развитие технологий и использование искусственного интеллекта в банковском секторе является одним из ключевых трендов, который поможет улучшить безопасность и эффективность работы банков в целом.

например, облачный сервис на основе искусственного интеллекта Anti Money Laundering AI от Google помогает банкам не только выявлять финансовые мошенничества и отмывание денег, но также повышает эффективность и точность в оценке рисков. использование поведенческих данных в анализе помогает более точно определить профиль клиента и его финансовое поведение, что помогает банку принимать более обоснованные решения в отношении конкретного человека.

сервис Google использует машинное обучение, нейронные сети и естественный язык для обработки огромных объёмов данных и создания уведомлений о рисках, отчётов и рекомендаций, что позволяет банкам и иным финансовым организациям быстро получать информацию о «цифровой личности» человека, отслеживать транзакции и поведение клиентов, выявлять подозрительные действия и предотвращать совершение преступлений в банковской сфере.

в России подобные методы при оценке платежеспособности клиентов применяют BNPL-сервисы долевой оплаты товаров от Тинькофф («Долями»), Альфа-банка («Подели»), Совкомбанка («Частями»), Сбера («Плати частями») и Яндекса («Сплит»). BNPL-сервисы на основе обработки больших данных анализируют поведение покупателя в сети по сделкам, участие в финансовых операциях, историю и состав покупок на сервисах, то есть его «цифровой след». такая схема проверки платёжеспособности удобна и для BNPL-сервисов, и для клиентов, так как не требует обращения к сервисам Бюро Кредитных Историй, что обеспечивает быструю обработку заявок и принятие решения по ним.