Применение искусственного интеллекта на финансовом рынке: текущий статус и условия дальнейшего развития Банк России, 2025

Дата публикации: 2025 год
Источник: Центральный банк Российской Федерации
Категории: Финансовый рынок, Искусственный интеллект, Регулирование

markdown

Дата публикации: 2025 год
Источник: Центральный банк Российской Федерации
Категории: Финансовый рынок, Искусственный интеллект, Регулирование
Сигналы: Trend, Watch

Описание-резюме отчета

Доклад подготовлен Департаментом финансовых технологий и Департаментом стратегического развития финансового рынка Банка России в 2025 году. Он анализирует текущий статус проникновения искусственного интеллекта (ИИ) на финансовом рынке России и предлагает меры для его дальнейшего развития, исходя из риск-ориентированного и технологически нейтрального подхода к регулированию ИИ. Отчет будет полезен всем участникам финансового рынка, регуляторам и разработчикам ИИ-решений.

Сама суть

  • С 2023 года значительно возросло количество и производительность моделей ИИ в мире, причем ключевым трендом стало развитие агентского ИИ и мультиагентных платформ, повышающих эффективность операционной деятельности.
  • На российском финансовом рынке две трети организаций используют или планируют использовать ИИ в ближайшие 3 года, при этом лидерами внедрения являются страховые компании и крупнейшие банки.
  • Активное внедрение ИИ формирует необходимость в новых подходах к управлению рисками, которые часто не учитываются или не систематизированы в полной мере, а также требует повышения доступности качественных данных для обучения моделей.
  • Банк России продолжает придерживаться концепции доверенного ИИ, закрепив её принципы в Кодексе этики, и прорабатывает условия для повышения доступности данных через доверенных посредников и технологии повышения конфиденциальности.

Ключевые инсайты для СЕО

Что работает

  1. Рост количества ИИ-моделей: Общий прирост числа новых масштабных моделей за последние годы составил 167%, что свидетельствует об ускоренном развитии технологий.
  2. Демократизация ИИ: Стоимость использования больших языковых моделей снижается в 9-900 раз в год, делая ИИ более доступным для широкого круга пользователей и организаций.
  3. Агентский ИИ: Агентский ИИ и мультиагентные системы, способные автономно принимать решения, рассматриваются как новая ступень развития технологий, увеличивающая производительность и автоматизацию.
  4. Активное внедрение в финсекторе: 58% финансовых организаций в мире используют ИИ (по сравнению с 37% в 2023 году), а в России две трети респондентов внедряют или планируют внедрять ИИ.
  5. Экономический эффект: К 2030 году в мире ожидается экономический эффект от применения генеративного ИИ в финансовой отрасли от $200 до $400 млрд, а в странах БРИКС+ - от $75 до $125 млрд.

Что НЕ работает

  1. Высокая стоимость внедрения: 46% опрошенных считают высокую стоимость внедрения ИИ значимым барьером, а 59% организаций, не использующих ИИ, называют это главной причиной.
  2. Дефицит кадров и экспертизы: 44% организаций отмечают дефицит специалистов в области ИИ и недостаточную экспертизу (35%), что препятствует активному внедрению.
  3. Недостаток качественных данных: Более половины респондентов считают низкое качество или нехватку данных для обучения моделей существенным барьером.
  4. Низкий уровень доверия к ИИ: 43% клиентов банков негативно относятся к внедрению ИИ, а уровень доверия к технологии как барьер для развития ИИ отмечают 35% опрошенных компаний.
  5. Отсутствие единых правил управления рисками: 66% организаций не устанавливают специальные правила для управления рисками ИИ, а 42% не оценивают и не классифицируют уровни риска моделей ИИ.

