AI в банках: эволюция или революция?

15.09.2025 FinRegulation FinTech Аналитика

AI в банках: эволюция или революция?

О стратегиях перехода к полномасштабному внедрению генеративных нейросетей в банках, о реализованных сценариях их применения и ожидаемых результатах эксперты, руководители подразделений клиентского сервиса и цифровой трансформации, а также поставщики AI-решений рассуждали на 3-й практической конференции о генеративном ИИ в финансовой сфере «ИИ-БАНКИНГ 2025: Агенты влияния»

Александра Крылова

Обозреватель «Б.О»

Эксперты

Сегодня банки уже используют ИИ-ассистенты, GPT-модели в реактивном режиме, например в обработке обращений клиентов или сотрудников, автоматизации WorkFlow, при которой генеративная нейросеть — всего лишь один из кубиков, автоматизирующих все пользовательские сценарии, констатировал Алексей Сидорюк, советник по искусственному интеллекту генерального директора Ассоциации ФинТех. По его словам, практику применения GenAI в банках характеризуют несколько трендов. Российские банки движутся от реактивного использования генеративных нейронных сетей — к проактивному. Отечественные вендоры GPT-моделей начинают конкурировать между собой. Тренд платформизации и коммодизации АI-решений служит подтверждением зрелости разных технологий искусственного интеллекта и синергических эффектов, которые дает их комбинация.

Алексей Сидорюк (АФТ). Фото: Ирина Разладина / «Б.О»

Сейчас в Ассоциации ФинТех пилотируются сразу несколько проектов по внедрению AI-агентов в обслуживание сотрудников, обслуживание клиентов, анализ и совершенствование кода, а также анализ актуальной нормативной информации. В «пилотах» участвуют 18 организаций: 14 банков и четыре вендора открытых отечественных GPT-моделей и средств кибербеза. В августе 2025 года стартовал «пилот» в целях наработки опыта использования AI-агентов, основанных на отечественных генеративных нейронных сетях.

Освоение банками генеративных сетей требует корректировки их стратегий цифровой трансформации, считает Алексей Сидорюк.

К услугам и продуктам, каналам коммуникаций, методам разработки должен применяться подход AI-native. При этом придется пересмотреть подходы к аутентификации клиентов в пользу Agent-basic autentification. Большинство ИБ-рисков применения AI-агентов минимизируется путем их размещения в закрытом контуре. Дополнительную защиту дает встроенный в систему цензор, в задачи которого входит анализ входящего и исходящего трафика GPT-моделей.

Банки сегодня оказались в условиях, когда традиционные инструменты конкурентной борьбы себя исчерпали, а новые игроки — AI-агенты — уже появились и готовятся примерить на себя роль кредитных организаций, отметил в своем выступлении Александр Чугунов, директор практики «Стратегия» компании «Рексофт Консалтинг». По его словам, уже сегодня 4% прибыли российским банкам приносят сервисы со встроенными AI-агентами, и эта его оценка совпадает с выводами крупнейшей зарубежной кредитной организации GP Morgan. Вместе с тем банки пока не переходят к масштабированию своих ИИ-проектов и остаются на стадии MVP и локальных внедрений.

Александр Чугунов («Рексофт Консалтинг»). Фото: Ирина Разладина / «Б.О»

Александр Чугунов посоветовал банкам вовлекать топ-менеджеров в такие проекты, проанализировать их и, возможно, пересмотреть инвестиционный процесс, обучать сотрудников всех уровней.

Вовлечь топ-менеджеров банков в реализацию ИИ-инициатив можно, показав им объективную оценку финансовых эффектов.

О методологии, которую разрабатывают Альянс в сфере AI и Ассоциация ФинТех, рассказал Никита Худов, заместитель генерального директора Альянса. «Корректная оценка критически важна для банка, потому что она обеспечивает внутреннюю приоритизацию всех ресурсов», — отметил эксперт. Также она очень полезна в коммуникациях с инвесторами.

Методология предполагает оценку трех групп эффектов:

прямых финансовых эффектов, влияющих непосредственно на PNL-организации;
косвенных финансовых эффектов, возникающих, например, при внедрении AI-помощников для руководства банка и других ответственных сотрудников;
стратегических эффектов, таких как удовлетворенность клиентов, эффективность бизнеса и безопасность.

В Альянсе в сфере AI убеждены, что оценить можно все эффекты, если выбрать правильный подход к оценке. Таких подходов Никита Худов выделил два. Один предполагает проведения A/B-тестирования с участием двух групп сотрудников, на первую из которых распространяется изучаемый эффект, а вторую используют для сравнения в качестве контрольной и наблюдают прирост метрик. Другой подход — это условный квазиэксперимент, в котором для оценки эффектов создается условная синтетическая группа — объект, чьи результаты сравниваются с результатами контрольной группы.

