AI-нативные банки, построенные с самого начала вокруг искусственного интеллекта, автоматизируют обслуживание клиентов, кредитование, соблюдение законов и другое. Взгляните только на новаторов, таких как Catena Labs, One Zero, Bunq, WeBank и CITIC aiBank, которые переосмысливают мировые финансы и бросают вызов традиционным банкам.
AI в финансах развивался стремительно. В 2010-х годах многие банки внедряли машинное обучение в оценку кредитного рейтинга и чат-ботов в службу поддержки клиентов, тестируя потенциал AI в рамках существующих систем. К 2020 году ведущие банки интегрировали продвинутые алгоритмы в управление рисками и персонализацию услуг. Недавний опрос показал, что 65% банков планируют запустить AI-управляемые клиентские сервисы в 2025 году – свидетельство того, насколько AI стал основным в банковской сфере. Однако большинство этих усилий все еще применяют AI на старые системы. В отличие от них, банки "AI-нативные" стремятся создать финансовые учреждения, полностью ориентированные на возможности AI, переработав подход к банкам.
Концепция нативных AI банков привлекает внимание, так как предприниматели и технологи осознают ограничения существующих банков - даже цифровые нео-банки встречают на пути адаптации к AI-миру. Традиционные банки, построенные на десятилетиях устоявшихся процессов и инфраструктуры, часто считают "медленными, дорогими, полными глобальных трений, негибкими и неподходящими" для поддержки новых возможностей, которые предлагает AI. Это открывает двери для стартапов и прогрессивных финансовых компаний строить банки с AI-первой архитектурой.
Новые игроки разрабатывают системы, где AI берёт на себя всё от взаимодействия с клиентами и мониторинга мошенничества до кредитных решений и даже соблюдения норм, всё под human oversight.
Что такое нативные AI банки?
В простых словах, нативные AI банки - это финансовые учреждения, построенные вокруг искусственного интеллекта с первого дня, а не добавленные AI на традиционную основу.
Недавнее описание от финтех стартапа определило AI-нативный банк как банк "построенный вокруг AI, а не добавленный как постскриптум".
На практике это означает, что продукты банка, услуги и внутренние процессы спроектированы для управления AI алгоритмами и автоматизацией с минимальным ручным вмешательством в повседневную работу. Человеческий персонал обеспечивает наблюдение, стратегическое руководство и решение исключительных среди случаев, но системы AI управляют рутинными решениями и взаимодействиями.
Нативный AI банк, как правило, характеризуется полностью цифровыми операциями, где AI управляет onboarding клиентов, оценкой риска, транзакциями и обслуживанием клиентов.
Продвинутые модели машинного обучения анализируют данные о клиентах, предлагая персонализированные финансовые советы или в режиме реального времени обнаруживая мошенничество. Чат-боты и виртуальные помощники обрабатывают большую часть запросов. Важно, что эти банки часто включают последние AI инновации, такие как генеративный AI для разговорных интерфейсов или обучение с подкреплением для оптимизации инвестиционных стратегий. Цель – создать банк, который мог бы учиться и адаптироваться постоянно, улучшая услугу по мере сбора данных, – чего статическое устаревшее ядро не может легко сделать. перевести этот контент с английского на русский:
Content: capital](https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/byi4zgrlkx), подчеркивая уверенность в своем подходе. К 2025 году банк привлек около $242 миллиона и был оценен примерно в $320 миллионов, с инвесторами, включающими технологических гигантов, таких как Tencent и финтех-фонды из экосистемы SoftBank.
ИИ находится в центре клиентского опыта One Zero.
В феврале 2024 года банк запустил "Ella 2.0", генеративную платформу на базе ИИ, которая действует как виртуальный финансовый помощник для клиентов. Разработанная в сотрудничестве с AI21 Labs (израильским стартапом в области ИИ, специализирующимся на языковых моделях большого объема), Ella 2.0 фактически является частным банкером на основе ИИ, доступным 24/7.
Клиенты могут взаимодействовать с Эллой на естественном языке – задавая сложные вопросы о своих финансах по разным счетам, получая советы по бюджету или устраняя проблемы – и получать мгновенные, контекстно-зависящие ответы. Система понимает несколько языков и была обучена на обширных банковских запросах для повышения своей точности.
