ИИ как фактор системной трансформации

По сути, искусственный интеллект стал новой базовой технологией, изменяющей принципы принятия решений, взаимодействия с клиентом, управления рисками и разработки продуктов. В Альфа-Банке мы начали путь с внедрения RPA и построения CoPilot-архитектуры — инструментов, которые позволили автоматизировать десятки тысяч регламентных операций. Но сегодня этого уже недостаточно.

Инвестиции в ИИ — это не расходы на хайп, а стратегический актив. За последние два года мы видим, как внедрение AI-агентов, внутренних LLM-платформ и low-code-решений меняет саму ткань процессов — от работы с документами до формирования кредитных политик.

Опыт лидеров рынка подтверждает: в тех организациях, где ИИ стал частью операционной модели, растет не только производительность, но и гибкость — способность быстро перестраиваться под новые условия, запросы клиентов, макроэкономические изменения. Как показала AI-трансформация в «Альфе», основным эффектом стало не только снижение затрат, но и рост доходов за счет персонализации продуктов и ускорения вывода решений на рынок.

Реинжиниринг, а не «латание процессов»

Реинжиниринг в ИИ-эпоху — это не просто цифровая модернизация. Это пересборка процессов с нуля: без опоры на существующие регламенты, но с прицелом на возможности, которые открывает ИИ.

Классический подход к оптимизации процессов исходит из существующей модели и ищет в ней узкие места. Подход, основанный на ИИ, работает иначе — он позволяет выстраивать процессы на основе принципов данных, автономных решений и постоянного самообучения.

Важным элементом такой трансформации становится грамотная приоритизация.

Как показывает опыт крупнейших банков, эффект от ИИ наиболее заметен в трех направлениях: снижение затрат за счет автоматизации, рост выручки вследствие персонализации и повышение клиентского опыта через ускорение процессов. Именно эти три вектора ложатся в основу выбора «пилотов» и масштабирования решений.

Обоснование инвестиций: от гипотез к метрикам

Вопрос оценки эффективности ИИ-проектов долгое время оставался дискуссионным. Однако сейчас на рынке складывается практика гранулярного подхода — когда вклад каждой инициативы оценивается через конкретные метрики: сокращение времени обработки, рост NPS, снижение доли ручных операций.

Например, в Альфа-Банке мы внедрили систему валидации ИИ-проектов на этапе MVP. Если модель не дает измеримого прироста, она дорабатывается или закрывается. Такой подход позволяет минимизировать риски и концентрировать инвестиции в эффективных направлениях.

Как показывают отчеты американской исследовательской и консалтинговой компаним IDC и Всемирного экономического форума (ВЭФ), финансовый сектор уже входит в число лидеров по объему вложений в ИИ. Только в 2023 году на глобальном уровне банки инвестировали в искусственный интеллект более 21 млрд долларов, и этот показатель будет расти. Причина — высокая окупаемость этих вложений. Автоматизация, персонализация, риск-менеджмент — каждый из этих блоков дает кратный эффект при масштабировании.

Что дальше?

ИИ переходит из категории технологий поддержки в технологию управления. Это требует новых компетенций, новых подходов к архитектуре, новых ролей в командах. Нам предстоит переучить десятки тысяч сотрудников, пересобрать оргструктуру и научиться работать с ИИ как с партнером, а не просто инструментом.

Скорость, с которой это происходит, поражает. Еще три года назад Generative AI был темой «пилотов», А сегодня это часть продуктовых и операционных цепочек в большинстве ведущих банков.

Будущее не за теми, кто просто «внедрил ИИ». Будущее — за теми, кто сумел на его основе переосмыслить себя.