Если раньше основой банковской системы были филиалы, очереди и бумажные документы, то сегодня новый центр притяжения – цифровые агенты, действующие на основе искусственного интеллекта (ИИ). Банковская отрасль, казалось бы, идеально подходит для таких технологий: здесь важны точность, индивидуальный подход и автоматизация повторяющихся задач. По данным отчётаBoston Consulting Group (BCG) – “From Branches to Bots. Will AI Agents Transform Retail Banking?”, глобальный потенциал дополнительной прибыли от ИИ в банковском секторе оценивается более чем в 370 млрд долларов ежегодно. Но при этом лишь 5% компаний уже создают масштабную ценность от использования ИИ. Остальные всё ещё пробуют – осторожно, локально, “в пилоте”.
Что такое агентный ИИ и почему он важен
Новая волна технологий – агентный искусственный интеллект (agentic AI) – меняет саму природу работы банков. Агент – это не просто программа, а система, способная наблюдать, планировать и действовать автономно, используя предсказательные и генеративные возможности ИИ. Если обычный чат-бот отвечает на вопросы клиента, то агент действует как цифровой сотрудник: анализирует данные, предлагает решения, проводит транзакции, и всё это – без участия человека. Такой переход превращает ИИ из “советника” в активного исполнителя внутри бизнес-процессов. В 2025 году, по оценке BCG, агентные системы уже формируют 17% общей ценности от ИИ во всех отраслях, а к 2028 году их доля достигнет почти 30%. Это не просто тренд, а начало новой архитектуры цифровых финансов.
Где работает ИИ уже сегодня
Пока многие банки лишь тестируют искусственный интеллект, лидеры отрасли уже получают ощутимые результаты.
- Один из азиатских банков внедрил агентов для автоматизации взысканий по просроченным кредитам – затраты сократились на 30–40%, а эффективность возвратов выросла на двузначные проценты.
- Виртуальные ассистенты, сопровождающие клиента в режиме диалога, увеличили долю завершённых предзаявок на продукты на 75%.
- Крупнейший международный банк использует ИИ для переосмысления HR-процессов – от подбора до обучения сотрудников.
Эти примеры показывают: речь идёт не о косметических улучшениях, а о фундаментальном изменении бизнес-модели.
Экономический смысл. Где рождается новая прибыль
Традиционные банки застряли между ростом расходов и замедлением доходов. Средний показатель “затраты к доходам” у многих превышает 60%, тогда как у цифровых банков – около 35%. Разница в конкурентоспособности становится критичной. ИИ даёт возможность изменить структуру затрат. По оценке BCG, внедрение ИИ в масштабе способно снизить издержки на 30–40%, высвободив ресурсы для инноваций и привлечения новых клиентов. Даже если часть сэкономленного будет направлена на снижение комиссий и ставок, общий эффект для отрасли – положительный: прибыль может вырасти более чем на 30% по сравнению с традиционными сценариями. Особенно интересен российский контекст: многие отечественные банки уже построили гибкую ИТ-инфраструктуру и опираются на собственные разработки в области машинного обучения. Это создаёт предпосылки для перехода к агентной модели быстрее, чем у консервативных западных игроков.
Культурный барьер и организационная зрелость
Главное препятствие – не технологии, а культура управления. Руководители нередко провозглашают “стратегию ИИ”, но не определяют конкретные цели, показатели успеха и зоны ответственности. Проекты распыляются, а эффект остаётся незаметным. Проблема усиливается “наследием” старых систем: тяжёлые ИТ-архитектуры, сложные регламенты и страх устаревания инвестиций. Для многих банков переход к архитектуре “open data” (открытых данных) и единому хранилищу становится стратегическим вызовом. Тем не менее именно те, кто решится на культурную трансформацию – пересмотр процессов, масштабное обучение персонала, создание центров компетенций – первыми закрепят лидерство. В этом смысле российские банки, активно инвестирующие в цифровую грамотность сотрудников и в R&D-подразделения, могут оказаться в числе победителей.
От цифровизации к интеллектуализации
ИИ перестаёт быть вспомогательным инструментом и становится основой нового цикла зрелости банковской системы. Если цифровизация переводила сервисы в онлайн, то интеллектуализация делает возможным самообучающиеся финансы, где решения принимаются мгновенно, а клиенты получают персональные подсказки и предиктивные сценарии. Так формируется экономика предвосхищения: банк не просто реагирует, а заранее предлагает оптимальное действие – от инвестиции до реструктуризации кредита. Для России, где финтех-экосистема активно растёт, этот переход особенно значим. Он укрепляет устойчивость финансового сектора и снижает зависимость от внешних технологий, создавая задел на будущее – ИИ-платформы, ориентированные на локальные рынки и языковые модели.
Прогноз. Кто выиграет в гонке “агентных банков”
Будущее банков – не за теми, кто экспериментирует с чат-ботами, а за теми, кто строит ИИ-первую (AI-first) операционную модель. Первые игроки уже формируют эффект “маховика”: чем больше данных, тем умнее агенты, тем выше качество решений и тем быстрее растёт доверие клиентов. Через несколько лет клиенты будут считать нормой, что агент сам оптимизирует их расходы, подбирает кредитные продукты и предупреждает о рисках. А банки, которые не внедрят такие механизмы, рискуют оказаться в положении офлайн-филиалов времён до онлайн-банкинга. Главный урок прост: риск для банков не в том, что ИИ не сработает, а в том, что они не успеют его внедрить. Агентный интеллект превращает финансовую индустрию из реактивной в проактивную, создавая новую экономику эффективности, доверия и персонализации. Россия имеет редкий шанс – использовать окно возможностей, пока глобальные игроки ещё только перестраиваются. В выигрыше окажутся те, кто сегодня делает ставку на архитектуру данных, открытые платформы и смелые эксперименты с агентными системами.
Материал подготовлен:
- доцентом Кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, к.э.н. Зубовым Ярославом Олеговичем,
- и заместителем заведующего Кафедрой бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Сергеевым Степаном Алексеевичем.
