Банки давно собирают досье на каждого, кто оказался в их поле зрения. И это вполне объяснимое желание для финансистов, которые хотят снизить свои риски. Однако в эпоху развития искусственного интеллекта (ИИ) такие базы становятся не только удобным сервисом, но и серьёзной угрозой. О понятии личной жизни можно забыть, а содержимое кошельков уже совсем не тайна.
Только в Объединённом бюро кредитных историй есть записи о 90 млн россиян. Это почти всё взрослое население страны! Сейчас бюро кредитных историй (БКИ) – основной источник информации, с помощью которого банки оценивают своих потенциальных заёмщиков. Но совсем скоро в дело могут пойти сведения другого порядка: анализ всех покупок клиента, содержимое его смартфона и поведение в соцсетях.
Клиенты под контролем
Казалось бы, идея БКИ проста: если человек ранее вовремя расплачивался по кредитам, значит, он заслуживает доверия и впредь. Но цифровые технологии позволяют собрать о клиенте гораздо больше информации, чем просто список погашенных кредитов. И банки этим активно пользуются. Зачем они это делают, порой толком не могут сказать и сами банкиры. Сейчас они только учатся зарабатывать на информации, действуя методом проб и ошибок. Но общий тренд ясен: нужно узнать о клиенте как можно больше, чтобы больше на нём заработать или же минимизировать риски жульничества с его стороны. Потому банки впитывают в себя информацию со всевозможных источников.
Один из очевидных – государственные базы данных. Банковские приложения то и дело предлагают клиенту получить информацию с его аккаунта на «Госуслугах». Таким образом они могут получить сразу все ключевые сведения о гражданине: паспортные данные, ИНН, СНИЛС, документы на машину, наличие загранпаспорта, родственные связи… Примечательно, что некоторые банки получают информацию о транспортных средствах и без доступа к «Госуслугам». Предположительно, базы им сливают страховые компании, которые оформляют ОСАГО и КАСКО.
Ещё один важный партнёр банка – мобильные операторы. У них кредитные организации регулярно закупают информацию о смене клиентом сим-карты или устройства. Обычно это делается под благим предлогом борьбы с телефонными мошенниками. Правда, мошенников от этого меньше почему-то не становится. Другое объяснение – банкам нужны актуальные контакты заёмщиков, чтобы напоминать им о долгах. Сейчас ЦБ пытается ввести стандарты обмена такой информацией.
Чек расскажет
Ещё в допандемийную эпоху среди интернет-аналитиков ходила такая байка: если банк увидел, что мужчина установил Tinder и ищет знакомство с девушкой, то ему срочно предложат кредитку. Трудно сказать, насколько эта тактика оказалась успешной. Но ясно одно: банкиры или же обслуживающие их IT-компании не брезгуют в выборе средств в погоне за потенциальной выгодой.
Новый тренд – анализ списка покупок гражданина. Заметили, что некоторые магазины предлагают покупателям оставить контакты для получения электронных чеков? Другие же вуалируют это предложение оформлением бонусной карты. Так или иначе информация о платёжной карте связывается с номером телефона или даже анкетными данными клиента. Таким образом в специальную базу попадает не только каждая транзакция, но и список покупок с поимённым перечислением каждого продукта. Пример такого списка можно увидеть в приложении «Магнита». А знаете, где можно посмотреть полный список ваших покупок, собранный со всех магазинов? На официальном сайте ФНС.
Индия сохраняет интерес к проекту "Сахалин-2" в области нефтегазовой промышленности России. Заявление об этом сделал секретарь министерства нефти и природного газа Индии Панкадж Джейн, подчеркнув, что страна готова к переговорам и участию в проекте, если будут достигнуты приемлемые условия прибыли.
Справедливости ради нужно сказать, что на странице налогового ведомства размещена только ссылка на него. На самом деле список покупок формирует частная компания, один из операторов фискальных данных (ОФД). Так называются структуры, которые обслуживают кассовые аппараты и согласно закону передают сведения о каждом чеке в налоговую.
