Искусственный интеллект (ИИ) уже давно стал неотъемлемой частью современного финансового рынка, решая задачи, которые еще несколько лет назад казались невозможными для автоматизации. От простых алгоритмов для скоринга клиентов и прогнозирования до сложных систем для борьбы с мошенничеством и улучшения клиентского сервиса — ИИ уже активно используется банками и финансовыми учреждениями. Однако, несмотря на значительные успехи и инновации, масштабирование использования искусственного интеллекта в финансовом секторе, переход от экспериментов к полноценной трансформации бизнеса, остаётся вызовом для большинства участников рынка.

На фоне этого вопроса прошло обсуждение в рамках форума «Финополис 2025», где эксперты отметили, что, несмотря на прогресс, реальная интеграция ИИ в финансовый сектор сталкивается с несколькими серьезными препятствиями. Основной проблемой, по мнению участников сессии «Практика применения ИИ на финансовом рынке», является создание единой инфраструктуры, которая могла бы обеспечивать необходимую скорость и безопасность при масштабировании решений, уже доказавших свою эффективность на отдельных проектах.

Генеративный ИИ и его роль на финансовом рынке По данным компании «Рексофт», уже 48% российских банков активно используют генеративный ИИ. Это направление технологии, которое позволяет создавать новые данные, анализировать их и генерировать сложные решения, становится всё более востребованным в сфере финансов. Потенциальный экономический эффект от внедрения ИИ оценивается в 385 миллиардов рублей ежегодно, а при более глубокой трансформации финансового бизнеса эта цифра может достигнуть 1,9 триллиона рублей.

Сегодня ИИ помогает в основном оптимизировать и повышать эффективность текущих операций. Особенно это актуально для процессов, таких как поддержка клиентов, привлечение новых пользователей, профилирование продуктов и персонализированное предложение услуг. Например, в банках широко применяются чат-боты и голосовые помощники, которые значительно улучшили качество обслуживания и снизили нагрузку на операционные службы.

Вячеслав Цыганов, заместитель председателя правления Т-Банка, выделил три ключевых направления, в которых ИИ уже приносит значительные улучшения: это изменение клиентских интерфейсов, повышение скорости изменений в бизнесе и улучшение внутренней эффективности процессов. В качестве примера он привел эволюцию контакт-центров, где внедрение ИИ началось с простых чат-ботов, а затем перешло к более сложным языковым моделям и генеративным ИИ. В настоящее время банки делают ставку на копайлов (AI assistants) для своих сотрудников, чтобы автоматизировать рутинные задачи, оставив сложные кейсы для человеческого вмешательства.

Цыганов также подчеркнул, что внедрение ИИ должно быть не самоцелью, а направлено на улучшение качества обслуживания клиентов и повышение их удовлетворенности. «Автоматизация не должна быть ради автоматизации. Важно, чтобы ИИ помогал решать реальные проблемы, а не усложнял их», — отметил он.

Ключевые задачи в разработке ИИ для финансовых компаний Одним из важнейших факторов успеха ИИ в финансовом секторе является создание собственных платформ и моделей. Т-Банк, например, сделал ставку на собственные большие языковые модели (LLM). Это дает возможность повысить уровень пользовательского опыта и продолжать привлекать клиентов даже в условиях постоянных изменений на финансовом рынке. Важно, чтобы технологии ИИ не просто автоматизировали процессы, но и обеспечивали интеграцию с другими финансовыми сервисами и встраивались в уже существующие приложения.

Эксперт в области ИТ Александр Долбнев, директор по работе с финансовым сектором Yandex Cloud, отметил, что в будущем ИИ станет обязательным элементом для выживания бизнеса. Он подчеркнул, что те банки, которые не будут использовать генеративный ИИ или не будут иметь возможности эффективно работать с такими технологиями, рискуют потерять конкурентоспособность.

Однако технологическая трансформация не ограничивается только вопросами инфраструктуры. Не менее важен и человеческий фактор. Вопреки опасениям, что ИИ может привести к массовым сокращениям персонала, эксперты уверены, что внедрение новых технологий повысит эффективность работы сотрудников. Они не исчезнут, а будут работать более продуктивно, выполняя более сложные задачи, которые требуют человеческого вмешательства.

Применение ИИ в корпоративном сегменте Интерес к искусственному интеллекту проявляют не только банки, работающие с розничными клиентами, но и финансовые учреждения, ориентированные на корпоративный сектор. По словам Дениса Суржко, начальника управления перспективных алгоритмов машинного обучения в ВТБ, именно крупные корпоративные клиенты станут основными потребителями сложных ИИ-решений. Эти клиенты, как правило, управляют большими портфелями активов, и в таких случаях ИИ может существенно повысить эффективность инвестиционных решений. ВТБ, например, уже получил лицензию на использование ИИ для предоставления инвестиционных рекомендаций и активно внедряет эту технологию для обслуживания крупных клиентов, а затем планирует расширение на рынок физических лиц.

Долгосрочные перспективы в сфере ИИ лежат в области создания мультиагентных и мультимодальных систем. Как отметил Денис Суржко, настоящим продуктом ИИ-агента станет система, способная обучаться не только от человека, но и непосредственно из окружающей среды, что откроет новые горизонты для технологической трансформации в финансовом секторе.