Эксперт ПИУ РАНХиГС о внедрении алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения в банковский сектор

Внедрение умных алгоритмов позволяет банкам сокращать издержки и делать свои продукты более качественными, доступными и безопасными для клиентов. 

Чаще всего новые технологии используют для того, чтобы улучшать коммуникацию с клиентами. Общение в чатах поддержки, на горячих линиях, с голосовыми помощниками уже происходит не с живыми людьми, а с алгоритмами. Искусственный интеллект может выстроить полноценный диалог с клиентом. Причем ответы на поставленные вопросы ИИ даст быстро, четко и без ошибок. Он не забудет про какой-нибудь важный нюанс, а выдаваемая им информация будет всегда актуальна. Такой подход позволяет клиентам быстро получить необходимую информацию или выполнить стандартные операции — узнавать о статусе своей заявки на кредит или заблокировать карту.

Еще одна важная задача, которую решают технологии на основе ИИ — повышение безопасности. Специальные алгоритмы способны быстрее и эффективнее вычислять мошеннические схемы по сравнению с «ручными» процессами, которые обычно выполняет оператор. 

Эксперт Поволжского института управления имени П.А. Столыпина, доцент кафедры финансов, кредита и налогообложения Данара Тахтомысова отмечает: «Внедрение передовых алгоритмов, основанных на искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении (МО), является не просто трендом, а стратегической необходимостью для современного банковского сектора. По данным аналитиков, в 2024 году глобальные затраты на системы машинного обучения в банковской сфере достигли $5,43 млрд. Отмечается, что это только начало: по прогнозам, к 2034 году рынок вырастет до $41,67 млрд. рублей. В России в 2025 году более 50% банков активно внедряют решения на базе ИИ, а весь рынок больших языковых моделей (LLM) оценивается в 35 млрд. рублей.

По данным Центробанка, каждый четвертый банк в нашей стране использует искусственный интеллект (ИИ) для решения самых разных задач. Одним из них является Банк ВТБ, активно развивающий технологии искусственного интеллекта, и количество проектов с использованием ИИ с 2020 года выросло в 6,3 раза. Технологии ИИ внедрены в более чем в 300 процессах банка, а доходы от применения моделей ИИ в 5,1 раза превышают затраты на их производство в годовом исчислении. Такие данные приводятся в отчёте об устойчивом развитии Банка ВТБ, опубликованном в июне 2025 года.

Мировой рынок ИИ в финансах в 2024 году достиг 38,36 млрд долларов и может вырасти до 190,33 млрд к 2030 году, демонстрируя рост около 30% в год. Аналитики Citi прогнозируют, что к 2028 году при масштабном внедрении ИИ-инициатив банки могут получить до 170 млрд. долларов дополнительной прибыли.

Внедрение передовых алгоритмических решений приводит к комплексной трансформации операционных моделей, охватывающей сокращение издержек, повышение качества продуктов и расширение их доступности. Снижение операционных издержек достигается путём автоматизации рутинных процессов, таких как обработка заявок, верификация данных, мониторинг транзакций и формирование отчётов, что обеспечивает существенное увеличение скорости и точности выполнения задач при одновременном снижении влияния человеческого фактора и оптимизации штатного расписания. Так, например, в Росбанке искусственный интеллект автоматически обрабатывает и заполняет клиентские данные при открытии счетов и выполнении операций, требующих идентификации. За две секунды система распознаёт более 70 параметров с отсканированных или сфотографированных документов и проводит около 15 автоматических проверок информации по каждому клиенту. Дополнительно, предиктивный анализ клиентского спроса и операционной нагрузки (например, на колл-центры или банкоматы) позволяет эффективно распределять человеческие и технические ресурсы, минимизируя простои и перегрузки. Уменьшение операционных рисков обусловлено повышенной устойчивостью автоматизированных систем к ошибкам, свойственным человеческому фактору, что предотвращает финансовые потери и штрафы, связанные с некорректным исполнением операций. Кроме того, применение облачных решений и оптимизированных алгоритмов способствует повышению энергоэффективности и обеспечивает более масштабируемую обработку возрастающих объемов данных в сравнении с традиционными методами.

