Один из ИИ-механизмов на базе аллокационной модели для состоятельных клиентов формирует стратегию инвестирования, учитывая предпочтения и финансовые возможности того или иного конкретного клиента. Алгоритм строит среднесрочные прогнозы доходности инвестиционных продуктов банка, связанных с такими активами как акции, облигации, драгоценные металлы и инвестиционные бриллианты, недвижимость и др. На основе прогнозов модели и ограничений клиента, которые включают ограничение на риск и ограничения на вес отдельных продуктов, формируется задача, решением которой является составление оптимального портфеля. ИИ-помощник предлагает оптимальную стратегию инвестирования, которая предполагает регулярные ребалансировки портфеля с учетом актуальных прогнозов по инструментам и текущего портфеля клиента, после чего клиент может или последовать ИИ-рекомендациям, или принять собственные решения.

Второй алгоритм основан на более долгосрочных стратегиях по управлению клиентским портфелем – от трех лет. В качестве отправной точки используются цели по планируемому преумножению капитала. Исходя из заданных параметров и финансовых возможностей, а также актуальной ситуации на различных рынках, алгоритм рекомендует принять те или иные инвестиционные решения. Моделирование основано на использовании сценарного подхода, генерируются сценарии поведения активов в будущем, модель максимизирует вероятность достижения финансовых целей клиента на заданном горизонте, по всем сценариям. В результате работы модели вырабатываются для каждого реализовавшегося сценария, вырабатывается оптимальный план действий, портфель для достижения целей клиента.

Еще один уже внедренный алгоритм позволяет прогнозировать суммы сбережений на срочных вкладах, накопительных счетах, металлических счетах и инвестиционных продуктах. И речь идет не просто о прогнозе дохода на основе ставки по продукту и текущей суммы на счете (этот аналитический алгоритм уже давно существует), а именно о прогнозе остатков с учетом новых сберегательных и инвестиционных продуктов, которые клиент может потенциально открыть в банке на горизонте прогнозирования.

Пул разработанных моделей используется в рамках проведения CRM-кампаний, направленных на увеличение портфелей сберегательных и инвестиционных продуктов. Работа алгоритмов основана на всестороннем математическом анализе различных типов данных – социально-демографических, транзакционных, информации о кредитной истории, коммуникациях клиента с банком, а также сведениях о текущем и историческом продуктовом владении клиента.

«Алгоритмы искусственного интеллекта выводят на принципиально новый уровень персонализацию услуг, которые банк оказывает различным клиентам – когда речь идет и о вкладах, и о зарплатных счетах, и о кредитных предложениях, и о других сервисах банка. Чем эффективнее будут работать алгоритмы искусственного интеллекта, тем лучший сервис будут получать наши клиенты», — отметил Максим Коновалихин, старший вице-президент, глава департамента анализа данных и моделирования банка ВТБ.

Реклама.
БАНК ВТБ (ПАО). www.vtb.ru
Генеральная лицензия Банка России № 1000
Erid: 2VfnxvVMiJc

Теги: