Аналитики увидели угрозы для банков из-за внедрения систем на основе ИИ

2025-09-23T16:57:30Z — В ближайшие несколько лет решения на базе искусственного интеллекта (ИИ) радикально изменят банковский сектор по всему миру. Аналитики полагают, что стремление банков оптимизировать собственные процессы за счет использования нейросетей столкнется с тем, что управление деньгами со стороны клиентов банков возьмут на себя ИИ-агенты, которые будут игнорировать маркетинговые инструменты банков.

В ближайшие несколько лет решения на базе искусственного интеллекта (ИИ) радикально изменят банковский сектор по всему миру. Аналитики полагают, что стремление банков оптимизировать собственные процессы за счет использования нейросетей столкнется с тем, что управление деньгами со стороны клиентов банков возьмут на себя ИИ-агенты, которые будут игнорировать маркетинговые инструменты банков.

Эксперты консалтинговой компании "Яков и Партнеры" изучили текущую ситуацию и перспективы развития искусственного интеллекта в банковском секторе России. Наиболее зрелым с точки зрения проникновения ИИ является розничный бизнес: там уровень внедрения достигает 69%. Это значительно выше уровня малого и среднего бизнеса (38%) и корпоративного сегмента (31%). При этом наибольшее проникновение ИИ наблюдается в кредитных продуктах: 78% в рознице, 44% в малом и среднем бизнесе и 43% в корпоративном. В сегменте пассивных и транзакционных продуктов показатель не превышает 52%.

"Массовое внедрение ИИ в кредитные продукты показало: отрасль умеет быстро извлекать эффект из технологий. Следующий шаг - перенести эту зрелость в транзакционные и пассивные продукты, где конкуренция за клиента усиливается на фоне пока еще высоких ставок. Именно там будут рождаться новые лидеры, готовые инвестировать в долгосрочную ценность", - объяснил Максим Болотских, партнер практики искусственного интеллекта и высоких технологий "Яков и Партнеры".

Ключевым барьером для более широкого внедрения ИИ, в том числе генеративного, остается дефицит кадров: 91% банков отметили нехватку квалифицированных специалистов уровня senior и выше. Другие значимые препятствия - ограничения на использование публичных облачных сервисов из-за регуляторных требований, а также дефицит и высокая стоимость графических процессоров (GPU), таких как NVIDIA A100 и H100, для обучения генеративных нейросетей. При этом 64% банков отмечают сложности как с интеграцией ИИ в существующие процессы, так и с оценкой его финансового эффекта.

Совсем иначе выглядит ситуация с точки зрения перспектив ИИ и ИИ-агентов для решения клиентских задач при использовании банковских продуктов. Как отмечается в отчете McKinsey, бизнес-модели и доходы банков окажутся под угрозой из-за ИИ-агентов. Последние "подорвут" экономические основы финансовой сферы, определяя лучшие условия по вкладам, кэшбека и обслуживания.

Два источника дохода банков - кредитные карты и депозиты - особенно уязвимы, говорят аналитики. Оба сильно зависят от инертности клиентов и узнаваемости бренда, о чем ИИ-агенты заботиться не будут. "Они будут оптимизировать результаты. Когда выбор продукта будет определяться логикой, а не привычкой, правила изменятся", - говорят в агентстве.

С этим согласен Евгений Осадчук, директор направления "Искусственный интеллект" в АНО "Цифровая экономика".

"Большинство потребителей банковских услуг не оптимизируют каждый рубль каждый день. Вместо этого потребители предпочитают удобство обслуживания и надежность (читай - раскрученность) банка. Тут и формируется банковская маржа - разница между тем, что потребители могли бы сделать, и тем, что они фактически делают (или не делают)", - говорит Осадчук.

Крупные международные платежные системы недавно представили новые возможности, позволяющие агентам самостоятельно инициировать платежи от имени пользователей.

Простая голосовая команда "Пожалуйста, поддерживай баланс моего расчетного счета на уровне 1000 долл. и переводи излишки на мой высокодоходный сберегательный счет, а если сумма упадет ниже 500 долл., пополни счет с моих сбережений" - может стать привычной, говорится в отчете.

От привычного искусственного интеллекта ИИ-агенты отличаются своей гибкостью и автономностью. Сейчас ИИ "реактивен": пользователь обращается к нему с вопросом и получает ответ, говорит Марианна Данилина, руководитель управления стратегии, исследований и аналитики Ассоциации ФинТех.

"Агентный ИИ подразумевает самостоятельность, при котором пользователь ставит помощнику цели или условия, необходимые к учету, а тот действует в соответствии с тем, что задал пользователь", - поясняет она.

И речь идет не только об управлении финансами, то есть проведении платежей, размещении депозитов, инвестировании, но даже о выборе подарка близкому на день рождения, бронировании тура и множестве других вариантов. То есть агент выполняет те же функции, что и человек.

"Первая проблема для банков заключается в том, что агенты потенциально делают это гораздо эффективнее человека. Например, в магазине клиент, как правило, оплачивает покупку картой, которая первой оказалась под рукой. Агент искусственного интеллекта способен проанализировать все ваши карты, выбрать ту, по которой предоставляется максимальный кэшбек или другие бонусы, и провести оплату именно с нее. Такие проекты уже существуют. При этом кэшбек для клиента максимизируется за счет доходов банка", - говорит Виктор Достов, председатель совета Ассоциации АЭД.

Аналогичная история может возникнуть со вкладами. Когда депозит заканчивается, банк автоматически продлевает его на определенных условиях, зачастую не самых выгодных. Агент же способен проанализировать доступные варианты в рамках как одного банка, так и нескольких, сравнить с другими, а также перевести деньги туда, где условия лучше. Это снова сокращает потенциальную прибыль банка.

"Подобных моделей можно придумать множество: банки во многом зарабатывают на невнимательности клиентов и их нежелании оптимизировать небольшие доходы и расходы. Агенты ИИ легко возьмут эту роль на себя", - говорит Достов.

ИИ-агент полагается не на эмоции и дизайн мобильного приложения, а на выгоды для своего пользователя. Потребитель станет гораздо умнее, считает Данилина. Поэтому компаниям предстоит научиться оптимизировать свои издержки и выгоды гораздо более продвинутым образом, а также формировать предложения, которые будут привлекать ИИ. Это послужит основой для очень масштабного сдвига на рынке как финансовых, так и нефинансовых услуг, полагает эксперт.

По мнению директора по рискам Инго Банка Сергея Схимникова, корректнее использовать термин "трансформация", а не "угроза". ИИ-агенты действительно создают риски для инерционных участников рынка, но компании и банки, развивающие data-driven и ИТ-решения, получат конкурентные преимущества. ИИ-агенты упростят сравнение большого числа вариантов и сместят клиентские решения от эмоциональной лояльности к объективным, измеримым критериям - цене, срокам, условиям, говорит представитель банковского сообщества. Уже сегодня, по его словам, на рынке представлены цифровые агенты, например, для работы с корпоративными банковскими гарантиями по 44-ФЗ и 223-ФЗ, а также в розничном сегменте. С развитием технологий алгоритмы ИИ-агентов усложнятся, и это повысит эффективность выбора, но одновременно увеличит риски злоупотреблений, манипуляций доверием и мошенничества.

Как раз вторая группа рисков, по словам Виктора Достова, связана с правовой неопределенностью использования агентов. Участники рынка признаются, что не до конца понимают, кто несет конечную ответственность за операцию, совершенную агентом, и каким образом ее можно оспорить или отменить.

Читайте также: