Банки меняют операционную модель под ИИ

ИИ переходит от этапа точечного эксперимента и становится основой перестройки операционной модели банков. Это происходит из-за повышенного спроса на скорость и персонализацию сервисов, который трудно решить процессами с преобладанием ручных операций без применения ИИ-технологий.

Согласно исследованию компании Axenix, на данный момент ИИ-решения в банковской секторе применяются редко. Сдерживающим фактором выступают требования регуляторов, модельные риски и вопросы качества данных. Поэтому большинство банков движутся к автономности поэтапно – от «умной надстройки» над существующим процессом к агентным приложениям под отдельные функции и далее к полному перепроектированию процесса, где человек только контролирует, а не выполняет рутинные задачи.

«Переход идет поэтапно. Сначала – "умная надстройка" над рабочим процессом, затем приложения под конкретную функцию, потом перепроектирование процесса. Нужны архитектура, готовая к встраиванию ИИ, и осмысленная структура данных, чтобы модель видела полный контекст. Отдельные автономные сценарии работают уже сейчас – часть задач выполняют цифровые сотрудники», – рассказал IT Speaker Александр Бочкин, генеральный директор «Инфомаксимум». 

По словам Бочкина, среди главных барьеров, сдерживающих  масштабное внедрение ИИ в банках сегодня, можно выделить человеческий фактор. 

«Сильнее всего сдерживает человеческий барьер – слом привычек. В новых реалиях сотрудник вынужден переучиваться и брать на себя дополнительную ответственность – здесь и возникает сопротивление. С ИИ это ощущается острее: его нельзя внедрить в одном звене. Если рядом останется ручной участок, именно там появится "узкое место", и выигрыша в скорости не будет. Значит, менять привычки придется большому числу людей одновременно, а это тяжело», – добавил эксперт. 

Особенно быстро ИИ проникает в комплаенс, мониторинг и киберзащиту, считают аналитики. Александр Бочкин также поделился мнением о том, что на данный момент наиболее готовы к автоматизации с помощью ИИ следующие банковские процессы: рутинные бэк-офисные и массовые клиентские операции – кредитование, открытие счетов, техподдержка и другие.

«Эффект измеримый и может выражаться в уменьшении времени обработки одной операции, в проценте сокращения ручного труда и ошибок, в деньгах – прямая экономия и дополнительная выручка от возросшей пропускной способности», – прокомментировал эксперт. 

Вместе с этим банки массово внедряют ИИ-помощников для разработчиков, риск-менеджеров, сотрудников поддержки и аналитиков. Такие инструменты позволяют разгрузить сотрудников, забрав их рутинные задачи, чтобы они могли сфокусироваться на коммуникации с клиентом и принятии решений. 

«Главный риск – отдать модели решение, не понимая его логики. Банковская сфера очень чувствительна, а цена ошибки высокая. Некорректный отказ по кредиту или пропущенное мошенничество бьют и по клиенту, и по банку. 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 контур защиты – локальные модели внутри периметра банка, поэтому данные никуда не передаются», – рассказал Бочкин о рисках, возникающих при использовании ИИ для  принятия решений в финансовой отрасли

По данным Банка России, которые приводятся в исследовании, на конец 2025 года ИИ-технологии применяла уже каждая пятая финансовая организация в стране, еще около трети планируют внедрить их в ближайшие три года. Большинство используют 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. Как субъекты критической информационной инфраструктуры, банки выстраивают ИИ-решения преимущественно на отечественном технологическом стеке. 

Перестройка операционной модели под ИИ стала одним из шести макротрендов, которые эксперты Axenix выделили в исследовании мирового банковского сектора. Помимо него, в отчете говорится о трансформации банков в персональных финансовых помощников клиентов, клиентском опыте как драйвер роста выручки, борьбе за статус основного финансового партнера клиента, переходе к открытым моделям данных и партнерствам, а также трансформации платежной инфраструктуры в сторону цифровых и программируемых моделей. 

Ранее банк ВБРР провел модернизацию своих онлайн-сервисов, в том числе при помощи внедрения умной камеры на базе ИИ от Smart Engines. По итогам финансовая организация фиксирует кратный рост транзакционной активности при оплате по QR-коду, номеру телефона и переводам по реквизитам, а также заметное улучшение пользовательского опыта.