Как и в большинстве отраслей, искусственный интеллект (ИИ) оптимизировал процессы, улучшил принятие решений на основе данных и открыл новые возможности для повышения эффективности в финансовом бизнесе. Однако его интеграция сопряжена с рядом уникальных вызовов — от этических вопросов до риска предвзятых алгоритмов.

Чтобы максимально использовать потенциал ИИ, избегая типичных ошибок, способных замедлить развитие, финансовым лидерам необходимо понимать ключевые проблемы, связанные с этой технологией, и действовать проактивно. Ниже вы о главных трудностях, с которыми сталкивается финансовая отрасль при внедрении ИИ, а также предлагаются стратегии их преодоления.

1. Неизбежность ИИ

Наибольшая проблема — это то, что ИИ внедряется независимо от готовности финансовых директоров (CFO). Однако далеко не все технологии ИИ готовы к широкому применению. CFO необходимо выявить приоритетные направления с высоким потенциалом, такие как автоматическое закрытие отчетности, прогнозирование денежных потоков, интеллектуальный анализ контрактов, автоматизация выставления счетов и подготовка к продажам.

2. Соответствие человеческим ценностям

Одна из главных задач — обеспечить соответствие ИИ человеческим ценностям и этическим нормам. Необходимо, чтобы системы работали безопасно и прозрачно. Лидеры, делающие ставку на этичные инновации, будут формировать ИИ как благо для всего человечества.

3. Чрезмерная зависимость

Слишком сильное доверие к ИИ может усилить искажения или повысить волатильность. Решение — сбалансированное управление: совмещение эффективности ИИ с контролем человека, использование прозрачных систем с возможностью аудита, стресс-тестирование алгоритмов и обучение команд навыкам критического анализа выводов ИИ.

4. Принятие без критического анализа

Результаты ИИ нельзя воспринимать без должной проверки. Это не замена опыту, интуиции и аналитической работе. ИИ должен дополнять человеческое принятие решений, а не подменять его. Если исходные допущения неверны, результат также будет ошибочным.

5. Разрыв между финансистами и специалистами по ИИ

Важный вызов — преодолеть барьер между экспертами в финансах и специалистами по ИИ. Даже сложные модели окажутся неэффективными без согласованной работы и современных структур данных. Необходима интеграция навыков, обновление ИТ-инфраструктуры и стимулирование междисциплинарного сотрудничества.

6. Быстрое внедрение без мер безопасности

ИИ нужно внедрять быстро, но безопасно. Часто команды активируют ИИ-решения без должного анализа рисков, особенно в части безопасности данных. Необходимо понимать, где хранятся данные и как они используются для обучения моделей — это снижает риск их утечки конкурентам.

7. Отсутствие верификации

Хотя ИИ повышает эффективность в борьбе с мошенничеством и в других сферах, это не «волшебная палочка». Важно подходить с установкой «доверяй, но проверяй»: проводить тестирование решений ИИ на предмет точности, безопасности и соответствия требованиям.

8. Инновации без доверия

Баланс между инновациями и доверием — одна из сложнейших задач. ИИ помогает в повышении эффективности и борьбе с мошенничеством, но также создаёт риски — от предвзятости до неопределённости регулирования. Прозрачные, этичные и регулируемые решения — ключ к доверию клиентов и устойчивости отрасли.

9. Недостаток воображения

ИИ может усыпить бдительность — возникает ложное ощущение, что он может решить все задачи. Однако многие аспекты по-прежнему требуют участия человека, например, в написании кода. ИИ — важный инструмент, но не панацея.

10. Долгосрочное влияние на развитие талантов

ИИ всё больше автоматизирует работу младших аналитиков — традиционную стартовую ступень в карьере. Без практического опыта молодое поколение может оказаться неподготовленным к более ответственным ролям в будущем.

11. Внутреннее сопротивление

Одна из основных проблем — это отказ лидеров от внедрения ИИ. Принятие новых технологий, экспериментирование и разработка соответствующих политик позволяет идти в ногу с конкурентами и ожиданиями клиентов.

12. Чрезмерные инвестиции на раннем этапе

ИИ развивается стремительно, и многие компании не знают, как быстро двигаться. Слишком ранние и крупные инвестиции сопряжены с высокими рисками. Лучше двигаться постепенно: начать с малого, получить практический опыт и только потом масштабировать решения.

13. Предвзятость

ИИ может приводить к несправедливым результатам, особенно в скоринге и одобрении кредитов. Решения — разнообразные обучающие выборки, методы объяснимого ИИ и человеческий контроль. Это повышает справедливость, прозрачность и снижает риски.

14. Некачественные данные

Без качественных данных ИИ неэффективен. Необходимо выстраивать политику управления данными, увязывать ИИ-проекты со стратегическими целями бизнеса и обучать сотрудников использованию этих инструментов.

15. Смещение моделей

Со временем ИИ-модели теряют актуальность — поведение клиентов и рыночные условия меняются. Это может привести к ошибочным прогнозам. Регулярный мониторинг моделей, обновление данных и гибкое управление — залог устойчивости решений.

16. Эволюционные и подготовительные вызовы

Ключевые вызовы делятся на две категории: эволюционные (конфиденциальность, соответствие требованиям, этика) и подготовительные (устаревшие системы и нехватка квалифицированных кадров). Требуются структурные и стратегические изменения.

17. Отсутствие персонального подхода

ИИ не заменит доверие, эмпатию и индивидуальные советы. Несмотря на автоматизацию, клиенты по-прежнему нуждаются в личном контакте с консультантом. Технологии должны дополнять человеческий фактор, а не вытеснять его.

18. Разрыв между ожиданиями и реальной пользой

Многие компании не видят значительных преимуществ ИИ, несмотря на хайп. Для получения ощутимого эффекта важно интегрировать ИИ в существующие процессы и разрабатывать решения, ориентированные на конкретные бизнес-задачи.

19. Имитация личности

ИИ может быть использован для создания поддельных личностей и атак на финансовую безопасность. Бизнесу важно устанавливать протоколы проверки, консультироваться с экспертами и усиливать меры кибербезопасности.

20. Управление данными

Эффективный ИИ требует больших объемов данных, и именно их управление становится сложной задачей, особенно для стартапов. Партнёрство с крупными игроками и выработка стандартов безопасности поможет обеспечить защиту, приватность и нейтральность данных.