По словам банка, "Ella 2.0 обеспечивает мгновенные ответы, работает круглосуточно и использует машинное обучение для адаптации персонализированных финансовых услуг". Другими словами, она постоянно учится на взаимодействиях с клиентами, чтобы предоставлять лучшую помощь, в то время как люди-банкиры готовы оказать поддержку, когда это необходимо.
Первый генеральный директор One Zero, Гал Бар Деа, подчеркнул, как этот ИИ-помощник повышает качество обслуживания. "Возможности Ella 2.0 преодолевают языковые барьеры", - сказал он, обеспечивая "немедленные, точные и персонализированные ответы, при этом постоянно развиваясь для удовлетворения индивидуальных потребностей клиентов".
One Zero гордится тем, что выступает в качестве лидера этого "глобального перехода от экспериментального генеративного ИИ к практической реализации" в банковской сфере.
Ори Гошен, со-генеральный директор AI21 Labs, отметил, что "новый ИИ-помощник One Zero, Элла, символизирует сдвиг в индустрии цифрового банкинга к лучшему клиентскому опыту – такому, который быстрее, надежнее и персонализирован для каждого пользователя".
Такие одобрения подчеркивают, насколько тесно интегрированы технологический стартап и банк в разработке решений на основе ИИ.
Кроме Эллы, One Zero использует ИИ и в более скрытых от глаз аспектах. Автоматизированные алгоритмы управляют многими ежедневными операциями и принятием решений банка. Например, ИИ-модели используются для оценки кредитного риска и инвестиционных рекомендаций, обучаясь от данных для уточнения их выходов.
Стратегия банка заключалась в автоматизации как можно большего количества рутинных задач, что снижает затраты и позволяет банку предлагать более конкурентоспособные тарифы.
В то же время, One Zero сохраняет финансовых консультантов, к которым клиенты могут обращаться (банк обещает гибрид "персональных финансовых менеджеров" и помощи ИИ). Этот двойной подход удовлетворяет клиентов, которые хотят эффективности ИИ, но также уверенности в человеческом опыте для принятия важных решений.
Вложение One Zero в ИИ окупается в вовлеченность клиентов.
По некоторым отчетам, ее ИИ-помощник обрабатывал до 40% клиентских запросов самостоятельно вскоре после запуска и помогал с многими другими. Это значительно сокращает время ожидания – банк утверждает, что устранил время ожидания для большинства запросов – и гарантирует, что клиенты получают постоянные, качественные ответы в любое время.
ИИ даже может обрабатывать сложные перекрестные вопросы; One Zero отмечал сценарии, как, например, запрос "Какой это был индийский ресторан, в который я ходил с другом в Лондоне?", и система может сделать вывод и найти транзакцию. Такие возможности иллюстрируют мощь комбинации данных о транзакциях с разговорным ИИ.
С точки зрения рынка, One Zero Bank является примером того, как новый банк может выделиться с помощью ИИ. В конкурентной банковской сфере Израиля, точкой продажи One Zero является не просто наличие модного мобильного приложения – у многих банков они есть – а то, что его услуги умнее и более проактивны. Банк может предупреждать пользователей о необычных тратах, прогнозировать их денежные потоки или предлагать финансовые ходы, основанные на аналитике ИИ их данных. Это согласуется с более широкой тенденцией: потребители все больше ожидают персонифицированного, мгновенного обслуживания в финансах, подобного тому, как Netflix или Spotify персонализируют развлечения. One Zero нацелен на это ожидание, используя ИИ, чтобы стать своего рода "финансовым консьержем".
Перед One Zero остаются вызовы, особенно если он нацелен на расширение за пределы Израиля. Банк имел планы по международному расширению, но внешние события (такие как региональные конфликты в конце 2023 года) вынудили его приостановить некоторые инициативы.
Тем не менее, за успехами компании следят на глобальном уровне. Если банк One Zero продолжит успешное развитие, он может вдохновить подобные цифровые банки, ориентированные на ИИ, в других странах. Он также предоставляет наглядный пример для регулирующих органов о том, как ИИ может быть безопасно интегрирован в банковскую сферу. Примечательно, что регулировочные органы Израиля предоставили One Zero полную банковскую лицензию, указывая на доверие к его модели и капиталу – положительный знак для других перспективных банков, ориентированных на ИИ, стремящихся к регуляторному одобрению в будущем.