Никита Худов (Альянс в сфере AI). Фото: Ирина Разладина / «Б.О»

Финансовые организации

В структуре большинства банков сегодня есть подразделения, в зону ответственности которых входят технологии ИИ. Их руководители успели накопить опыт внедрения технологий и их применения для решения разных задач и готовы делиться им с профессиональным сообществом. Так, в ОТП Банке сочетание технологий машинного обучения (ML) и больших языковых моделей (LLM) обеспечивает синергические эффекты, в том числе финансовые. Евгений Зубков, начальник управления исследования данных и машинного обучения этой кредитной организации, привел несколько примеров использования обеих технологий. Так, после очередной сегментации клиентской базы банка было решено с помощью LLM составить отдельные тексты для коммуникаций с клиентами из каждого сегмента.

И это дало положительный результат: по сравнению с ранее проведенными кампаниями отклик клиентов на LLM-коммуникации вырос на 12%.

Евгений Зубков (ОТП Банк). Фото: Ирина Разладина / «Б.О»

Второй пример — использование в контакт-центре ОТП Банка AI-ассистента оператора, когда большая языковая модель готовит краткое изложение (summary) диалогов операторов с клиентами. Еще один интересный кейс — сервис «Карта, которая тебя понимает» — реализован с помощью LLM на сайте кредитной организации. Он не требует участия оператора. Большая языковая модель на естественном языке отвечает на вопросы клиентов о дебетовой карте банка.

Дочерняя компания банка «ДОМ.РФ» — «ДОМ.РФ Технологии» разработала IDP-платформу, позволяющую кредитной организации решать самые разные задачи: например, в автоматическом режиме распознавать документы, поданные на выдачу ипотеки. Встроенный в платформу ИИ-помощник проверяет всю собранную таким образом информацию, чем очень помогает банку в работе с заявками, рассказала Анна Богдашкина, руководитель по развитию цифрового бизнеса компании «ДОМ.РФ Технологии».

Об эффективности платформы «ДОМ.IDP» говорят намерения банка расширить ее применение, подключив к ней подразделение HR и юридическую службу.

По словам Анны Богдашкиной, есть перспективы у платформы и в транзакционном бизнесе, в частности в e-сom.

Анна Богдашкина («ДОМ.РФ Технологии»). Фото: Ирина Разладина / «Б.О»

С начала 20-х годов в Альфа-Банке и других компаниях Группы шла эволюция от чат-ботов в разных каналах коммуникаций с клиентами к полноценным AI-помощникам. Сегодня, как сообщил Антон Граборов, руководитель блока «Цифровой бизнес» компании «Альфа-Капитал», нейросети банка открыты для сотрудников инвестиционной компании, ими пользуются около 67% из них.

Антон Граборов («Альфа-Капитал»). Фото: Ирина Разладина / «Б.О»

Сейчас чат-боты встраиваются в CRM-систему банка. Здесь для них создается единая панель с сервисами сбора аналитики, поиска инсайтов по клиенту, саммаризации встреч и подготовки писем. По словам Антона Граборова, все AI-ассистенты используют в работе одни и те же данные, учатся друг у друга, и это позволит уже в 2026 году перейти к полноценной мультиагентной системе, к работе инвестиционных консультантов в паре с AI-ассистентом и еще к ряду проектов на стыке ML и GenAI.

Чат-боты ВТБ с внедрением платформы Dialog OS превратились в полноценных AI-помощников. Об их возможностях и перспективах развития рассказал Владислав Шадрин, product-owner стрима «Мессенджеры и чат-боты ВТБ». Сегодня общение с чат-ботом выбирает 61% клиентов банка.

В своей работе интеллектуальный чат-бот использует 2 тыс. тематик с заранее подготовленными ответами и еще 130 интегрированных сценариев для проведения консультаций или операций в режиме диалога.

Также поддерживается предиктивный ввод, при котором клиенту заранее предлагается выбор релевантной тематики, реализовано распознавание сущностей, таких как дата, сумма, время и т.д.

Владислав Шадрин (ВТБ). Фото: Ирина Разладина / «Б.О»

Сейчас в банке ведутся работы по внедрению комплекса технологий RAG (Retrieval-Augmented Generation) и LLM. Пока их возможностями создавать контент в заданном стиле, сокращать и категоризировать смогут воспользоваться сотрудники ВТБ. В следующем году «связку» технологий планируется сделать доступной для клиентов банка.

Системная работа в направлении искусственного интеллекта давно ведется в Страховом доме ВСК, где, по словам вице-президента, руководителя лаборатории финтех и инноваций этой организации Марины Ляшенко, в колл-центре внедрена речевая аналитика и используются чат-боты.

А сейчас на повестке — задача дополнить этот инструментарий основанными на технологии LLM AI-ассистентами. Эти «вторые пилоты» необходимы операторам для управляемой обработки клиентских обращений, а также для обслуживания внутренних клиентов Страхового дома, которыми являются все его сотрудники.

