Цифровая трансформация финансового сектора перешла из стадии экспериментов в фазу стратегических инвестиций. Искусственный интеллект (ИИ), объединяющий машинное обучение, обработку естественного языка и предиктивную аналитику, стал ключевым драйвером этой трансформации. Для банков инвестиции в ИИ — это не вопрос моды, а необходимое условие для сохранения конкурентоспособности, повышения операционной эффективности и создания персонализированного клиентского опыта. Данная статья анализирует глобальные и российские тенденции инвестиций в ИИ в банковском секторе, выделяет ключевые приоритеты финансирования, оценивает измеримые результаты и обозначает возникающие вызовы.

Мировой банковский сектор демонстрирует устойчивый рост инвестиций в технологии ИИ. К началу 2025 года мировая финансовая индустрия завершила переходный этап от хаотичных экспериментов с генеративным искусственным интеллектом (GenAI) к системной перестройке бизнес-моделей. Искусственный интеллект перестал восприниматься как вспомогательный технологический инструмент и приобрел статус фундаментального элемента операционной инфраструктуры современных банков. В 2025 году ведущие кредитные организации направляют на развитие ИИ-решений более 35 % своих ИТ-бюджетов, что подчеркивает критическую важность технологии для сохранения конкурентоспособности [1].

Ключевыми драйверами этих инвестиций являются:

— Экономия операционных издержек: происходит автоматизация рутинных процессов (обработка заявок, документооборот, call-центры). Также ИИ выявляет аномалии в поведении клиентом, предотвращая fraud: банки и операторы связи обрабатывают миллиарды событий ежедневно. По закону с июля 2024 года банки приостанавливают подозрительные операции и возвращают средства. Это позволяет сокращать операционные расходы на 15–20 % [9].

— Рост доходов: за счет повышения конверсии в кросс-продажах, персонализации предложений, снижения уровня мошенничества.

— Повышение качества управления рисками: возможность анализа альтернативных данных и моделирования стресс-сценариев.

— Регуляторное одобрение: все больше регуляторов, включая Банк России, признают потенциал ИИ, переводя его из зоны риска в зону стратегического развития при условии достаточного контроля.

Инвестиции в ИИ носят комплексный характер и включают не только закупку ПО, но и финансирование инфраструктуры, данных и талантов. Далее подробно описаны направления применения ИИ в банках:

— Борьба с мошенничеством и противодействие отмыванию денег: это направление лидирует по объему инвестиций. Современные системы на базе ИИ анализируют транзакции в реальном времени, выявляя аномальные паттерны. Так, для обеспечения кибербезопасности Сбера и его клиентов используется более 100 моделей ИИ, а также 5 AI-помощников. Эти помощники, например, могут выявлять мошеннические звонки и вместо клиента отвечать на них — «забалтывать» злоумышленника. Также они помогают в анализе рисков и дают рекомендации по реагированию на угрозы, следят за отклонениями от нормального уровня киберрисков, переводят и готовят аннотации по уязвимостям и делают многое другое [10].

— Кредитный скоринг и риск-менеджмент: ИИ позволяет анализировать не только кредитную историю, но и цифровой след, поведенческие паттерны, что особенно важно для заемщиков с тонким файлом (thin file). Это расширяет рынок и снижает риски.

— Клиентский сервис и чат-боты: виртуальные ассистенты (например, «Олег» Т-Банка) сокращают нагрузку на контакт-центры, решая до 80 % типовых запросов [4].

— Персонализация и маркетинг: алгоритмы предиктивной аналитики используются для формирования индивидуальных предложений по картам, кредитам, инвестициям, что повышает конверсию по сравнению с массовыми рассылками.

— Оптимизация внутренних процессов: ИИ в бэк-офисе (роботизированная обработка данных, smart-document processing) ускоряет обработку заявок с дней до минут.

— Data-инфраструктура: значительную часть бюджета на digital-трансформацию банки тратят на создание и модернизацию единых хранилищ данных, без которых эффективное обучение моделей ИИ невозможно.