Bunq – Первый в Европе цифровой банк, работающий на базе ИИ
В Европе одним из утвердившихся игроков, принимающих подход с поддержкой ИИ, является Bunq, нидерландский цифровой банк, часто называемый "банком Свободных" за его техноориентированную, ориентированную на пользователя философию.
Bunq был основан в 2012 году и вырос до миллионов пользователей по всей Европе, но в конце 2023 года он произвел фурор, объявив, что стал "первым в Европе банком, работающим на базе ИИ".
Bunq интегрировал генеративный ИИ в свою платформу в степени, не виданной среди его коллег, стремясь преобразовать то, как клиенты взаимодействуют со своими финансами. Центром этих усилий является "Finn", персональный финансовый помощник Bunq на базе ИИ.
В декабре 2023 года Bunq запустил Finn как генеративный ИИ инструмент для взаимодействия с клиентами, встроенный в его приложение.
Фин фактически заменил традиционные функции поиска и навигации в приложении Bunq. Вместо ручного просмотра меню или списков транзакций пользователи могут просто задавать Фину вопросы или давать команды на естественном языке. "Фин поразит вас", - заявил основатель и генеральный директор Bunq Али Никнам при запуске, подчеркивая результат "многолетних инноваций в области ИИ" и "лазерной фокусировке на пользователях".
Цель, как описал Никнам, состояла в том, чтобы "полностью преобразовать банковское обслуживание, как мы его знаем", сделав взаимодействие таким же простым, как разговор.
Что может делать Фин? Согласно Bunq, много. Пользователи могут задавать вопросы, такие как, "Сколько я потратил на продукты в прошлом месяце?" или "Каков мой средний месячный счет за коммунальные услуги?", и Фин мгновенно проанализирует их данные о транзакциях, чтобы дать ответ. Он также может обрабатывать более сложные запросы, объединяющие несколько фрагментов информации.
Например, Никнам поделился, что "он может даже соединять данные для ответа на вопросы, выходящие за рамки транзакций, такие как 'Сколько я потратил в кафе рядом с Центральным парком в прошлую субботу?'". ИИ осознает контекст, что означает, что он может понять, что "кафе рядом с Центральным парком" относится к конкретному продавцу и дате в истории транзакций пользователя, с чем обычная функция поиска бы справилась с трудом. Предоставляя такие разговорные запросы, Bunq делает анализ собственного расхода и поиск информации гораздо проще для пользователей, без необходимости бухгалтерских знаний или утомительных ручных усилий.
Помимо вопросов ответов, Фин помогает с финансовым планированием и составлением бюджета. Пользователи могут просить совета или инсайтов, таких, как "Есть ли у меня достаточно остатка в этом месяце, чтобы добавить 500 € в сбережения?" и получать ответ, основанный на данных. Это как иметь личного бухгалтера на связи.
Bunq использует это для содействия более здоровым финансовым привычкам среди своих клиентов. внутренне، ИИ Bunq также анализирует модели транзакций по множеству связанных счетов (используя европейские рамки открытого банкинга) для предоставления консолидированных представлений о финансах пользователя. Это означает, что Фин может видеть балансы и расходы клиента не только в Bunq, но и в других банках, если пользователь разрешает, предоставляя единый обзор - мощную функцию для планирования бюджета и финансов.
Влияние Фина было значительным.
Отчеты указывали, что Фин был способен справляться с около 40% запросов клиентов самостоятельно, без человеческого вмешательства, и помогать с еще значительной частью.
Это снизило нагрузку на службу поддержки Bunq и ускорило время отклика для пользователей. на самом деле، к началу 2024 года Bunq утверждал, что внедрение Фина сделало взаимодействие с клиентами более эффективным, чем когда-либо, с многими вопросами, мгновенно отвечаемыми ИИ. Для оставшихся запросов, требующих человеческого участия, команда Bunq могла сосредоточиться на сложных вопросах, благодаря тому, что ИИ сортирует простые.
Результатом стал масштабируемая модель обслуживания клиентов, поскольку Bunq продолжает расширять свою пользовательскую базу по всей Европе.
Внедрение ИИ в Bunq произошло на фоне географического и продуктового расширения. Компания подала заявку на банковскую лицензию в США в 2023 году, стремясь войти на американский рынок, и такие инновации помогают ей выделиться в все более конкурентной сцене нео-банков.