Марина Ляшенко (ВСК). Фото: Ирина Разладина / «Б.О»

Вендоры

Российские поставщики решений на базе искусственного интеллекта в совершенствование своих разработок вложили много ресурсов. Как отмечают эксперты, по своему функционалу они почти догнали зарубежных поставщиков.

В настоящее время 99% потребностей финансовых организаций в технологиях ИИ закрывают отечественные решения, что подтверждают пилотные проекты Ассоциации ФинТех.

Продукт компании Dbrain.io — IDP, в основе которого лежат собственные разработки в области автоматического извлечения данных, их распознавания и обработки, значительно ускоряет работу банка с самыми разными документами: распознает текст, считывает подписи, печати и бумажные заметки, группирует документы по типам, проверяет их на наличие признаков подделки, причем делает это очень быстро и с гарантированной точностью.

Евгения Попова, руководитель проектов по интеграции компании, привела несколько примеров, в которых платформа облегчила финансовым организациям работу с документами. Так, внедривший ее банк «Юнистрим» в два раза сократил время проведения денежных переводов, а финтех Finconnect стал одним из самых быстрых в обработке заявок брокеров.

Евгения Попова (Dbrain.io). Фото: Ирина Разладина / «Б.О»

Словом, конференция показала, что участники финансового рынка готовятся к наступлению AI-революции и приближают по мере своих возможностей.

МНЕНИЕ ЭКСПЕРТА

Сергей Панченко, руководитель подразделения прикладного AI Единого ЦУПИС

Прозрачность и честность работы искусственного интеллекта крайне важны для формирования доверия клиентов к новой технологии. Компании могут получить преимущество, если клиенты видят, что искусственный интеллект действует в их интересах. Важно, чтобы ИИ мог простыми словами рассказать, почему он принял то или иное решение.

В Едином ЦУПИС мы столкнулись с несколькими вызовами, связанными с ИИ:

ИИ может давать неправильные ответы, которые кажутся убедительными;
ИИ может быть предвзятым;
важно защитить личные и финансовые данные клиентов при взаимодействии с облачными моделями искусственного интеллекта.

С этими вызовами мы справляемся. Во-первых, проверяем, насколько точны ответы ИИ, используя индустриальные метрики оценки качества моделей. Также мы имеем возможность проверить вручную небольшие группы данных. Во-вторых, мы создали систему, в которой клиент всегда может обратиться к человеку, если у него есть вопросы или сомнения. В-третьих, мы обрабатываем чувствительную информацию внутри своей специальной защищенной системы, чтобы исключить риски ее попадания в чужие руки.

Эти шаги важны не только для нас, но и для других финансовых компаний. Прозрачность, проверка качества, защита данных и возможность поговорить с человеком — все это повышает доверие людей к ИИ. Без этого внедрение ИИ в финансовую сферу может вызвать больше вопросов, чем доверия к новой технологии.

МНЕНИЕ ЭКСПЕРТА

Евгения Попова, руководитель проектов интеграции в Dbrain

Технологии распознавания документов на базе искусственного интеллекта давно перестали быть только инструментом автоматизации. Сегодня они напрямую влияют на клиентский опыт и как следствие на уровень лояльности банку. Когда клиенту нужно оформить кредит, перевести деньги или открыть счет, его главным ожиданием становятся скорость и простота. Системы интеллектуальной обработки документов (IDP) позволяют сократить длительность процесса с десятков минут до нескольких минут (или даже секунд) и убрать рутину, которая раньше раздражала клиентов: повторный ввод данных, ошибки при переписывании, долгие проверки документов. Чем меньше трений на пути клиента, тем выше его доверие и готовность оставаться с банком.

В то же время важно понимать: доверием клиентов нельзя жертвовать ради скорости. Баланс достигается, если ИИ внедряется в процессы в связке с прозрачностью и контролем качества. Клиенту важно знать, что его данные защищены, что решения системы проверяются, а процесс остается понятным. Например, автоматическая проверка документа может сочетаться с антифрод-модулем и возможностью ручной верификации в нестандартных случаях. Такой подход мы наблюдаем в проектах с банками: когда IDP автоматически обрабатывает типовые документы, а сложные кейсы уходят на ручную проверку. Это помогает банку сохранить надежность и минимизировать риски, а клиенту — чувствовать себя уверенно.

По сути, конкурентное преимущество ИИ для банков состоит сегодня в том, чтобы сочетать скорость и безопасность. Когда банк показывает: «Мы умеем работать быстро, удобно и при этом надежно», это формирует долгосрочную лояльность. В выигрыше остаются обе стороны: клиенты получают сервис, соответствующий их ожиданиям, а банк — устойчивый рост, доверие и возможность опережать рынок.

Справка «Б.О»

О мероприятии

Конференция «ИИ-БАНКИНГ 2025: Агенты влияния» была организована медиапроектом «Банковское обозрение». На регулярной основе мероприятие проходит с 2024 года. Серия материалов об этом мероприятии: