ИИ переходит от стадии индивидуального эксперимента к основополагающему элементу трансформации операционной модели банков. Это обусловлено увеличенным запросом на скорость и персонализацию услуг, что сложно удовлетворить при помощи процессов, основанных на ручных операциях без внедрения ИИ-технологий.
По данным исследования компании Axenix, на сегодняшний день ИИ-решения в банковском секторе используются довольно редко. Основными препятствиями являются требования регуляторов, модельные риски и проблемы с качеством данных. Поэтому большинство банков движутся к автономности постепенно – начиная с «умной надстройки» над существующими процессами, переходя к специализированным агентным приложениям и далее к полному перепроектированию процессов, при котором человек лишь контролирует, а не выполняет рутинные задачи.
«Переход осуществляется поэтапно. Сначала – “умная надстройка” над рабочими процессами, затем приложения для конкретных функций, после чего идет перепроектирование процессов. Необходима архитектура, готовая к интеграции ИИ, и хорошо продуманная структура данных, чтобы модель имела возможность видеть полный контекст. Некоторые автономные сценарии уже работают – часть задач выполняют цифровые сотрудники», – отметил IT Speaker Александр Бочкин, генеральный директор компании «Инфомаксимум».
По словам Бочкина, одним из главных факторов, замедляющих массовое внедрение ИИ в банки, является человеческий фактор.
«Наибольшее препятствие – это человеческий барьер, связанный с изменением привычек. В новых условиях сотрудникам приходится переучиваться и брать на себя дополнительные обязанности – именно здесь и возникает сопротивление. С ИИ это ощущается еще больше: его невозможно внедрить в одном звене. Если рядом останется ручной участок, именно там возникнет “узкое место”, и ускорение не произойдет. Это значит, что менять привычки придется одновременно многим людям, а это сложно», – добавил эксперт.
Аналитики считают, что ИИ особенно активно внедряется в области комплаенса, мониторинга и кибербезопасности. Александр Бочкин также высказал мнение, что в настоящее время наиболее готовы к автоматизации с помощью ИИ следующие банковские процессы: рутинные бэк-офисные операции и массовые клиентские операции – кредитование, открытие счетов, техническая поддержка и другие.
«Эффект можно измерить и он может проявляться в сокращении времени обработки одной операции, в проценте уменьшения ручного труда и ошибок, а также в финансовых показателях – прямой экономии и дополнительной выручке от увеличенной пропускной способности», – прокомментировал эксперт.
В то же время банки массово внедряют ИИ-помощников для разработчиков, риск-менеджеров, сотрудников поддержки и аналитиков. Эти инструменты позволяют разгрузить работников, освободив их от рутинных задач, чтобы они могли сосредоточиться на взаимодействии с клиентами и принятии решений.
«Основной риск заключается в том, что модель может принимать решения, не понимая его логики. Финансовая сфера очень чувствительна, а цена ошибки высока. Некорректный отказ в кредите или упущенное мошенничество негативно сказываются как на клиенте, так и на банке. Минимизировать это можно гибридной автоматизацией: жесткую логику оставляем детерминированным алгоритмам, а ИИ подключаем на отдельных участках для работы с контекстом. Тогда сложные задачи решаются, но процесс идет по заданному сценарию. Дополнительный уровень защиты – локальные модели внутри банка, поэтому данные не покидают его пределы», – рассказал Бочкин о рисках, связанных с использованием ИИ для принятия решений в финансовом секторе.
Согласно данным Банка России, приведенным в исследовании, к концу 2025 года ИИ-технологии будут использоваться уже в каждой пятой финансовой организации страны, еще около трети планируют внедрить их в ближайшие три года. Большинство применяют ИИ, прежде всего, для снижения операционных затрат и оптимизации управления рисками.
Развитие ИИ в российских банках происходит на фоне импортозамещения и перехода к цифровому суверенитету. В качестве субъектов критической информационной инфраструктуры банки разрабатывают ИИ-решения в основном на отечественном технологическом стеке.
Трансформация операционной модели под ИИ стала одним из шести макротрендов, выделенных экспертами Axenix в исследовании мирового банковского сектора. В дополнение к этому в отчете упоминается трансформация банков в персональных финансовых помощников для клиентов, клиентский опыт как движущая сила роста выручки, борьба за статус основного финансового партнера клиента, переход к открытым моделям данных и партнерствам, а также трансформация платежной инфраструктуры в сторону цифровых и программируемых моделей.
Ранее банк ВБРР провел модернизацию своих онлайн-сервисов, в том числе с помощью внедрения умной камеры на базе ИИ от Smart Engines. По итогам финансовая организация фиксирует многократный рост транзакционной активности при оплате по QR-коду, номеру телефона и переводам по реквизитам, а также заметное улучшение пользовательского опыта.
ВТБ: ИИ решает 62% обращений клиентов