Следует отметить, что другие финтех-компании идут по тому же пути: американский нео-банк MoneyLion объявил о функции поиска на базе ChatGPT примерно в то же время, и еще один, Dave, представил "DaveGPT" для запросов клиентов.
Но задел Bunq и его интеграция в основную функциональность (полная замена поиска с помощью ИИ) дали ему возможность заявить о лидерстве.
С точки зрения бизнеса, Bunq использует ИИ не только для помощи пользователям, но и для извлечения инсайтов, которые информируют о новых предложениях. Анализируя, как люди задают вопросы о своих деньгах, Bunq может выявлять проблемные точки или популярные запросы и, возможно, создавать новые функции או продукты вокруг этого.
Например, если многие пользователи спрашивают "Могу ли я позволить себе X к концу года?", Bunq может разработать автоматическую программу накопления. Это инновационный подход на основе данных, является конкурентным преимуществом для банка, изначально ориентированного на ИИ - цикл обратной связи от взаимодействий пользователей до улучшения услуг очень короткий.
Однако, Bunq также осторожен The original text has been translated into Russian as requested, while preserving markdown links:
Контент: объединить ИИ с контролем со стороны человека. Все ответы ИИ контролируются на точность и релевантность.
Банк подчеркнул, что советы Финна основаны на данных, но клиенты должны проявлять осмотрительность - это помощник, а не полностью автономный финансовый менеджер (по крайней мере, пока нет). Кроме того, конфиденциальность и безопасность стоят на первом месте; Bunq должен гарантировать, что ИИ получает доступ только к тем данным, на которые у пользователя есть разрешение, и что конфиденциальная информация защищена. До сих пор никаких серьезных проблем не было зарегистрировано, и клиенты в основном положительно реагируют на удобство разговорного банкинга.
Али Никнам, генеральный директор Bunq, представил продвижение ИИ как часть миссии Bunq по упрощению банкинга. На его взгляд, традиционные банки обременяют клиентов громоздкими интерфейсами и жаргоном, в то время как Bunq хочет «упростить жизнь» пользователям с помощью технологий.
Сделав банкинг таким же простым, как переписка с другом, Bunq надеется укрепить лояльность и вовлеченность клиентов. Действительно, отраслевые аналитики показывают, что персонализация и простота использования значительно повышают удовлетворенность клиентов в банкинге.
Стратегия ИИ Bunq достигает обеих целей: персонализирует опыт (так как ответы Финна уникальны для ваших данных и вопросов) и упрощает его (нет необходимости изучать меню приложения или финансовую терминологию).
Как один из первых движителей в ИИ-банкинге в Европе, Bunq предлагает ценный пример для отрасли. Он демонстрирует, что даже работающий банк с миллионами пользователей может успешно внедрить ИИ в основу своих услуг – это не только для новых стартапов. Опыт Bunq будет внимательно изучаться другими европейскими банками и финтехами. В каком-то смысле, Bunq превращается в технологическую компанию так же, как в банк, постоянно интегрируя последние разработки в области ИИ. Если Finn и последующие возможности ИИ продолжат работать хорошо, вероятно, мы увидим, как все больше банков запускают своих собственных помощников в стиле GPT или функции персонализации, управляемые ИИ, в гонке за привлечение технологически подкованных клиентов.
WeBank – Китайский передовой банк с упором на ИИ
Не было бы полной дискуссии о ИИ в банкинге без упоминания WeBank, пионерского цифрового банка Китая, который с самого начала был пионером в принятии ИИ.
WeBank был основан в 2014 году как первый в Китае интернет-банк, поддерживаемый технологическим гигантом Tencent. С самого начала стратегия WeBank заключалась в использовании передовых технологий, воплощенных в ее мантре "ABCD" (ИИ, блокчейн, облако, данные), чтобы обслуживать миллионы клиентов с низкими затратами. За последнее десятилетие WeBank быстро развился, предоставляя кредиты, платежи и финансовые услуги десяткам миллионов пользователей, многие из которых были малообеспеченными лицами и малыми предприятиями. Его успех часто объясняется его глубокой интеграцией ИИ в операции, что позволяет ему управлять объемами и рисками гораздо более эффективно, чем традиционные банки.
