Алексей Сидорюк, АФТ: Принципиальное изменение парадигмы применения искусственного интеллекта произошло в тот момент, когда многие процессы начали базироваться на ИИ и перестраиваться во взаимодействии с людьми.

«Искусственный интеллект бизнес применяет уже давно. Но раньше ИИ использовался как некая надстройка над процессами обслуживания клиентов. Зачастую там применялись и классические чат-боты, потом появилось классическое машинное обучение, сейчас уже применяются LLM-модели. А теперь мы видим, как ИИ трансформирует бизнес-процессы», — об этом рассказал советник генерального директора по ИИ Ассоциации ФинТех Алексей Сидорюк, открывая дискуссию «Переход от бизнес модели плюс-ИИ к ИИ-плюс. Как эффективно использовать AI, чтобы не отдаляться от клиентов?» в рамках форума CX FINTECH DAY. В подтверждение своих слов Алексей привел несколько цифр из исследований рынка ИИ 2024-2025 годов. Так, согласно совместному исследованию компаний «Яков и Партнеры» и Яндекс, внедрение ИИ может принести российской экономике 13 трлн рублей к 2030 году, а больше 90% финансовых организаций уже внедряют генеративный ИИ. Кроме этого, по данным АФТ 58% банков планируют автоматизировать до 70% клиентских взаимодействий с помощью LLM-агентов: это один из основных доменов, где в B2C-бизнесе применяется искусственный интеллект. Тем не менее, данные опросов показывают, что 15% людей раздражает общение с ИИ-ботами, а в целом 38-43% россиян все еще не доверяют ИИ (CNews, ВЦИОМ).

Директор продуктово‑инвестиционного офиса, лидер AI‑Native трансформации МТС Банка Борис Ашрафьян отметил, что для многих пользователей, особенно представителей молодого поколения, уже не имеет значения, кто оказывает услугу — живой человек или робот; важнее её качество. Современные чат‑боты способны поддерживать естественный диалог и учитывать настроение клиента. Поэтому при внедрении ИИ финтех-компаниям важно думать о том, как выстроить удобный и эффективный клиентский путь, сохранив при этом маржинальность бизнеса.

Вице-президент — руководитель Лаборатории финтеха и инноваций Страхового Дома ВСК Марина Ляшенко отметила, что внедрение ИИ должно стать стратегической задачей для компании, учитывать её зрелость, ресурсы, видение руководства по использованию технологий. При этом важно проводить работу системно и комплексно, контролировать внедрение на всех этапах с помощью метрик — проводить аккуратные, точечные, измеряемые эксперименты.

О преимуществах консервативной стратегии при внедрении искусственного интеллекта в финансах также заявил руководитель Лаборатории ИИ Департамента больших данных Россельхозбанка Даниил Потапов. Он отметил, что для долгосрочного успеха важно не гнаться за новинками на этапе их максимально дорогого и сложнопрогнозируемого внедрения, а планомерно выстраивать доверие к технологии. Даниил подчеркнул, что основной драйвер изменений в ближайшем будущем — активное внедрение ИИ-агентов. Они будут не только взаимодействовать между собой, но и решать стратегические задачи, сопровождая клиента на всех этапах, что значительно ускорит процессы и повысит общее доверие к технологии.

Директор по ИИ, академический руководитель первой в России онлайн-магистратуры по NLP и магистратуры по Data Science, ментор Академии ИИ Владимир Васильев подтвердил, что внедрение ИИ может сопровождаться существенными инвестициями, особенно при низком уровне технологической зрелости компании, поэтому топ-менеджмент на первом этапе часто принимает решение о точечном внедрении искусственного интеллекта там, где это приносит понятный для руководства финансовый эффект.

Но важно, что точечное внедрение не всегда улучшает клиентский опыт, а ограниченные инвестиции в ИИ часто ведут к ещё более ограниченным результатам.

Владимир подчеркнул, что в ближайшие 1-2 года произойдет переоценка финансовых эффектов от ИИ и, как следствие, степени влияния ИИ на бизнес-процессы крупных компаний, в результате чего мы сможем увидеть выход на плато ожиданий и даже снижение хайпа вокруг сферы ИИ в целом.