ШІ в українських банках: чат-боти, скоринг та боротьба з шахрайством

Штучний інтелект (ШІ) перестає бути футуристичною технологією і стає рутинним інструментом у роботі українських банків. Він трансформує як внутрішні процеси фінансових установ, так і сервіси для клієнтів, пропонуючи новий рівень швидкості, персоналізації та безпеки. За даними опитування Національного банку України, станом на листопад 2025 року 64% учасників ринку фінансових послуг вже використовують технології ШІ та машинного навчання, причому 23% із них роблять це активно. Ось як саме це працює.

Чат-боти та клієнтський сервіс

Одним з найпомітніших для клієнта проявів ШІ в банках стали чат-боти. Вони працюють у форматі 24/7, відповідають на запити, проводять фінансові операції та навіть надають консультації. Наприклад, клієнт може запитати в чаті: «Як я можу збільшити свій кредитний ліміт?» або «Який сьогодні у банку курс валют?» і миттєво отримати відповідь.

За результатами дослідження, українські банківські чат-боти можна розділити на три категорії:

• Комбіновані (з участю живих співробітників): Так працюють чат-боти Monobank та Sense Bank. Вони можуть автоматично обробляти прості запити, а при потребі підключають фахівця. Це дозволяє користуватися сервісом навіть потенційним клієнтам, які ще не мають картки банку.
• Повністю AI-орієнтовані: Ця модель характерна для ПриватБанку, де бот надає інформацію виключно на основі штучного інтелекту за принципом «запитання-відповідь».
• Навігаційні: Боти, як у ПУМБ та Ощадбанку, в основному направляють клієнтів до відповідних розділів інформаційної бази для самостійного пошуку.

Ефективність таких систем підтверджується цифрами. Наприклад, у ПУМБ за допомогою ШІ вже автоматизовано 40% дзвінків у контакт-центрі та 22% чатів без збільшення команди.

Скоринг та оцінка кредитоспроможності

Штучний інтелект кардинально змінив підхід до оцінки ризиків і кредитоспроможності клієнтів. Банки використовують алгоритми машинного навчання для аналізу величезних масивів даних, щоб приймати швидші та точніші рішення.

Sense Bank вже застосовує ШІ у скорингу клієнтів. Це дозволяє не лише оцінити ймовірність дефолту, але й прогнозувати схильність клієнта до відкриття певних продуктів. Аналогічний підхід використовує і ПУМБ, інтегруючи ШІ у ключові функції ризик-менеджменту.

Технологія аналізує не тільки стандартні кредитні історії, але й транзакційну поведінку, дані з соціальних мереж (якщо клієнт на це погоджується) та інші альтернативні джерела, формуючи комплексний профіль клієнта.

Боротьба з шахрайством (Anti-Fraud)

Це один з найважливіших і найефективніших напрямів використання ШІ в банкінгу. Системи на основі машинного навчання здатні виявляти шахраські операції в реальному часі, аналізуючи паттерни поведінки та порушуючи звичні схеми.

ПриватБанк використовує машинне навчання та інструменти ШІ для виявлення підозрілих фінансових операцій і боротьби з відмиванням коштів. Система аналізує зміни в поведінці клієнтів, порівнюючи їхні поточні операції зі звичним фінансовим профілем. Наприклад, якщо клієнт, який зазвичай отримує лише зарплату, раптом починає отримувати великі суми від багатьох третіх осіб, система це фіксує та ініціює перевірку.

Sense Bank також використовує ШІ в першу чергу для Fraud Prevention. Його моделі виявлення шахрайства інтегровані з CRM, системами моніторингу транзакцій та платіжними шлюзами. Це дозволяє прогнозувати шахраські дії, формувати сповіщення та автоматично блокувати ризикові операції. ШІ також оцінює ймовірність несанкціонованих транзакцій, виявляє ознаки соціальної інженерії та ризик залучення клієнтів у дроп-схеми.

Персоналізація та маркетинг

ШІ дозволяє банкам перейти від масових маркетингових кампаній до індивідуальних пропозицій для кожного клієнта. Наприклад, Sense Bank впровадив систему управління цінністю клієнта (CVM) на базі ШІ. Вона аналізує транзакційну поведінку та автоматично формує персональну пропозицію, яка оновлюється кожні сім днів. Ця система вже дає вимірюваний ефект: конверсія в продаж банківських продуктів сягає 4,5%, а транзакційна активність клієнтів у точках продажу зросла на 36%.

ПУМБ реалізував понад 20 мільйонів індивідуальних пропозицій у застосунку на основі ШІ. Для таких цей банки часто використовують спеціалізовані платформи, як-от Amazon Personalize, Adobe Sensei чи Salesforce Einstein AI.

Безпека даних та регулювання

Оскільки банки є регульованими фінансовими установами, вони можуть використовувати лише перевірені та затверджені Національним банком України технології, що певною мірою обмежує експерименти з ШІ, але гарантує безпеку.

Більшість банків обирають гібридний підхід: інтегрують світові AI-моделі, але обробка даних відбувається інхаус, у межах захищеного контуру банку, без виведення персональних даних клієнтів назовні, як це робить Sense Bank.

Часті запитання

Чи можуть чат-боти українських банків повністю замінити живих консультантів? Ні, поки що ні. Найефективніша модель — це комбінована, де бот швидко вирішує стандартні питання, а складні або емоційно забарвлені запити передає фахівцю. Так працюють, наприклад, Monobank та Sense Bank.

Наскільки безпечно довіряти ШІ прийняття рішень про мою кредитоспроможність? ШІ не приймає рішення самостійно, він лише надає рекомендації на основі аналізу даних. Остаточне рішення часто залишається за кредитним менеджером. Алгоритми навчаються на великих масивах анонімних даних і постійно вдосконалюються для зменшення упереджень.

Чи означає використання ШІ, що банк збирає про мене більше даних? Банки і так збирають великий обсяг даних для виконання вимог фінансового моніторингу. ШІ не збирає нові дані, а лише по-новому аналізує вже наявні, щоб краще зрозуміти потреби клієнта та ефективніше захистити його кошти.