Дата публикации: Сентябрь 2025 Источник: Reksoft Категории: Банкинг, Искусственный интеллект, Цифровая трансформация Сигналы: Trend, Watch
Описание-резюме отчета
Отчет, опубликованный компанией Reksoft в сентябре 2025 года, анализирует текущие барьеры на пути к автономному банку будущего и предлагает дорожную карту для системного внедрения ИИ. Он предназначен для лидеров завтрашнего дня, стремящихся перейти от разобщенных экспериментов к стратегической трансформации с помощью ИИ.
Сама суть
ИИ превратился из преимущества в стандарт и является новой ареной конкуренции в банкинге. Несмотря на значительные инвестиции, более 70% ИИ-проектов в банках не дают ожидаемой стратегической отдачи из-за организационной неготовности, а не технологических проблем. Для достижения значимого эффекта (увеличение прибыли банка в полтора раза за 2–5 лет) необходим комплексный подход, включающий перестройку процессов, ИТ-ландшафта, развитие компетенций и использование генеративного ИИ. Лидерам отрасли рекомендуется систематизировать трансформацию на базе собственных ИИ-платформ, в то время как средним игрокам стоит сосредоточиться на сотрудничестве с внешними технологическими партнерами для внедрения готовых решений.
Ключевые инсайты для СЕО
Что работает
- Генеративный ИИ для фронт-офиса: ИИ-ассистенты и чат-боты повышают эффективность обслуживания клиентов (до 95% запросов обрабатываются чат-ботами, сокращение времени ответа на 60%, повышение удовлетворенности на 90%). Ассистенты менеджеров по продажам увеличивают производительность на 15% и продажи на 20%.
- ИИ в ИТ-разработке и бэк-офисе: Использование генеративного ИИ сокращает время ИТ-разработки на 25%, снижает затраты на ИТ-проекты на 12% и улучшает обнаружение ошибок на 30%. Корпоративные чат-боты и ИИ-ассистенты экономят до 25% времени на рутинных задачах.
- Мультиагентные системы (МАС): МАС позволяют решать комплексные задачи, управляя целой группой специализированных ИИ-агентов, что ускоряет процессы, укрепляет устойчивость и дает прозрачность системы, превосходя одиночные модели за счет модульности и комбинирования различных алгоритмов.
Что НЕ работает
- Тактические, точечные внедрения ИИ: большинство банков фокусируются на сокращении ФОТ, не влияя на выручку и теряя потенциал для роста. Эффект от точечных внедрений ограничен (до 11% роста прибыли), в отличие от комплексной трансформации (до 53%).
- Организационная неготовность к изменениям: 70% неудач ИИ-проектов вызваны не слабостью алгоритмов, а неготовностью бизнеса к трансформации, восприятием ИИ как ИТ-инструмента и отсутствием стратегического подхода.
- Недостаточное качество данных и регуляторные ограничения: 83% банков не могут получать данные в реальном времени, а почти половина ИТ-руководителей считают проблемы инфобезопасности и сохранности персональных данных препятствием для внедрения ИИ.
Радар возможностей и ловушек
| Возможности | Ловушки |
|---|---|
| Устойчивое стратегическое преимущество: ИИ как основа новой бизнес-модели, модель автономного банкинга. | Высокий риск технологического отставания: российские банки пока не входят в число лидеров по уровню развития ИИ. |
| Значительный рост прибыли: увеличение прибыли до 1,5 раз за 2–5 лет при комплексной ИИ-трансформации. | Скепсис управленцев: 71% топ-менеджеров ждут явного эффекта от ИИ, прежде чем инвестировать значительные средства. |
| Улучшение клиентского опыта и персонализация: GenAI позволяет создавать уникальные предложения и повышать лояльность. | Недостаточное качество и актуальность данных: 83% банков не могут получать информацию о транзакциях в реальном времени. |
| Оптимизация операционных затрат: существенная экономия в мидл-офисе (антифрод) и бэк-офисе (ИТ-разработка). | Регуляторные ограничения: проблемы информационной безопасности и сохранности данных. |
| Партнёрство с ИИ-провайдерами: возможность избежать больших инвестиций в собственные R&D и получить готовую экспертизу (для средних банков). | Отсутствие единой платформы для ИИ-решений: приводит к росту затрат, сроков масштабирования и дублированию функционала. |
Что это значит для бизнеса
- Для крупных банков: необходимо систематизировать трансформацию, создавать собственные ИИ-платформы и управлять портфелем ИИ-инициатив, фокусируясь на глубокой интеграции ИИ в core-процессы.
- Для средних банков: оптимальный путь — трансформация с участием внешнего технологического партнера, подбор готовых решений и внедрение ИИ в процессах с максимальной добавленной ценностью для улучшения позиций.
- Для финтех-компаний: возможность выйти на рынок с AI-native бизнес-моделью, не обремененной legacy-архитектурой, и стать конкурентом традиционным банкам.
Вопросы для управленческой команды
- Какова текущая зрелость нашей организации в использовании ИИ, и какие шаги необходимы для перехода на следующий уровень?
- Как мы можем пересмотреть наши бизнес-процессы и операционную модель для максимального использования потенциала генеративного ИИ, а не просто для точечной автоматизации?
- Какие инвестиции требуются для модернизации ИТ-ландшафта и обеспечения необходимой датацентричной архитектуры и инфраструктуры для масштабирования ИИ-решений?
Stratsessions Signals
- Trend: AI-first стратегия становится основополагающей для выживания и конкурентоспособности в банковском секторе.
- Watch: За развитием мультиагентных систем и их применением в сложных процессах (например, в антифроде или управлении активами). Также стоит наблюдать за регуляторными изменениями, которые могут повлиять на внедрение ИИ.
- Cut: Точечные инвестиции в ИИ-проекты, направленные только на сокращение ФОТ, без стратегической привязки к росту выручки и комплексной трансформации.
Для кого полезно
- СЕО и топ-менеджеры в банковской и финансовой отраслях
- Директора по стратегии и развитию бизнеса
- Руководители ИТ-департаментов и CDO (Chief Data Officers)
- Инвесторы, ориентирующиеся на банковский сектор и финтех
- Консультанты по цифровой трансформации и ИИ
Call to Action
- Заказать разбор для своей отрасли
- Подпишитесь на Stratsessions Digest: 5 отчетов → 5 идей → 5 минут