— Привлечение и удержание талантов: война за таланты в сфере data science и ML-инжиниринга оборачивается значительными инвестициями в зарплатные фонды и корпоративные учебные центры. Крупные банки создают собственные AI-лаборатории (например, Сбербанк — SberAI, ВТБ — AI Lab).

Российский банковский рынок демонстрирует высокую активность во внедрении ИИ. По данным исследования «Пульс цифровизации», проведенного ИТ-холдингом Т1, рост объемов инвестиций в ИИ в российском финансовом секторе опережает другие направления цифровизации, составляя более 25 % в год [6].

Сбербанк является флагманом инвестиций в ИИ. По собственным отчетам, банк направляет на технологическое развитие сотни миллиардов рублей. Разработаны собственные модели семейства GigaChat, которые внедряются во все бизнес-процессы — от скоринга до анализа документов [8].

Т-Банк построен как технологическая компания с инвестициями в ИИ «с нуля». Значительная часть сотрудников банка — IT-специалисты. ИИ лежит в основе всех продуктов: динамический скоринг, персонализация, роботизированный инвестиционный советник в приложении «Тинькофф Инвестиции [3].

Альфа-Банк, ВТБ делают ставку на гибридную модель, сочетая внутреннюю разработку и партнерства с вендорами [5].

Оценка возврата на инвестиции (ROI) становится критически важной. Ключевые метрики, на которые ориентируются банки:

— Операционная эффективность: снижение стоимости обработки операции, повышение скорости (например, время одобрения кредита).

— Увеличение доходов: рост кросс-продаж, снижение оттока клиентов (churn rate).

— Снижение потерь: прямая экономия от предотвращенного мошенничества и снижения кредитных дефолтов.

По данным медиа Russian Business, отдельные внедрения ИИ-решений — например, автоматизация отдельных операций — дают до 11 % прироста прибыли для банка, использование чат-ботов и помощников — лишь 1,2 %. Глубокая модернизация фронт-офиса (каналов общения с клиентами) способна увеличить прибыльность до 20 %, изменения в аналитике и управлении рисками — до 19 %, а оптимизация операционных и IT-процессов — около 13 %. Максимального эффекта — до 53 % роста прибыли — можно достичь только при полной ИИ-трансформации [2]. Сбер оценивает свой финансовый эффект от применения технологий искусственного интеллекта в 450 млрд рублей в 2024 году. Показатель за 2020–2024 годы оценивается в 1,3 трлн рублей. Экономический эффект от внедрения AI-решений в Сбере превысил 1 трлн рублей за 5 лет [11].

Несмотря на оптимизм, существуют значительные барьеры:

— «Цена» данных: необходимость в больших объемах размеченных данных высокого качества и затраты на их подготовку.

— Регуляторная неопределенность и «объяснимость»: требования Банка России к прозрачности, контролю рисков, обоснованности использования персональных данных о клиентах и пр. (Кодекс этики в сфере разработки и применения искусственного интеллекта на финансовом рынке) могут ограничивать интеграцию в банковские системы сложных моделей, особенно в скоринге.

— Киберриски: ИИ-системы сами становятся целью для атак (adversarial attacks, poisoning data).

— Дефицит квалифицированных кадров: острая конкуренция за специалистов по машинному обучению.

— Сложность интеграции: внедрение ИИ в устаревшие (legacy) IT-системы крупных банков требует времени и дополнительных инвестиций. Согласно недавнему исследованию международной аналитической компании IDC, «Интеграционный долг» в среднем обходится российским компаниям в 15 % IT-бюджета [8].

