Аналитика, автоматизация, безопасность. Насколько ИИ важен для российского финтеха?
Представьте себе мир, где искусственный интеллект не только помогает выбрать лучший финансовый продукт, но и предсказывает риски, анализирует огромные массивы данных и взаимодействует с клиентами в режиме реального времени. Это уже не фантастика, а реальность российского финтеха. Однако, несмотря на все преимущества, внедрение ИИ сопровождается множеством вызовов, от высокой стоимости до критической важности безопасности данных. Каковы перспективы этой технологии и какие барьеры ей предстоит преодолеть?
По оценкам «Систем Икс», во 2-м квартале 2025 года 43% компаний, участвовавших в опросе, применяли инструменты ИИ для решения бизнес-задач. Финансовая отрасль вошла в топ-3 сфер по масштабу внедрения инструментов ИИ и предиктивных технологий. Какую роль ИИ играет в российском финтехе, какие барьеры мешают его развитию и что с ним будет дальше, рассказал Иван Коновалов, основатель и генеральный директор Molver.
Как ИИ проникает в российский финтех
Согласно докладу ЦБ «Применение искусственного интеллекта на финансовом рынке: текущий статус и условия дальнейшего развития», в 2025 году большинство российских компаний уже применяют или планируют применять ИИ в ближайшем будущем. На постоянной основе ИИ используется в каждой пятой (21%) компании, еще 15% тестируют пилотные проекты, а 29% готовятся прийти к ИИ в ближайшие 1-3 года. При этом более 60% респондентов рассматривают использование более сложных, генеративных моделей.
Активнее всех на финансовом рынке ИИ распробовали компании страхового сектора: 60% из них используют ИИ постоянно, еще 15% обкатывают «пилоты». Более того, только 5% страховщиков совсем не планируют обращаться к ИИ. Также высокое проникновение технологии отмечено у операторов платежных систем, инвестиционных и финансовых платформ, на рынке ценных бумаг. Самые низкие показатели пока у МФО и НПФ.
В банковском секторе сегодня каждый четвертый банк использует ИИ на постоянной основе, 19% — тестируют пилотные проекты. У многих крупных участников этого рынка есть публичные кейсы. Например, банк «Точка» сначала внедрил ChatGPT в поиск, увидел готовность клиентов задавать вопросы боту, и стал работать над собственной LLM. Сейчас у банка в клиентском приложении есть ИИ-ассистент для бизнеса, который может рассказать о налогах, открыть депозит, перевести деньги.
Более того, ЦБ РФ в октябре 2025 года запустил в тестовом режиме эксперимент по применению ИИ для анализа финансовых продуктов. Модель составляет краткое резюме с указанием возможных рисков для граждан. Итоги эксперимента подведут во 2-м квартале 2026 года.
Спросом у компаний финансового рынка пользуется не только традиционный ИИ (подразумевается классическое машинное обучение, ML) и модели глубокого обучения — все больше внимания уделяется сложным моделям. К ним относятся генеративный ИИ и ИИ-агенты: системы, которые могут выполнять поставленные задания. В частности, ИИ-агенты и генеративные модели стали важной частью разработки ПО в финтехе, взаимодействия с клиентами (цифровые помощники), документооборота (здесь активно применяются нейросети).
Некоторые компании финансового рынка разрабатывают свои решения — зачастую это крупный бизнес: например, банк ВТБ. Но преимущественно внедрение ИИ происходит благодаря рыночным российским технологиям. Согласно отчету ЦБ, многие участники финансового рынка полагаются на внешних разработчиков: 59% сочетают такую разработку с чужими решениями, а 37% пользуются только сторонними моделями ИИ. Открытые решения тоже популярны — ими пользуются 46% организаций, тестирующих или постоянно применяющих ИИ.