Радар возможностей и ловушек

ВозможностиЛовушки
Развитие агентского ИИ: Повышение производительности и автоматизация операций. Персонализированные финрекомендации, усиление ПОД/ФТ.Модельные риски: Ошибки, галлюцинации, предвзятость, "черный ящик", снижение качества модели.
Доступ к данным: Создание доверенных платформ для обмена данными и совместной разработки моделей ИИ.Информационная безопасность: Утечки данных, уязвимость к атакам, зависимость от внешних поставщиков.
Технологии повышения конфиденциальности: Использование многосторонних вычислений, синтетических данных и федеративного обучения для обмена информацией без раскрытия чувствительных данных.Юридические барьеры: Неоднозначная интерпретация регулирования, ограничения на обработку чувствительных данных.
Кодекс этики Банка России: Формирование доверия к ИИ, повышение качества внедрения ИИ-решений.Отсутствие стандартов: Неоднородность практик управления рисками ИИ, недостаточная развитость риск-культуры.
Экономический эффект: Значительный рост ВВП за счет внедрения ИИ в финансовом секторе России.Репутационные риски: Возможный ущерб для репутации и потеря доверия клиентов при некорректном использовании ИИ.

Что это значит для бизнеса

  • Для банков и страховых компаний: Продолжать наращивать инвестиции в ИИ, уделяя особое внимание агентскому ИИ. Активно внедрять Кодекс этики и участвовать в разработке лучших практик управления рисками ИИ. Исследовать возможности доверенных посредников для получения данных.
  • Для МФО и НПФ: Начать активно внедрять ИИ, фокусируясь на снижении операционных затрат и оптимизации риск-менеджмента. Использовать доступные открытые ИИ-решения и привлекать внешних разработчиков.
  • Для разработчиков ИИ-решений: Развивать продукты в области агентского ИИ и мультиагентных систем. Сосредоточиться на решениях для управления рисками, клиентских сервисах и автоматизации документооборота, учитывая барьеры в виде стоимости, экспертизы и доступности данных. Предлагать решения, соответствующие принципам доверенного ИИ.
  • Для инфраструктурных организаций финансового рынка: Инвестировать в вычислительные мощности и инфраструктуру для поддержки ИИ. Развивать платформы для обмена данными, способствуя росту экосистемы ИИ.

Вопросы для управленческой команды

  1. Как мы можем ускорить процесс внедрения агентского ИИ в наши ключевые бизнес-процессы?
  2. Какие меры мы можем предпринять для повышения доступности качественных данных для обучения наших моделей ИИ?
  3. Каким образом мы можем интегрировать принципы Кодекса этики Банка России в наши внутренние политики и процедуры для повышения доверия клиентов к ИИ?
  4. Какие шаги необходимо предпринять для преодоления дефицита специалистов в области ИИ и повышения внутренней экспертизы?
  5. Как мы оцениваем экономический эффект от внедрения ИИ, и какие ресурсы потребуются для масштабирования успешных пилотных проектов?

Stratsessions Signals

  • Trend (Агентский ИИ): Наблюдается переломный момент в развитии ИИ, связанный с появлением агентского ИИ, который берет на себя более сложные задачи с высокой степенью автономности. Это открывает новые возможности для автоматизации и персонализации услуг.
  • Watch (Доверенный ИИ и Регулирование): Концепция доверенного ИИ стала ключевым трендом в мире, и Банк России активно внедряет её через Кодекс этики и другие инициативы. Необходимо внимательно следить за развитием регулирования и формированием лучших практик для соблюдения этических норм и управления рисками.
  • Watch (Доступность данных): Несмотря на важность данных для ИИ, их доступность остается серьёзным барьером. Предложения по созданию доверенных посредников и использованию технологий повышения конфиденциальности требуют детальной проработки и активного участия рынка.

Для кого полезно

  • СЕО и топ-менеджеры в финансовом секторе (банки, страховые компании, инвестиционные фонды, МФО, НПФ).
  • Директора по стратегии, инновациям, IT, риск-менеджменту и маркетингу.
  • Инвесторы, ориентирующиеся на финтех и ИИ-решения на финансовом рынке.
  • Разработчики и провайдеры ИИ-решений для финансового сектора.

Call to Action

  • Заказать разбор для своей отрасли
  • Подпишитесь на Stratsessions Digest: 5 отчетов → 5 идей → 5 минут

Понравился материал?

Подпишитесь на обновления, чтобы не пропустить новые исследования и инсайты

Все инсайты