Российские банки уже не спрашивают, «нужен ли им ИИ», вопрос другой: куда вкладывать деньги, чтобы это не превратилось в дорогой аттракцион.
По оценкам участников рынка и профильных интеграторов, объем сегмента решений на основе больших языковых моделей и ИИ для финансовой отрасли сейчас составляет порядка 35+ млрд в год с явной тенденцией к росту на горизонте нескольких лет.
Это и лицензии, и внедрения, и доработка инфраструктуры, и сопровождение.
Если посмотреть, куда банки тратят бюджеты, вырисовываются три слоя.
База: решения, которые давно в P&L
Сюда попадает все, что уже встроено в экономику банка и напрямую влияет на риск и доходность:
•скоринг и принятие кредитных решений;
•антифрод и мониторинг операций;
•модели для управления просрочкой и взысканием;
•операционный ИИ для оптимизации бэк-офиса.
Здесь бюджеты идут в первую очередь, потому что эффекты измеримы:
•сокращение потерь,
•снижение затрат на ручной труд,
•улучшение структуры портфеля.
Это тот слой, где банки готовы платить стабильно и где конкуренция поставщиков жестче всего.
Витрина: все, что видит клиент
Дальше идет слой, который отлично смотрится в презентациях:
•чат-боты и голосовые помощники;
•генерация текстов для приложений и рассылок;
•персональные подсказки клиенту в интерфейсе.
Здесь тратят много, но эффект часто размытый.
Отсюда вопрос к банку и подрядчику: каждый витринный сценарий ИИ должен быть привязан к конкретной цифре, которая отражается в P&L, а не только в «удобстве».
Инфраструктура: то, что не видно клиенту, но съедает львиную долю
Чтобы все эти модели жили, банку приходится:
тянуть вычислительные мощности (облака, железо, платформы);
•пересобирать хранилища данных и шины;
•наводить порядок в витринах данных и доступах;
•строить внутренние платформы, на которых потом запускаются десятки кейсов.
Часто именно здесь кроется настоящая стоимость. Можно купить готовое решение у вендора, но без адекватной инфраструктуры банк висит на одном поставщике и не может масштабировать ИИ дальше пары витринных кейсов.
Как смотреть на рынок ИИ, если вы банк или вендор
Разделить портфель на три корзины: база (риск и эффективность), витрина (клиентский опыт), инфраструктура (платформа и данные). Для каждой корзины - свой набор целей, горизонтов и допусков по экспериментам.
Фиксировать каждую крупную линию.
Не «ИИ в целом», а конкретная зона: скоринг, антифрод, клиентские коммуникации, внутренние операции.
В итоге будут выигрывать те, кто относится к ИИ не как к отдельной моде, а как к очередному слою банковской инфраструктуры: с понятными правилами, стоимостью и ответственностью.
Цифровые Привычки в этой логике работают не только как разработчик, но и как редактор портфеля решений: что оставить, что урезать, во что вкладываться дальше.
* Цифровые Привычки *
#ЦифровыеПривычки #IT #itрынок #результат #бизнес #развитие #2026год