Поделиться
«К2 НейроТех» назвал пять ИИ-трендов в финансах: от автоматизации к экосистемам и антикризисным решениям
Искусственный интеллект трансформирует мировой финансовый сектор, ускоряя процессы, персонализируя услуги и защищая от рисков. По оценкам Juniper Research, в 2024 г. глобальные затраты банковской системы на генеративный ИИ составили около $6 млрд. А к 2030 г. эта сумма достигнет $85 млрд. Эксперты «К2 НейроТех» выделили пять ключевых ИИ-технологий, которые станут драйверами роста финансовой отрасли в ближайшие годы. Об этом CNews сообщили представители «К2Тех».
От автоматизации к автономии: «цифровые сотрудники» выходят на промэксплуатацию
Мировые банки уже автоматизировали до 84% клиентских сервисов с помощью ИИ. По данным Juniper Research, инвестиции в технологию достигли $6 млрд в 2024 г. и, по прогнозам, превысят $85 млрд к 2030 г. Этот тренд подтверждается исследованием KPMG: 85% финансовых руководителей верят, что внедряющие ИИ компании получат устойчивое конкурентное преимущество. В банкинге ИИ-скоринг сокращает время одобрения кредитов в три раза, а виртуальные ассистенты обрабатывают до 90% типовых запросов. В страховании обработка убытков сократилась с недель до часов – алгоритмы анализируют фото повреждений и сразу оценивают стоимость ремонта.
Персонализация вместо унифицированных услуг
На смену стандартным предложениям приходят динамические сервисы, работающие на данных в реальном времени. ИИ-помощники анализируют поведение клиента, его транзакции и даже данные носимых устройств, чтобы предлагать персонализированные финансовые и страховые продукты. В страховании жизни тариф может меняться в зависимости от образа жизни клиента, поощряя здоровые привычки. Согласно исследованию KPMG, 74% страховых компаний видят в ИИ инструмент для роста, а не только для сокращения издержек.
Гибридная инфраструктура как новый стандарт
По данным KPMG, пилотные проекты по использованию ИИ в банковском секторе обычно стартуют в облачных средах. Однако впоследствии 76% финансовых организаций переносят рабочие ИИ-нагрузки на собственные серверы или гибридные модели. Это обусловлено несколькими причинами. Во-первых, жесткими требованиями регуляторов к хранению и суверенитету данных. Во-вторых, растущими угрозами кибербезопасности. По данным Positive Technologies, финансовая отрасль входит в топ-5 самых атакуемых киберпреступниками индустрий – на нее пришлось 5% успешных кибератак за период 2024 г. — I квартал 2025 г. во всем мире и 7% в России. В-третьих, достаточной производительностью отечественных аналогов систем Nvidia DGX, которые успешно справляются с большинством задач. Примечательно, что лишь 25% финансовых организаций имеют стратегически выстроенные облачные платформы.
Управление рисками и доверием: ИИ как «антикризисный щит»
Искусственный интеллект сегодня – не только инструмент для заработка, но и средство защиты бизнеса. Алгоритмы в режиме реального времени анализируют транзакции и предотвращают миллиардные убытки от мошенничества: в 2023 г. одна из мировых платежных систем таким образом защитила $40 млрд. В комплаенсе Gen AI-чаты ускоряют анализ тысяч страниц нормативных документов и помогают соблюдать требования законодательства. Модели также позволяют прогнозировать уход клиентов за 30 дней до события, давая бизнесу возможность действовать на опережение.
Что касается российского рынка, то, по данным АФТ, лишь 10–15% проектов с генеративным ИИ в российских финансовых организациях доходят до промышленной эксплуатации, и только 20–25% из них дают заметный экономический эффект. Тем не менее успешные примеры есть: «закрытые контуры» с on-premise решениями для скоринга, гибридные системы, сочетающие облачные и локальные мощности для аналитики, а также OpenSource-модели с дообучением на банковских данных.
Эволюция бизнес-моделей: переход в экосистемы
Самые продвинутые игроки рынка используют ИИ для создания новых бизнес-моделей и выхода за традиционные отраслевые рамки. Банки-платформы, например, Ping An или BBVA, трансформируются в комплексные экосистемы, интегрирующие финансовые, страховые, медицинские и ритейл-услуги в едином интерфейсе под управлением ИИ. При этом меняется сам подход к клиентскому сервису: вместо реактивного реагирования на запросы система становится проактивной, предугадывая потребности пользователей. Например, Она может предложить кредит перед планируемой крупной покупкой или автоматически скорректировать параметры страхового покрытия в зависимости от изменения погодных условий.
Святослав Смирнов, руководитель подразделения «К2 НейроТех»: «В России ИИ-проекты выходят на промышленный уровень, однако сталкиваются с инфраструктурными ограничениями. Ключевая задача — создание гетерогенной структуры управления ресурсами, объединяющей публичное облако и частные инсталляции. Это позволит быстро получать необходимые мощности и соблюдать внутренние и внешние регуляции, но потребует от компаний зрелых внутренних процессов и готовности команд. Важным аспектом является внедрение ИИ в системы информационной безопасности для опережающего реагирования на угрозы».
Короткая ссылка