Инвестиции в искусственный интеллект перестали быть экспериментальной статьей расходов для банков и превратились в стратегический капитал, определяющий будущее финансовых институтов. Фокус смещается от единичных пилотных проектов к комплексной трансформации бизнес-процессов на основе data-driven решений. Российские банки, несмотря на уникальные вызовы, активно участвуют в этой гонке, демонстрируя высокий уровень технологической зрелости и готовности к инвестициям. Успех будет определяться не столько объемом вложенных средств, сколько способностью банков создать устойчивую экосистему, объединяющую качественные данные, современную инфраструктуру, человеческий капитал и эффективное управление рисками. В ближайшей перспективе мы увидим дальнейшую консолидацию инвестиций вокруг направлений, дающих измеримый экономический эффект, и углубление регуляторного диалога для создания безопасной среды для развития финансового ИИ.

Литература:

1. GenAI как драйвер трансформации банковской индустрии [Электронный ресурс] // Enova. — 2026. — URL: https://enova.by/genai-kak-drajver-transformaczii-bankovskoj-industrii/ (дата обращения: 10.01.2026).

2. Генеративный ИИ может повысить прибыль банков в 1,5 раза [Электронный ресурс] // RB.RU. — 2025. — 12 сент. — URL: https://rb.ru/news/banki-mogut-uvelichit-pribyl-v-15-raza-za-schyot-ii-pri-kompleksnoj-transformacii-effekt-dostignet-19-trln/ (дата обращения: 10.01.2026).

3. ИИ в бизнесе России: стратегии внедрения AI для роста прибыли и эффективности [Электронный ресурс] // КТ-ТИМ. — 2025. — 13 окт. — URL: https://www.kt-team.ru/blog/how-ai-transforming-strategies-russian-companies (дата обращения: 10.01.2026).

4. «Новая песнь об Олеге»: как записывали голосовой помощник банка Тинькофф [Электронный ресурс] // RecSquare. — 2022. — 14 апр. — URL: https://recsquare.ru/blog/golosovoy-pomoshchnik-oleg-tinkoff-bank/ (дата обращения: 10.01.2026).

5. Альфа-Банк и Институт AIRI подписали соглашение о сотрудничестве [Электронный ресурс] // Альфа-Банк. — URL: https://alfabank.ru/news/t/release/alfa-bank-i-institut-airi-podpisali-soglashenie-o-sotrudnichestve/ (дата обращения: 10.01.2026).

6. Банки и страховые лидируют по финансированию внедрения нейросетей в России [Электронный ресурс] // Inc. Russia. — URL: https://incrussia.ru/news/banki-i-strahovye-lidiruyut-po-finansirovaniyu-vnedreniya-nejrosetej-v-rossii/ (дата обращения: 10.01.2026).

7. ИИ в кармане: как новый сканер ВТБ ускоряет банковские услуги [Электронный ресурс] // Комсомольская правда. — 2025. — 8 дек. — URL: https://www.kp.ru/online/news/6711311/ (дата обращения: 10.01.2026).

8. Сбербанк в 2026 г. увеличит инвестиции в развитие ИИ до 350 млрд руб. [Электронный ресурс] // Интерфакс. — URL: https://www.interfax.ru/digital/1058901 (дата обращения: 10.01.2026).

9. Применение ИИ и анализ данных в финансовой сфере РФ [Электронный ресурс] // Финансовый университет при Правительстве РФ. — 2025. — 18 дек. — URL: https://www.fa.ru/university/structure/university/uso/press-service/press-releases/primenenie-ii-i-analiz-dannykh-v-finansovoy-sfere-rf (дата обращения: 10.01.2026).

10. Сборник аналитических материалов (октябрь 2025 г.) [Электронный ресурс] // АСРС.РУ. — 2025. — URL: https://asros.ru/upload/iblock/e2e/x01huekkt2tmxg0mgwhi9aigq4h3th1f/SBORNIK-ANALITICHESKIKH-MATERIALOV_oktyabr-2025.pdf (дата обращения: 10.01.2026).

11. Экономический эффект от внедрения AI-решений в Сбере превысил 1 трлн рублей за 5 лет [Электронный ресурс] // SberPro. — URL: https://sber.pro/publication/ekonomicheskii-effekt-ot-vnedreniya-ai-reshenii-v-sbere-previsil-1-trln-rublei-za-5-let/ (дата обращения: 10.01.2026).