Одно из примечательных достижений WeBank – это уровень, на котором он использует ИИ и автоматизацию в обслуживании и поддержке клиентов. Несколько лет назад WeBank сообщал, что получал около 100,000 запросов на обслуживание клиентов в день, и его виртуальные роботы-ИИ обрабатывали 98% из них без вмешательства человека.
Эти виртуальные агенты используют методы обработки естественного языка и распознавания речи – по сути, ранние версии того вида ИИ, который поддерживает современные голосовые помощники – для решения запросов клиентов. Доктор Ян Цян, главный консультант по ИИ в WeBank, объяснил, что они используют распознавание лиц, распознавание голоса и обработку естественного языка, чтобы улучшить сервис и удобство. Клиенты могут взаимодействовать через чат или голос, и ИИ может аутентифицировать их (с помощью распознавания лиц) и решать проблемы или выполнять запросы в реальном времени.
Философия WeBank заключается в том, что ИИ "дополняет, а не заменяет" человеческое обслуживание – позиция, схожая с западными банками, но WeBank внедрил ее в крайний степень. "Автоматизированное обслуживание не является врагом человеческого обслуживания. Они должны работать бок о бок", сказал Ян Цян CNBC. Результатом является высокомасштабируемая модель: относительно небольшая команда человеческого персонала может обслуживать многомиллионную клиентскую базу, потому что ИИ выполняет тяжелую работу каждый день. Фактически, WeBank стал прибыльным в течение всего нескольких лет после запуска – редкий подвиг для нового банка.
Еще одна область, в которой WeBank выделяется, – это анализ кредитных рисков, управляемый ИИ, и одобрение кредитов.
Традиционные банки часто требуют длительных бумажных формальностей и ручного андеррайтинга кредитов, но WeBank автоматизировал многие из этих процессов с помощью моделей машинного обучения. Анализируя обширные объемы альтернативных данных – например, поведение в социальных сетях, историю мобильных платежей (использование экосистемы Tencent) и другие цифровые строки, – ИИ WeBank может быстро оценивать кредитоспособность и предоставлять небольшие кредиты лицам и малым и средним предприятиям, которым могли бы отказать более крупные банки.
Этот инклюзивный подход расширил доступ к кредитованию в сегменты, ранее считавшиеся слишком рискованными или дорогими для обслуживания. Ян Цян отметил, что такая технология создает "возможность для WeBank быть более эффективным, чем традиционные банки, в обработке кредитов и проведении анализа рисков", что действительно подтверждается. WeBank может обрабатывать заявки на кредиты за считанные минуты и непрерывно мониторить их, что является трудным для достижения наследственными банками.
WeBank также стал новатором в исследовании ИИ.
Он инвестировал в такие области, как федеративное обучение, технику для обучения моделей ИИ на конфиденциальных данных из различных источников без компрометации конфиденциальности. Это было важно для WeBank в том, чтобы он мог сотрудничать с другими учреждениями (например, делясь данными о мошенничестве), соблюдая строгие правила конфиденциальности данных Китая.
Технологи банка опубликовали научные работы и открыли источники инструментов, указывая на то, что WeBank видит себя как технологического лидера, а не только как компанию в области финансовых услуг. В марте 2025 года WeBank даже обнародовал видение "Искусственного интеллекта как ядра банка" на глобальной конференции, подчеркивая, как десятилетие его технологической экспертизы подталкивает банкинг к "умным и более инклюзивным" чертам.
Это предполагает, что WeBank стремится оставаться на переднем крае ИИ в финансах, возможно, исследуя AI следующего поколения, такие как генеративные модели для еще более продвинутых услуг.
Несмотря на свою огромную автоматику, WeBank не устранил человеческий элемент. Вместо этого он перераспределил его. С ИИ, который выполняет рутинную работу, человеческие сотрудники сосредотачиваются на таких областях, как улучшение алгоритмов, обработка исключительных случаев и разработка новых продуктов.
Как сообщается, стратегия кадров WeBank предполагает, что около 60% сотрудников занимаются технологией – необычно высокая доля для банка, но логичная для того, что по сути является финтех-институтом. Эта культура, ориентированная на технологии, еще больше закрепляет статус WeBank как ведущего банка, ориентированного на технологии.
CITIC aiBank – Совместное предприятие в области финансов и технологий
Примерно в то же время, когда WeBank только начинал свое развитие, в Китае шло другое значимое испытание ИИ-центристского банкинга: CITIC aiBank (часто просто называемый aiBank).