Какие задачи ИИ выполняет в финтехе
Сегодня разные типы искусственного интеллекта нашли применение практически во всех задачах компаний финансового рынка. Во внутреннем контуре это фронт-офис, риск-менеджмент, операционный учет, управление персоналом и сквозные операционные функции, в том числе документооборот. Во внешнем — это продукты для взаимодействия с клиентами: сбора и анализа их предпочтений, персонализации предложений, скоринга и многих других задач.
По данным ЦБ, в страховом секторе наиболее востребован ИИ для оценки страховых рисков: здесь используют преимущественно традиционный ИИ и частично модели глубокого обучения. Также ИИ помогает обрабатывать заявления о выплате страхового возмещения, проводить андеррайтинг, оценивать ущерб и определять сумму страхового возмещения.
Операторы платежных систем применяют ИИ для персонализации программ лояльности. ИИ собирает и обрабатывает данные клиентов, в том числе их транзакции, и формирует индивидуальные предложения, которые адаптированы к предпочтениям конкретного человека.
Банки активнее всего стали использовать ИИ для кредитного скоринга: технологии помогают определить лимиты для конкретного человека, тип подходящего продукта, а иногда и процентную ставку. По данным МТС Банка, ИИ достаточно 1,5 минут, чтобы определить кредит для конкретного клиента. А в условиях ужесточения регуляторных требований ЦБ к банкам борьба за качественных клиентов обостряется.
Также большую роль ИИ играет в обеспечении безопасности финансовых операций. Современные антифрод-решения с помощью алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных в режиме реального времени отслеживает поведенческие паттерны клиентов и выявить вероятное мошенничество на раннем этапе.
Не менее значимы на финансовом рынке ИИ-агенты и чат-боты, которые выполняют несколько задач.
Во-первых, они становятся первой ступенью клиентской поддержки: могут быстро ответить на простые вопросы, выполнить несложные задачи — например, подготовить выписку. Внедрение голосового робота Олега в call-центре Тинькофф банка (сейчас — Т-Банк) позволило клиентам получать консультацию в среднем на 40 секунд быстрее, а банк стал экономить ежемесячно более 30 млн рублей. А чат-бот экономит банку более 200 млн рублей в месяц.
Во-вторых, они превращаются в помощников и советников для клиентов банков и инвестиционных сервисов. На финансовом рынке развивается робоэдвайзинг — появляются роботы-советники: ИИ-ассистенты, которые помогают клиенту составить инвестиционную стратегию, провести ребалансировку портфеля. Согласно исследованию «Выберу.ру» и ГК IT Smart Finance, каждый третий (33%) частный инвестор в 2025 году обращался к ИИ при принятии решения о формировании портфеля.
Помимо этого, ИИ-ассистенты могут заменять менеджеров по продажам. Также они активно применяются и в качестве помощников для сотрудников банков, страховых компаний. Чат-боты и ИИ-ассистенты помогают операторам клиентской поддержки — быстро подсказывают ответы, отменяют необходимость искать информацию вручную. В обучении и адаптации сотрудников ИИ-ассистенты становятся тренерами и наставниками.
Какие вызовы и сложности стоят перед ИИ в финтехе
Развитие ИИ на финансовом рынке осложняется высокой стоимостью внедрения — это стало главной проблемой, по мнению участников опроса ЦБ: ее отметили 59% респондентов. Учитывая специфику отрасли и, соответственно, высокие требования к продукту, качественные решения здесь не могут быть дешевыми. И любая экономия — это потенциальные риски в вопросах безопасности и надежности.
Также проникновению ИИ в финтех мешает недостаточная экспертиза (46%) бизнеса, дефицит специалистов в области ИИ (44%) и общая неготовность к использованию ИИ. Перед компаниями, которые хотят внедрить ИИ, остро стоят два вопроса.
Первый и главный — вопрос безопасности данных. Страховые компании, банки, МФО и другие участники рынка работают с большим количеством чувствительной информации. Любая утечка или просто неправомерное использование опасны не только огромными штрафами, но и серьезным репутационным ущербом, потерей клиентов.
