Глубокий анализ данных масштабного социологического исследования «Банк будущего: каким его видят клиенты и эксперты», реализованного Ассоциацией ФинТех и Аналитическим центром НАФИ на репрезентативной выборке в 1680 респондентов с корректным учётом половозрастной структуры и географического распределения, выявляет не только общую картину принятия цифровизации, но и её критически важный, структурный элемент – амбивалентное и в высокой степени скептическое отношение клиентской аудитории к внедрению и распространению технологий искусственного интеллекта в банковских сервисах. Этот скепсис формирует существенный, а в некоторых операционных аспектах, почти непреодолимый, барьер на пути дальнейшей технологической эволюции отрасли, демонстрируя разрыв между экспертным видением ИИ как ключевого драйвера роста и клиентским восприятием его как инструмента с недоказанной надёжностью и сомнительной антропоморфной заменой человеческому взаимодействию. Парадоксальность ситуации заключается в том, что на фоне высокой общей оценки технологичности банкинга (89% клиентов называют сферу высокотехнологичной), конкретный технологический тренд, признанный экспертами как центральный резерв для будущего, встречает не столько незнание, сколько осознанную настороженность, основанную на уже имеющемся, часто фрагментарном и не всегда успешном, опыте взаимодействия.

Цифры, полученные в ходе исследования, однозначно констатируют кризис доверия к искусственному интеллекту в его банковской ипостаси. Только 43% клиентов банков в целом положительно относятся к его распространению в этой сфере, в то время как 31% экспертов считают, что большинство клиентов, уже сталкивавшихся с ИИ, не остаются довольны его работой, и это экспертное наблюдение, судя по всему, отражает реальную пользовательскую практику, а не гипотетические опасения. При этом уровень осведомлённости об использовании ИИ нельзя назвать низким: лишь 23% респондентов ничего об этом не знают, тогда как 18% заявляют, что хорошо знают тему, и ещё 49% что-то слышали. Значимо, что ядро наиболее осведомлённых групп формируют демографически и экономически активные группы: клиенты в возрасте 25–34 года (24% из них хорошо знают об ИИ), мужчины (22%) и наиболее обеспеченные граждане (35%). Однако эта осведомлённость, в отличие от ситуации с биоэквайрингом или бесконтактными платежами, не конвертируется ни в доверие, ни в лояльность. Напротив, она, вероятно, подкрепляется конкретными кейсами несовершенства чат-ботов, некорректных скоринговых решений или навязчивой персонализированной рекламы, формируя у критически мыслящего ядра аудитории обоснованную осторожность.

Наиболее выпукло этот дефицит доверия проявляется в готовности делегировать ИИ конкретные банковские операции. Данные исследования, по словам заведующего кафедры бизнес-информатики Финансового университета Васильевой Елены Викторовны, не выявили ни одной процедуры, которую большинство клиентов было бы готово полностью доверить алгоритмам. Даже для таких, казалось бы, технических и информационных задач, как поиск информации об условиях вкладов или кредитов, освоение новых функций приложения, проверка баланса или планирование бюджета, подавляющее большинство респондентов предпочитает либо самостоятельные действия, либо взаимодействие с сотрудником банка. Соотношение здесь стабильно демонстрирует примерно двукратное превосходство «человекоцентричных» сценариев: 59% против 34% за получение информации о продуктах, 63% против 33% за проверку баланса, 62% против 31% за освоение нового функционала. Апогеем недоверия становится процесс оформления кредита, где разрыв становится шестикратным: только 12% клиентов допускают возможность использования ИИ для этой ответственной и финансово значимой процедуры, тогда как 75% категорически настаивают на самостоятельном оформлении или помощи сотрудника. Это указывает на то, что клиент воспринимает ИИ не как нейтральный инструмент, а как агента с ограниченной ответственностью и сомнительной компетенцией в ситуациях, сопряжённых с финансовыми рисками и требующих понимания контекста.

Как следствие, использование искусственного интеллекта в текущий момент является слабым конкурентным преимуществом для самого банка. Только для каждого четвертого клиента (25%) этот фактор может стать значимым при выборе финансового учреждения. Привлекательность банка, активно использующего ИИ, выше для узкой, но значимой группы: это молодые мужчины (25–34 года) с доходами выше среднего. Для широкой же массы клиентов технологичность, о которой они в принципе осведомлены, не является самодостаточным аргументом «за», а плохо реализованный ИИ-сервис легко может стать весомым аргументом «против», подрывая общее доверие к институту. Таким образом, экспертный консенсус, согласно которому ИИ – это перспективный тренд, позитивно влияющий на развитие отрасли, сталкивается с потребительской реальностью, где данный тренд воспринимается с выраженной осторожностью.

Задача для банков будущего, формирующегося уже сегодня, заключается не в тотальной замене человеческих процессов алгоритмическими, как считает доцент кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве РФ, Шелепаева Альбина Хатмулловна, а в их тонкой и умной гибридизации. Необходимо проектировать такие сценарии взаимодействия, где ИИ выполняет рутинную, аналитическую или предиктивную работу на заднем плане, усиливая, а не заменяя человеческий сервис, и где ценность технологии демонстрируется клиенту не через её авангардность, а через бесшовное повышение удобства, персональной релевантности и, что самое главное, безопасности его операций. Без преодоления этого «доверительного разрыва» дальнейшая технологическая экспансия ИИ в банкинге рискует упереться в «стеклянный потолок» пользовательского принятия, когда высокая осведомлённость и даже использование отдельных функций будут сосуществовать с глубинным скепсисом в отношении передачи алгоритмам сколько-нибудь значимой финансовой агентности.