Это совместное предприятие между China Citic Bank, среднеуровневым коммерческим банком, и Baidu, интернет-поисковой и ИИ гигантом. Запущенный в конце 2017 года, aiBank был основан как прямой, безотделочный банк с явной целью использовать большие данные и искусственный интеллект, чтобы предоставлять более умные финансовые услуги.
С зарегистрированным капиталом в 2 миллиарда юаней (около 300 миллионов долларов на то время) и долей владения 70/30 между Citic Bank и Baidu, aiBank представлял собой сочетание знаний в финансовой области и передовых технических возможностей.
С самого начала aiBank сосредоточился на кредитовании потребителей и малых предприятий, сегментов, часто не обслуживаемых традиционными банками в Китае. Используя технологии ИИ Baidu, aiBank стремился разработать новые модели оценки рисков, которые могли бы лучше оценивать заемщиков, не имеющих обширных кредитных историй. "aiBank сосредоточится на кредитовании физических и малых предприятий, используя большие данные и искусственный интеллект для создания новых моделей управления рисками", сказал Ли Жудонг, президент банка, на его запуске.
Это указывает на то, что aiBank намеревался анализировать нетрадиционные данные – возможно, включая данные поиска, социальные данные и т.д, благодаря Baidu – для принятия кредитных решений. Ожидалось, что ИИ-управляемые инсайты могут выявить кредитоспособных клиентов, которых методы оценки традиционного типа могли бы упустить из вида, тем самым с выгодой расширяя финансовую инклюзию.
Поразительная деталь, раскрытая на запуске, заключалась в том, что 60% сотрудников aiBank будут техническими специалистами. Это было практически неслыханно в банковской сфере того времени и свидетельствовало о том, насколько по-другому aiBank будет работать по сравнению с типичным банком, где большая часть сотрудников занята в отделениях или общих операциях. Сосредоточив внимание на талантах в области инженеринга и науки о данных, aiBank поставил себе цель постоянно разрабатывать и улучшать системы ИИ внутри компании. Вклад Baidu не ограничивался капиталом, но и технологией – включая его платформы ИИ, облачные услуги и, возможно, даже его широкую пользовательскую базу данных (с соблюдением границ конфиденциальности и юридических требований). Это партнерство было частью более широкого тренда в Китае, когда технологические компании и банки объединялись – так же, Alibaba с MYbank и Tencent с WeBank – создавая гибридные сущности, которые соединяют сильные стороны каждой из сторон. В случае Baidu, aiBank также предоставил способ монетизировать свои исследования ИИ в финансах и продемонстрировать свое лидерство в области ИИ.
На мероприятии по случаю запуска тогдашний главный операционный директор Baidu, Лу Ци, провозгласил эту инициативу, сказав: "aiBank – это
[Примечание: перевод был обрезан из-за ограничения длины текста.] Перевод следующих материалов с английского на русский:
Содержимое: будущее интеллектуальных финансов... Это учреждение, которое лучше всех понимает клиентов и лучше всех понимает финансы». Эта цитата отражает стремление, что, объединив знание Baidu о пользователях (на основе их онлайн-поведения) с экспертизой Citic в банковской сфере, aiBank мог бы превосходить традиционные банки в понимании клиентов и обслуживании.
Будучи прямым банком (только онлайн), aiBank также мог охватить клиентов по всей стране без физического присутствия, что является значительным преимуществом на огромном китайском рынке.
На практике aiBank в течение следующих нескольких лет развернул цифровые кредитные продукты и услуги, улучшенные с помощью ИИ. Он предлагал персональные кредиты через мобильные приложения с быстрым одобрением благодаря кредитным моделям машинного обучения. Для малого бизнеса он экспериментировал с использованием ИИ для анализа транзакций электронной коммерции и данных цепочки поставок с целью предоставления кредита – подобно тому, как это делает Ant Group.
AiBank также изучал возможности ИИ в области обслуживания клиентов, включая интеллектуальные чат-боты для решения базовых запросов. Учитывая сильные стороны Baidu в обработке естественного языка (особенно для китайского языка), aiBank, вероятно, извлекул выгоду из продвинутого ИИ в голосовых помощниках и текстовом взаимодействии с клиентами. Хотя детальные данные о производительности aiBank не широко доступны, его продолжающаяся работа и увеличение капитала (Citic и Baidu, как сообщается, удвоили его капитал к 2018 году для поддержки роста) предполагают, что он приобрел популярность.
