ИИ в финансах: от пилотов к масштабированию

Финансовый рынок – один из самых активных пользователей искусственного интеллекта. Технологии машинного обучения уже несколько лет решают различные задачи: от скоринга и прогнозирования до обнаружения мошенничества. Клиенты все чаще взаимодействуют с банками через чат-боты и голосовых помощников на основе ИИ. Однако по-настоящему масштабировать применение ИИ, перейдя от точечных экспериментов к комплексной трансформации бизнеса, пока удается немногим игрокам рынка, сошлись во мнении участники сессии «Практика применения ИИ на финансовом рынке» в рамках форума «Финополис 2025». По их мнению, основной вызов сегодня – создание единой инфраструктуры, позволяющей тиражировать успешные решения с необходимой скоростью и безопасностью.

От борьбы с мошенничеством до персонального ассистента

По данным «Рексофт», 48% российских банков уже используют генеративный ИИ. Потенциальный эффект от внедрения искусственного интеллекта аналитики компании оценивают в 385 млрд руб. в год, а при комплексной трансформации – 1,9 трлн руб. Основные эффекты от ИИ сегодня лежат в плоскости оптимизации и повышения эффективности текущей работы, считают участники сессии. Это касается всех операционных процессов: поддержки, роста привлечения новых клиентов, например, за счет умного обучения, профилирования продуктов. Зампред правления Т-Банка Вячеслав Цыганов выделил три ключевых направления в развитии ИИ: изменение клиентских интерфейсов, повышение скорости бизнес-изменений и рост эффективности внутренних процессов. В качестве примера он привел эволюцию контакт-центров, где внедрение ИИ началось одним из первых. «Сначала были простые чат-боты, затем появились крупные языковые модели и генеративный ИИ, что значительно повысило качество. Текущий этап – внедрение копайлотов для сотрудников: несмотря на автоматизацию, сложные кейсы все равно требуют участия людей», – пояснил он. Цыганов подчеркнул, что автоматизация не должна внедряться ради самой автоматизации, ключевой приоритет – качество и польза для клиента.

В Т-Технологиях сделали ставку на собственные большие языковые модели и LLM-платформы, рассказал Цыганов. При этом ключевая задача – улучшить пользовательский опыт, чтобы остаться в поле внимания клиента даже в случае трансформации финансового бизнеса. Например, рассуждает эксперт, существует вероятность, что «приложения начнут встраиваться в ИИ», а не наоборот, и крупные игроки с собственными диалоговыми интерфейсами и умными помощниками могут перетянуть на себя взаимодействие с пользователем. Этот вызов будет серьезным драйвером для инвестиций в собственные AI-разработки в ближайшие годы.

Вызовы масштабирования

Как подчеркивает директор по работе с финансовым сектором Yandex Cloud Александр Долбнев, ИИ уже становится обязательным элементом выживания бизнеса. «Если банк не будет использовать генеративный ИИ, не будет уметь им пользоваться, то, скорее всего, банк будет неконкурентоспособен», – отмечает он.

При этом технологическая трансформация упирается не только в инфраструктуру, но и в человеческий фактор. Но это не говорит о том, что количество сотрудников будет сокращаться, они просто станут работать эффективнее, подчеркнул Цыганов.

Интерес к ИИ проявляют не только в рознице, но и в корпоративном сегменте. По словам начальника управления перспективных алгоритмов машинного обучения ВТБ Дениса Суржко, именно корпоративные клиенты могут стать первыми пользователями сложных ИИ-решений, например в инвестициях.

«Чем шире у вас класс активов, чем больше ваш портфель, тем более эффективными становятся модели искусственного интеллекта для управления», – пояснил он. – Мы получили лицензию на ИИ как инвестиционную рекомендацию. И мы всегда эту технологию раскатывали именно с крупных клиентов, дальше двигаясь уже к физическим лицам».

Будущее за автономными агентами и сменой парадигмы

Эксперты сходятся во мнении, что следующей ступенью развития станут мультиагентные и мультимодальные системы. «Настоящий продукт ИИ-агента будет тогда, когда они смогут учиться из среды, а не человек будет обучать его компоненты», – считает Суржко.

Согласно прогнозам McKinsey, к 2030 г. ИИ может обеспечить до 10% совокупного дохода банковской отрасли за счет автоматизации продаж, прогнозного анализа и персонализированных предложений. При этом, как подчеркивают аналитики, ключевым изменением станет не просто рост эффективности, а трансформация клиентского опыта: персонализированные ассистенты, анализ поведенческих паттернов, динамическое ценообразование. Однако для развития ИИ в финансовом секторе потребуются в первую очередь крупные инвестиции, говорит директор департамента стратегического развития финансового рынка Банка России Екатерина Лозгачева.