Цифровые сотрудники банковской системы: ИИ-ассистенты берут на себя все больше функций
Российские банки переходят от автоматизации отдельных операций к созданию автономных цифровых сотрудников, способных не только анализировать большие данные, но и принимать самостоятельные решения.
От чат-ботов к ИИ-агентам
Под эгидой «Ассоциации ФинТех» реализуются пилотные проекты с ИИ-агентами на базе отечественных моделей. Если раньше использование ИИ ограничивалось простыми чат-ботами для ответов на вопросы, то сегодня речь идёт о полноценных ИИ-агентах, способных анализировать поведение клиентов в мобильном приложении, помогать сотрудникам в проверке документов и комплаенсе, генерировать гипотезы для новых продуктов и прогнозировать спрос. Участвующий в проекте «Ассоциация ФинТех» (АФТ) ОТП Банк, например, применяет их для оптимизации цифровых сервисов по ключевым направлениям.
Цель проекта, в котором задействованы 15 российских банков, – создать методологию и базовую архитектуру ИИ-решений, применимую ко всей банковской отрасли. Это обеспечит ей рост эффективности, отечественным IT-компаниям – устойчивый спрос на локальные GPT-модели, а экономике в целом – ускорение цифровой трансформации при снижении операционных издержек.
Новый уровень клиентского сервиса
Перспективы внедрения ИИ-агентов впечатляют. Они способны коренным образом изменить клиентский сервис – от персонализированных рекомендаций в реальном времени до мгновенной обработки запросов без участия человека. Банкам это поможет не только разгрузить сотрудников, но и ускорить вывод новых цифровых продуктов: время на анализ рынка и генерацию оценок и гипотез сокращается в разы.
Фокус реализации ИИ-решений сейчас - на внутреннем рынке, но успешные кейсы могут в перспективе стать основой для поставок в дружественные страны с похожей регуляторной средой.
От первых шагов к системным решениям
Финансовый сектор России – авангард цифровизации. Банки первыми начали внедрять ИИ для рутинных операций: обработки документов, первичной поддержки клиентов, анализа транзакций. Их функции постепенно расширялись. Прорыв случился, когда Сбербанк запустил собственную большую языковую модель GigaChat как часть масштабной ИИ-экосистемы, задав стандарт для отрасли. Параллельно Центральный банк РФ начал прорабатывать меры по расширению доступа к данным для обучения моделей.
Сегодняшние пилоты с ИИ-агентами – это переход от разрозненных решений к системной архитектуре, где ИИ становится органичной частью цифровой среды банка. Разработки, которые прошли отбор, пополнят базу знаний Лаборатории ИИ и будут доступны всем участникам АФТ.
Прогнозы и стратегические последствия
ИИ-агенты–инструмент повышения бизнес-эффективности с измеримым экономическим эффектом, причем не только в банках. Страховые компании уже используют ИИ для оценки рисков, инвестиционные платформы – для персонализированных рекомендаций. К 2027–2028 годам «цифровые сотрудники» будут заняты как в розничном обслуживании, так и во внутренних операциях.
Цифровая экономика России строится на «умных» алгоритмах, созданных отечественными компаниями, и банковский сектор сегодня задаёт этот вектор.
