«Б.О» собрал из открытых источников значимые IT-проекты, связанные с внедрением ИИ в самые разные банковские бизнес-процессы в первом полугодии 2026 года. Оказалось, что в фокус внимания разработчиков стали все чаще попадать ИИ-решения, меняющие розничные продукты, сервисы, клиентский опыт и внутренние процессы банков, а также участников инвестиционного рынка

В данном сегменте события развиваются довольно стремительно. Но несколько реперных точек можно выделить. И все они так или иначе связаны с активной деятельностью Ассоциации Финтех (АФТ).

Агенты и Invest Tech

В январе 2026 года на площадке АФТ эксперты протестировали ИИ-агентов для внедрения в банковские сервисы. Участники проекта рассматривали в качестве одного из важных вопросов дальнейшего пилотирования безопасный и доверенный ИИ, а также защиту от уязвимостей в этой области.

«Совместно с нашими партнерами была успешна подтверждена гипотеза, что российские большие языковые модели и инструментарий отечественных вендоров подходят для построения ИИ-агентов и могут успешно применяться финансовыми организациями в разных процессах. В ходе проекта реализован ряд кейсов, которые могут развиваться организациями», — подвел итоги тестирования советник генерального директора по ИИ Ассоциации ФинТех Алексей Сидорюк.

Прошло полгода, и в июле 2026-го АФТ провела круглый стол «Агентская экономика: как инвестбизнесу подготовиться к эре AI-агентов?» Само название подчеркнуло тот факт, что путь от принятия к применению ИИ в Invest Tech пройден. При этом в фокусе внимания экспертов стали находиться проблемы не столько технического, сколько этического характера: ИИ стал гораздо ближе к клиентам банков, бирж, брокеров и т.д.

По итогам дискуссии ее участники расставили акценты в своей работе на будущее.

Пересмотр регулирования взаимодействия ИИ-агентов. Необходимо инициировать поправки в законодательство для снятия барьеров, которые пока сдерживают внедрение ИИ-агентов в финансовом секторе.

Типизация и классификация агентов. Важно определить, какие именно агенты и на каких этапах могут подключаться к работе, а также понять, какие инструменты, методы и архитектуры лучше всего подходят для решения тех или иных задач и как их оптимально комбинировать.

Архитектура инфраструктуры финансового рынка. Как и при любой технологической революции, на начальном этапе ИИ-агенты как новые сущности будут вынуждены взаимодействовать со старой инфраструктурой, и это нормально. Сейчас агенты могут «стучаться» в стандартные API, которые уже есть у участников рынка и брокеров. Однако в перспективе потребуется глубокая трансформация самой архитектуры, чтобы она была готова к массовому появлению агентов и обеспечивала их эффективную интеграцию.

«Т-интеллект»

Понятно, что время между этими двумя событиями было наполнено множеством проектов и изысканий. Вот некоторые из них:

Начать, вероятно, стоит с получившего второе место в номинации «Информационные технологии» в рамках Премии FINAWARD’26 Т-Банка за свое решение Safeliner — ИИ-ассистент по информационной безопасности. В описании этого сервиса сказано: «ИИ дает возможность масштабировать экспертность на любое количество команд в любой точке мира, что особенно важно в условиях динамичного роста бизнеса и дефицита кадров на рынке».

Применительно к базовому функционалу сервиса это означает, что обучение безопасной разработке ПО требует много времени и глубокого погружения, поэтому некоторые специалисты игнорируют безопасность кода и не выделяют время на работу с техническим долгом. Это создает дополнительные киберриски и ставит под угрозу безопасность банковских продуктов.

Продолжая перечисление достижений «Т-Технологий» в области ИИ, необходимо выделить запуск нового инструмента речевой аналитики для офлайн-коммуникаций, который помогает бизнесу анализировать разговоры сотрудников с клиентами в точках продаж и обслуживания. Решение расширяет возможности традиционной речевой аналитики, позволяя обрабатывать записи с аудиобейджей и микрофонов помимо традиционного анализа телефонных звонков. Это помогает улучшать качество сервиса и находить причины отказов клиентов.

«Цифровой прораб»

Безусловно, ведущая роль в развитии ИИ в стране принадлежит Сбербанку. Особенностями его проектов стали выход за пределы контура финансовой организации и налаживание партнерских отношений со своими клиентами.

Например, в марте Московский банк Сбербанка реализовал проект по внедрению корпоративной платформы для создания ИИ-агентов GigaChat Enterprise («ГигаЧат Бизнес и управления») и управления ими в деятельности девелоперской компании AB Centrum.

Логика выбора и внедрения решения довольно проста: бизнесу мало просто «оцифроваться» — нужно реально ускоряться, думать быстрее рынка.

ИИ-агент берет на себя значительную часть рутинных операций, освобождая время специалистов для взаимодействия с клиентами и развития перспективных проектов. Неслучайно в прессе этот проект получил свое собственное название: «цифровой прораб».

Еще один удачный кейс с прицелом на конечных пользователей — «Сбер2B ЭДО» — внедрил генеративный чат-бот на базе нейросети «ГигаЧат» для бизнеса в сервис для электронных перевозочных документов «ЭПД Cбер2B». Функционал чат-бота включает в себя консультирование по работе с документами, путевыми листами, транспортными накладными, а также пошаговый инструктаж по созданию новой транспортной накладной, помощь водителям с настройкой мобильного приложения и консультации по работе с API.

ВТБ также позаботился о клиентах сервиса «Интеллект», которые получили расчет прогнозной доходности стратегии на год, наглядную аналитику портфеля и развернутые пояснения к каждой рекомендации в обновленном приложении «Мои Инвестиции».

Обновление помогает инвестору точнее оценивать перспективы портфеля и понимать логику решений алгоритма. Теперь ожидаемые купоны и дивиденды собраны по периодам и видны сразу, поэтому инвестор может заранее планировать денежный поток.

В мобильном приложении РСХБ появился сервис персонального финансового анализа (PFM), который помогает контролировать расходы, планировать бюджет и достигать финансовых целей. А сам банк при этом получает аналитику поведенческих паттернов клиентов, что позволяет предлагать только релевантные продукты.

Характерные проекты

Для больших банков были характерны уникальные проекты, а небольшие финансовые организации решали в целом типовые, но не менее значимые для их бизнеса проблемы.

Например, БСПБ завершил полную миграцию базы знаний с корпоративного портала на систему управления знаниями Naumen Knowledge Management System (KMS). Переход на новую платформу ускорил работу дирекции дистанционных продаж и сервиса, в которой задействовано более 300 сотрудников. Средняя скорость обработки обращений по всем каналам дирекции увеличилась на 21%.

Промсельхозбанк представил первый платежный сервис для иностранных путешественников «Плати в России» (Pay in Russia) с быстрым онбордингом клиентов на базе ИИ-системы распознавания документов Smart Engines.

А вот Рокетбанк представил нового цифрового помощника — ИИ-приятеля «Роки». Он появился в обновленной версии мобильного приложения и позволяет пользователям обсуждать свои доходы и расходы в формате привычного диалога.

17 сентября 2026 года «Б.О» проведет практическую конференцию «ИНВЕСТТЕХ_26: Инвестиции под управлением нейросетей», где будут подробно разобрано, как ИИ стал новым слоем инвестиционной инфраструктуры и меняет клиентский опыт в банковской рознице. Наверняка стоит ожидать новых инсайтов от АФТ и крупнейших банков!