Параллельно этому наблюдается значительное повышение качества продуктовой линейки, обеспечиваемое через персонализацию предложений, основанную на анализе больших данных (Big Data) о поведении, предпочтениях и финансовой истории клиентов. Это позволяет формировать высокорелевантные предложения по кредитам, вкладам и инвестиционным продуктам, повышая их ценность для каждого клиента. Ускорение процессов принятия решений, в частности при оценке кредитоспособности и рисков, сокращает время ожидания клиента с нескольких дней до минут или даже секунд. Например, «Т-Банк» использует ИИ для оценки платёжеспособности заёмщика на основе не только традиционных данных (кредитная история, доход), но и альтернативных источников: поведение в приложении, частота взаимодействий с банком, транзакции, подписки в соцсетях.

Также технология используется в корпоративном сегменте: по данным компании, более 90% решений по кредитам бизнесу принимается без участия человека, что позволяет значительно ускорить процесс и снизить вероятность ошибок. Системы искусственного интеллекта демонстрируют повышенную точность и надёжность в анализе обширных информационных массивов и выявлении скрытых закономерностей, что приводит к улучшению условий и минимизации ошибок в банковских продуктах. Развивается также проактивное обслуживание, позволяющее алгоритмам предвидеть и предлагать клиентам необходимые услуги до формирования явного запроса.

Кульминацией данных трансформаций является повышение доступности продуктов, что реализуется за счёт обеспечения круглосуточной доступности (24/7) банковских услуг через чат-боты, виртуальных ассистентов и автоматизированные онлайн-платформы, предоставляя поддержку из любой точки мира. Например, чат-бот ВТБ уже обрабатывает 85% запросов без участия оператора, включая вопросы о вкладах, кешбэке и продуктах. Внедрение ИИ в 2024 году повысило точность распознавания запросов пользователей на 5%, а уровень автоматизации — на 3%. Расширение географии обслуживания достигается благодаря развитию цифровых банков и дистанционному предоставлению услуг, устраняя необходимость физического посещения отделений и расширяя охват для жителей удаленных районов или маломобильных групп населения.

Еще одним из важных и наиболее актуальных направлений является повышение безопасности продуктов. Алгоритмы машинного обучения способны в режиме реального времени анализировать миллионы транзакций, выявлять аномалии и подозрительные паттерны, сигнализируя о потенциальных мошеннических действиях (например, нетипичные операции, вход из подозрительной геолокации). Это позволяет блокировать мошеннические транзакции до того, как они нанесут ущерб клиенту или банку. Например, «Т-Банк» с помощью собственной платформы «Т-Защита», основанной на ИИ, смог предотвратить хищения на сумму более 500 млн. рублей всего за полгода. Система анализирует каждую операцию за миллисекунды, выявляет подозрительные переводы и перехватывает до двух тысяч мошеннических звонков ежемесячно.

Эти тенденции подтверждает опрос Группы Arenadata, проведённый на конференции ArenaDAY: в банковском секторе ИИ чаще всего применяют для обслуживания клиентов через чат-боты и виртуальных ассистентов (23,2%), обнаружения мошеннических операций (18,4%), создания персонализированных предложений (14,7%), автоматизации внутренних процессов (12,8%) и кредитного скоринга (8,9%). На сегодняшний день ИИ поддерживает 1800 тематик, из которых 800 используют ИИ-алгоритмы.

Конечно, внедрение умных алгоритмов не лишено вызовов, таких как необходимость значительных инвестиций, вопрос этики и прозрачности алгоритмов (explainable AI), защита данных, потребность в высококвалифицированных специалистах и адаптация регуляторной базы. Однако потенциальные выгоды как для банков, так и для их клиентов значительно превосходят эти трудности.

Внедрение умных алгоритмов – это не просто шаг в будущее, это уже настоящее банковского сектора. Банки, которые активно используют эти технологии, получают не только конкурентное преимущество за счет снижения издержек, но и строят более прочные, доверительные отношения со своими клиентами, предлагая им продукты и услуги беспрецедентного качества, доступности и безопасности. В долгосрочной перспективе это приведет к эволюции банковского дела, сделав его более клиентоориентированным, эффективным и устойчивым».