Сейчас в списке чеков, о которых мы сказали, отображаются покупки в тех магазинах, которым клиент разрешил собирать такую информацию. Само собой, в этот список попадают все интернет-магазины и точки, где оплата проходила через куар-код. Однако нетрудно догадаться, что налоговики при желании могут получить полный список покупок по карте любого человека. Зачем он может понадобиться фискалам, предугадать несложно. Ведь если сравнить доходы гражданина с его расходами, можно сделать далеко идущие выводы. Понятно, что сейчас данные в этой базе неполные, а анализировать траты всех граждан подряд затратно и нецелесообразно с юридической точки зрения. Зато для банкиров такая база может стать ценным источником информации о человеке. Наверняка ведь найдутся умельцы, которые постараются научить ИИ по списку покупок определять психологический портрет человека, его потребительские предпочтения, а также слабые места, на которые нужно давить при предложении кредита.
Предпочтения или компромат?
К сожалению, приходится признать, что рано или поздно все эти базы окажутся в руках мошенников. Уже сегодня самые успешные их трюки основаны на так называемых методах социальной инженерии. Проще говоря, обладая некоторой информацией об образе жизни жертвы, они заставляют её совершать определённые действия. Здесь уместно вспомнить расхожие сцены из детективов, когда сыщик ворошит мусор подозреваемого, чтобы побольше узнать о нём. В случае с чеками речь идёт уже не о мусоре, а о предметах, которые предполагается использовать. То есть можно делать выводы не постфактум, а строить прогнозы.
Будут ли пользоваться этой возможностью жулики либо маркетологи, покажет время. Но ясно, что именно внедрение ИИ даст возможность анализировать такие объёмы информации и находить в них нужные «зёрна». Сколько гражданин Иванов покупает алкоголя, какие игрушки заказывает в секс-шопе, какие книги читает, какую выбирает марку нижнего белья? Ответы на все эти и подобные вопросы уже задокументированы. Данные остаётся только извлечь из разнообразных баз и связать с паспортными данными конкретного лица. Работа непростая и муторная. А что, если поручить её мощному ИИ?
Андрей Наташкин, основатель Mirey Robotics, специалист по ИИ и нейросетям
– Банковская сфера одной из первых взяла на вооружение технологии искусственного интеллекта. Ещё в 50-х годах ХХ века банкиры пытались внедрять математические модели, которые оценивали бы будущую платёжеспособность клиента. Если говорить о первых направлениях использования нейросетей, то я бы назвал кредитный скоринг. Здесь всегда было задействовано большое количество сотрудников, а внедрение ИИ помогает экономить на зарплатах и получить результат намного быстрее. В практике российских банков обычно используется два уровня проверки. Сначала работает нейросеть с заданным алгоритмом. Если сумма кредита небольшая, то уже на основании её решения кредитная заявка одобряется или отклоняется. Причём со стороны не всегда можно понять, почему вынесен именно такой «вердикт». Люди обычно подключаются к принятию решения, когда речь идёт о займах выше 250 тыс. рублей.
Константин Артемьев, гендиректор IT-разработчика Sherpa RPA:
Самый главный тренд в ИИ - большие языковые модели (LLM). Это тип искусственного интеллекта, который может генерировать текст, переводить языки, отвечать на вопросы информативным образом. В такие модели инвестируют и банки. Они используют LLM, помимо прочего, чтобы предлагать клиенту продукты и услуги, которые соответствуют его интересам и потребностям. Внедрение ИИ в банковскую и финтех-сферу вызывает необходимость в создании новых регуляторных рамок. Главные вызовы - безопасность и ответственность за ошибки.
Тем временем
Актриса дубляжа требует у Тинькофф Банка 5 млн рублей за моральный вред из-за утечки её голосового слепка в секс-рекламу. Банк отвечает: раз актёр дал право на переработку своего голоса, то с ним можно делать что угодно. Такое положение называется «исключительные права в полном объёме», в том числе права на переработку, внесение любых изменений, сокращений, дополнений. При этом договор прямо предусматривал согласие на использование и переработку записей третьими лицами – в том числе для обучения нейросетей. А что «некоторые пользователи сервиса» попытались использовать его недобросовестно в нарушение правил, так банк тут ни при чём. И даже от щедрости готов был выплатить девушке компенсацию, примерно в стоимость месяца-двух её работы, при условии, что она полностью откажется от всех претензий. Сейчас актриса подала иск в суд.