Еще один уникальный угол для aiBank - это синергия с экосистемой Baidu. Baidu мог интегрировать финансовые услуги aiBank в свои популярные приложения. Например, пользователям поиска или карт Baidu могли бы предлагаться услуги aiBank в контексте (представьте, что вы ищете «автокредит» и видите предложение от aiBank). Более того, ИИ-исследования Baidu, такие как распознавание лиц и голосовые технологии, нашли реальное применение в процессах безопасности и онбординга aiBank. Как отметил Ян Цин из WeBank в общем, такие технологии, как распознавание лиц, могут позволить бесшовное удаленное открытие счета – aiBank, вероятно, использовал подобные методы, благодаря экспертизе Baidu. В некотором смысле, aiBank служил платформой для Baidu, чтобы продемонстрировать силу ИИ в регулируемой индустрии, потенциально укрепляя позицию Baidu на рынке ИИ-бизнеса.
Тем не менее, управление ИИ-нативным банком в рамках структуры крупного традиционного банка (Citic) также имело свои сложности. Участие Citic Bank обеспечило соблюдение регламента и предоставило банковскую инфраструктуру, но это может также наложить более осторожный темп, чем у чистого стартапа. Регулирование со стороны Комиссии по регулированию банковской и страховой деятельности Китая (CBIRC) означало, что инновации ИИ aiBank должны были соответствовать требованиям регулирования финансовых рисков. В 2021 году появилась анекдотическая история о том, что китайские регуляторы наложили штрафы на Citic и Baidu за некоторые вопросы, касающиеся создания совместного предприятия - напоминание о том, что даже ориентированные на технологии банки работают в условиях строгих правил. Тем не менее, китайские регуляторы в целом поддерживают ИИ и финтех в банковском деле, пока риски контролируются.
На данный момент (2025 год) CITIC aiBank является примером успешной интеграции ИИ в новое банковское начинание.
Возможно, у него нет мировой известности как у WeBank, но он подчеркивает модель сотрудничества: банк с наследием и технологический гигант совместно создают платформу банка с ИИ.
Заключительные мысли
Рост нативных ИИ банков указывает на будущее, где финансы станут быстрее, более персонализированными и даже управляемыми машинами.
Эти передовые проекты демонстрируют, что банки могут быть радикально переосмыслены с использованием современных технологий – потенциально предлагая клиентам ультраудобные услуги и открывая финансовую систему для новых участников (например, агентов ИИ или малообеспеченных населений). В дальнейшем можно ожидать, что традиционные банки отреагируют, ускорив свое собственное внедрение ИИ или сотрудничая с инициативами, ориентированными на ИИ. В некоторых случаях старожылы могут приобрести успешные ИИ банковские стартапы, чтобы прикрепить их возможности. Регуляторы также обращают пристальное внимание. Если нативные ИИ банки покажут сильные результаты в области управления рисками и соблюдения требований, регуляторы могут обновить рамки для более широкого использования ИИ в банковском деле, возможно, создавая новые категории лицензий для финансовых учреждений, управляемых ИИ.
Однако появление ИИ-нативных банков также несет значительные риски и вызовы, которые необходимо управлять. Одной из главных проблем является управление и надзор. Когда алгоритмы ИИ принимают решения по кредитам или выявляют мошенничество, их нейтральность и безошибочность крайне важны. Неконтролируемые алгоритмы могут случайным образом дискриминировать определенные группы клиентов или одобрить рискованные кредиты – ошибки, которые могут подорвать доверие и привести к регуляторным санкциям. Прозрачность – еще один вызов: эти банки должны делать действия своих ИИ объяснимыми для регуляторов и клиентов.
Для традиционных финансовых учреждений появление ИИ-нативных банков является обоюдоострым мечом. С одной стороны, это продвигает границы инноваций, потенциально приводя к новым методам и технологиям, которые старожылы могут использовать. Установленные банки могут учиться на эффективности ИИ-лабораторий Catena или успехах в вовлечении клиентов Bunq's Finn и интегрировать подобные идеи. С другой стороны, эти новые участники могут стать серьезными конкурентами в определенных сегментах.