Альфа-банк внедрил систему оценки эффективности ИИ-агентов

Альфа-банк перешел от пилотирования ИИ-агентов к системной оценке их влияния на бизнес-эффективность. Об этом заявил директор по информационным технологиям кредитной организации Алексей Фетисов на сессии «Экономика ИИ-агентов. Зачем, как и где внедрять эффективно?» в рамках конференции ЦИПР-2026.

Как отметил Фетисов, на практике оценка эффективности внедрения искусственного интеллекта (ИИ) выходит далеко за рамки прямого сокращения затрат. Он отметил, что, приступая к автоматизации какого-либо процесса, важно понимать, что именно считать эффективностью. «Вопрос сейчас не столько в экономии, сколько в понимании новой эффективности таких систем и того, где они действительно улучшают бизнес-показатели», – добавил Фетисов. 

По его словам, подобный подход становится особенно актуальным на фоне быстрого роста интереса бизнеса к ИИ-агентам. Многие компании пока находятся на этапе поиска моделей оценки эффективности таких решений, поскольку классические финансовые показатели не всегда позволяют отразить их реальное влияние на скорость процессов, качество сервиса, уровень автоматизации и клиентский опыт, считает Фетисов. «Мы смотрим на агентов не как на цель, а как на средство достижения конкретной бизнес-задачи», – подчеркнул он. 

Такой подход банк выработал после анализа работы внутреннего ИИ-бота IT-поддержки для сотрудников. Фетисов также подчеркнул, что использование ИИ потребовало развития вычислительной инфраструктуры, однако одновременно позволило существенно повысить скорость сервисов, качество поддержки и удовлетворенность пользователей.

Применение ИИ-агентов также позволило ускорить обработку внутренних запросов и снизить нагрузку на профильные IT-команды. В банке считают, что подобные решения особенно востребованы в операционных направлениях, где критически важны скорость исполнения и минимизация человеческих ошибок. По словам Фетисова, Альфа-банк делает ставку не на внедрение ИИ «ради технологии», а на развитие «AI-native-подхода», при котором нейросети становятся частью повседневных бизнес-процессов. «Цель – не объем внедрения ИИ. Цель – выгода для бизнеса, а ИИ – средство ее достижения», – подчеркнул он. 

Для этого банк разработал внутреннюю платформу на базе open source-решений (модель разработки программного обеспечения, при которой исходный код проекта доступен для просмотра. – «Ведомости. Инновации и технологии») и открыл к ней доступ сотрудникам. Около 40% работников прошли обучение работе с системой и могут предлагать идеи для новых агентов, рассказал Фетисов. Наиболее востребованные решения затем масштабируются внутри организации, добавил он.

По словам IT-директора Альфа-банка, такой формат позволил объединить централизованный контроль над развитием ИИ-инфраструктуры с инициативами сотрудников, которые непосредственно работают с бизнес-процессами и лучше понимают их прикладные задачи. «В агенте самое главное – это бизнес-кейс», – подчеркнул он. 

Наиболее заметный эффект, как рассказал Фетисов, ИИ-агенты показали в операционных процессах. Банк делает ставку на рост показателя Straight-through processing – доли операций, выполняемых полностью без участия человека. «Многие процессы с использованием предложенных сотрудниками ИИ-агентов заработали быстрее и эффективнее», – отметил спикер. В дальнейшем банк планирует развивать собственную платформу как агрегатор ИИ-агентов для корпоративного бизнеса, сообщил Фетисов. Пользователи смогут получать доступ как к разработкам банка, так и к решениям партнеров, работающим на ИИ-платформе Альфа-банка.