захожу за бумажной выпиской - старомодность знаете ли - бумагам больше доверяю, да считать расход-приход мне проще на бумажке.
Так вот мне каждый раз предлагают взять кредит на машину - то есть каждый месяц в банке проходит "оченьвыгоднаяакция" авто кредитования. Я устал объяснять, что машина меня устраивает, а даже если не будет устраивать кредит мне не нужен ни на каких условиях. То есть в моем досье вероятно есть пометка, что хотел поменять машину, в результате я начал терять лишние 10 минут при разговоре с менеджером.

Джона Конора мы может и найдем, но сдается мне что Иван Терминатович Кононов окажется обычным российским чиновником. Возьмет со Скайета откат и поедет читать лекции в Лондон, о отсталой России и кровавом путинском режиме.
1

Материалы по теме