Поэтому для финансового рынка крайне важны проверенные и надежные ИТ-решения, а также работа над защитой инфраструктуры и обучением сотрудников. Тем более что в 2025 году были зафиксированы первые публичные инциденты утечек персональных данных и коммерческой тайны из моделей генеративного ИИ, как говорит директор по кибербезопасности «СберТеха» Всеслав Соленик.
По прогнозам компании «Спикател», в 2026 году 5-10% атак на банки будут связаны с атаками на ИИ-системы. А согласно исследованию ассоциации «Финтех» и ГК Swordfish Security, больше четверти респондентов уже не раз столкнулись с подобными кибератами. Риски утечки конфиденциальных данных растут, как и сложность обеспечения безопасности при работе с языковыми моделями (традиционных подходов — как антивирусы — для них недостаточно). Поэтому более 80% крупнейших финансовых компаний в 2026 году будут внедрять программы обучения AI Security.
Значимость вопроса безопасности подчеркивают и прогнозы роста российского рынка защиты ИИ. В 2026 году, по оценкам AppSec Solutions, он составит не менее 1 млрд рублей. А к 2029 году увеличится до 11 млрд рублей.
Помимо этого, в опросе ЦБ компании отмечают, что на внедрение ИИ на финансовом рынке влияет его ненадежность, предвзятость, эффект «черного ящика». Не всегда понятно, как именно система принимает решение — например, когда провел скоринг клиента или предложил конкретную инвестиционную стратегию. Кроме того, у генеративного ИИ есть проблема «галлюцинаций»: то есть, когда нейросеть выдает ложные данные, но представляет их как настоящие.
В результате возникает вопрос, насколько верные решения принимает ИИ и кто виноват в случае ошибки — разработчик или пользователь (условный сотрудник банка). Этот вопрос особенно важен там, где ИИ не просто что-то советует специалисту, а выполняет действия: например, видит потенциально мошенническую операцию и блокирует счет клиента. Или неправомерно отклоняет заявку на кредит, из-за чего будут автоматически отклоняться и следующие. Подобные ситуации бьют по репутации компании, снижают лояльность клиентов.
Какое будущее ждет ИИ в финтехе
Для российского финтеха, особенно в банковском и страховом сегменте, ИИ перестал быть трендом. Он превратился в инструмент, который определяет развитие и конкурентоспособность бизнеса в отрасли. И с каждым годом ее востребованность усиливается. Большое количество компаний финансового рынка планируют в ближайшей перспективе тестировать инструменты на основе ИИ, и год за годом количество тех, кто еще не опробовал эту технологию, будет сокращаться.
Будут появляться новые решения — например, голосовые помощники: есть запрос от пользователей, как говорит опрос Markswebb, и банки начинают осваивать эту технологию. Мобильное приложение «СберБизнес» позволяет использовать голосовое управление в чате поддержки, а чат-бот «Катюша» у ПСБ поддерживает голосовую обработку платежных операций. Система распознает озвученные реквизиты, формирует платежное поручение и выполняет его.
Активному развитию ИИ в финтехе способствует, с одной стороны, накопленный положительный опыт множества компаний, которые уже внедрили ИИ, применяют на постоянной основе и видят повышение лояльности клиентов. С другой стороны, развитие рыночных решений для автоматизации, аналитики, прогнозирования, ИИ-ассистентов и других продуктов. Для многих участников рынка они выгоднее, чем самостоятельная разработка с нуля: и с точки зрения стоимости, и с точки зрения скорости внедрения.
Главным вызовом для рынка будет вопрос безопасности, который обостряется параллельно развитию технологий. Как отмечают аналитики, под угрозой атак хакеров находятся банки, которые сами разрабатывают ИИ-модели без зрелой системы ИБ и аудита. Это будет повышать спрос на готовые рыночные решения, однако вместе с тем — усиливать требования к ним: в частности, бизнесу нужны продукты с жестким контролем доступа и интеграции.