Никто не сможет на 100% гарантировать истинность результатов анализа ИИ.

Проблема в том, что

с одной стороны, банкам необходимо достичь скорости, маневренности и гибкости, присущих финтеху;

с другой – менеджеры должны продолжать управлять банком, учитывая сложившиеся масштабы его работы, клиентскую базу, уделять серьезное внимание стандартам банковской безопасности, не забывать про нормативные требования ЦБ и проч.

Финтехам в этом смысле значительно проще.

Ещё серьезным вызовом для многих банков остаются слабые базовые ИТ-технологии и устаревшая операционная модель.

Базы данных многих банков часто фрагментированы по нескольким разрозненным структурам. А без централизованной магистрали данных сложно (практически невозможно) быстро проанализировать соответствующие данные и в нужный момент сформировать интеллектуальную рекомендацию или предложение

Данные - это основное сырье для цифрового банка

Хотя банки активно используют #ИИ для решения многих аналитических задач, мало кто сегодня объяснит, как именно получен ИИ тот или иной конкретный результат.

Более того, никто не сможет на 100% и гарантировать истинность результатов анализа ИИ. Нельзя, например, утверждать наверняка, что ИИ не пропустил кредитную заявку мошенника, содержащую специально подобранный набор параметров.

ИИ (и в ИИ!) в этом смысле банкам сегодня остается только верить.