Банковское обозрение (Б.О принт, BestPractice-онлайн (40 кейсов в год) + доступ к архиву FinLegal-онлайн)
FinLegal ( FinLegal (раз в полугодие) принт и онлайн (60 кейсов в год) + доступ к архиву (БанкНадзор)
Среди популярных кейсов внедрения ИИ — клиентская поддержка, персонализация маркетинговых кампаний за счет детального анализа данных о клиенте из разных источников, интеграция в базы данных для упрощения доступа к информации.
Тем не менее технические/технологические директора (СТО) большинства финансовых организаций, работающих с генеративным ИИ, планируют получить эффект для EBITDA (прибыли до вычета процентов, налогов, износа и амортизационных отчислений) всего в размере 1%, а инвестиции в ИИ в банковской сфере остаются в несколько раз меньше, чем у других технологических компаний. Так, в России лишь 45% банков готовы потратить на генеративный ИИ более 3% IТ-бюджета, а в Китае, Бразилии, ОАЭ и Саудовской Аравии данный показатель выше 70%.
В чем же проблема? Очевидно, есть ряд точек, где потенциал технологии только начинает раскрываться — это гиперперсонализированные продукты, привлечение новых клиентов, автоматизация рутинных процессов. В комбинации с такими более традиционными типами ИИ, как ML/DL, генеративный ИИ может повысить эффективность оценки кредитных рисков и управления инвестиционным портфелем.
Во многом полноценное развитие технологии в финансах упирается в готовность и возможности банков применять облачные решения и допускать ИИ к работе с персональными данными.
Для того чтобы генеративный ИИ стал настоящим драйвером роста, банки должны перейти от узких экспериментов к системным решениям и начать адаптировать свои бизнес-процессы к прорывной технологии.
Это означает внедрение технологий в повседневную работу, а не только в отдельные пилотные проекты, что невозможно без гармонизации законодательства о персональных данных, банковской тайне и работе с ней через облачные решения.
Получится ли у нас всего этого добиться, покажет время, но представляется, что необходимые для этого инструменты есть. Например, в стране создана и успешно развивается Ассоциация «Альянс в сфере искусственного интеллекта», который объединил всех крупнейших игроков банковской отрасли, в том числе Сбер и Т-банк. Потенциальная выгода в 200–300 млрд для отечественных банков за ближайшие три года — достаточная мотивация, чтобы двигаться вперед.
4 марта 2025 года медиапроект «Банковское обозрение» проведет 2-ю практическую конференцию о роли искусственного интеллекта в финансовом бизнесе «ИИ-БАНКИНГх2025: Роботы и Люди». Компания «Яков и Партнёры» выступит организатором первой сессии. Среди ключевых тем мероприятия: GenAI-трансформация банковской инфраструктуры; извлечение бизнес-ценности из больших данных; ИИ-ассистенты, агенты и мультиагентные системы; роботизация клиентского сервиса «с человеческим лицом».
О том, что может предложить банкам разработчик современного импортонезависимого ПО для работы с рисками, внутренним аудитом и контролем, рассказал Сергей Степаненко, директор дивизиона технологического развития управления рисками и ALM компании «Т1 Иннотех»
В этом году «Банковское обозрение» и аналитический центр «БизнесДром» составили первый рейтинг команд, которые работают с клиентами банковского private-сегмента. Учитывая непростые условия, в которых работает сегодня российская банковская система, становится очевидным, что успех и эффективность отдельных банков определяется не только ролью руководителя направления