Искусственный интеллект стремительно превратился из периферийной инновации в структурный компонент современных финансовых услуг. В банковской сфере, платежных системах и управлении активами ИИ теперь интегрирован в инструменты бюджетирования, системы обнаружения мошенничества, KYC (Know Your Customer — «Знай своего клиента»), AML (Anti-Money Laundering — противодействие отмыванию денег) и платформы взаимодействия с клиентами. Кредитные союзы занимают важное место в этой более широкой финтех-трансформации, сталкиваясь с аналогичным технологическим давлением и работая в рамках различных кооперативных моделей, построенных на доверие, согласованность интересов сообщества и обслуживание, ориентированное на членов сообщества..

Анализ потребительского поведения показывает, что ИИ уже является частью повседневного принятия финансовых решений. Исследование компании Velera свидетельствует об этом. 55% потребителей используют инструменты искусственного интеллекта для финансового планирования.При этом 42% опрошенных чувствуют себя комфортно, используя ИИ для совершения транзакций. Наибольший уровень внедрения наблюдается среди молодых людей: 80% представителей поколения Z и более молодых миллениалов используют ИИ для финансового планирования. Эти тенденции отражают тренды в более широком секторе финансовых технологий, где инструменты управления личными финансами на основе ИИ и разговорные интерфейсы стали новым стандартом.

Структурные барьеры на пути масштабирования ИИ

Несмотря на очевидные варианты применения, масштабирование ИИ остается сложной задачей. Готовность данных Наиболее часто упоминаемым ограничением является... Компания Cornerstone Advisors сообщает, что только 11% кредитных союзов оценивают свою стратегию работы с данными как «очень эффективную», в то время как почти четверть считают ее неэффективной. Без доступных и хорошо управляемых данных (хранилищ данных) системы искусственного интеллекта не могут обеспечить надежные результаты, независимо от сложности базовых больших языковых моделей (LLM).

Проблема «черного ящика»

Доверие и объяснимость также ограничивают расширение. В регулируемой финансовой среде непрозрачные модели типа «черный ящик» создают риски. Учреждения должны обосновывать свои решения как перед членами, так и перед аудиторами. PYMNTS Intelligence подчеркивает важность преодоления информационных барьеров и использования моделей обмена информацией для повышения прозрачности. Подходы, основанные на консорциумах, где кредитные союзы объединяют анонимизированные данные, становятся мощным решением для конкуренции с мегабанками, обладающими большими объемами данных.

Интеграция представляет собой еще одно препятствие. 83% кредитных союзов называют интеграцию с устаревшими системами одним из главных препятствий.Ограниченный внутренний опыт в области ИИ усугубляет эту проблему, что позволяет предположить, что в ближайшем будущем основным инструментом внедрения ИИ станут партнерства с финтех-компаниями и организациями, предоставляющими услуги кредитным союзам (CUSO).