Новости
В парке имени Юрия Лужкова состоялся субботник, на который пришли тысячи жителей Москвы
Исследование: турист в Свердловской области едет за природой, культурой и путешествует всей семьей
Транспортные компании в I полугодии отмечают рост поставок медицинских товаров в РФ
«Честные дороги»: автоюристы партии «Новые люди» проверяют законность установки камер
ГК «Деловые Линии»: заметный рост спроса на доставку комплектующих
Экономика

К 2030 году экономический эффект от внедрения генеративного ИИ в странах БРИКС+ может достичь впечатляющей суммы — 350–600 млрд долларов. Ожидается, что почти 20% этой суммы обеспечит банковская отрасль
Среди популярных кейсов внедрения ИИ — клиентская поддержка, персонализация маркетинговых кампаний за счет детального анализа данных о клиенте из разных источников, интеграция в базы данных для упрощения доступа к информации.
Тем не менее технические/технологические директора (СТО) большинства финансовых организаций, работающих с генеративным ИИ, планируют получить эффект для EBITDA (прибыли до вычета процентов, налогов, износа и амортизационных отчислений) всего в размере 1%, а инвестиции в ИИ в банковской сфере остаются в несколько раз меньше, чем у других технологических компаний. Так, в России лишь 45% банков готовы потратить на генеративный ИИ более 3% IТ-бюджета, а в Китае, Бразилии, ОАЭ и Саудовской Аравии данный показатель выше 70%.
В чем же проблема? Очевидно, есть ряд точек, где потенциал технологии только начинает раскрываться — это гиперперсонализированные продукты, привлечение новых клиентов, автоматизация рутинных процессов. В комбинации с такими более традиционными типами ИИ, как ML/DL, генеративный ИИ может повысить эффективность оценки кредитных рисков и управления инвестиционным портфелем.
Во многом полноценное развитие технологии в финансах упирается в готовность и возможности банков применять облачные решения и допускать ИИ к работе с персональными данными.
Для того чтобы генеративный ИИ стал настоящим драйвером роста, банки должны перейти от узких экспериментов к системным решениям и начать адаптировать свои бизнес-процессы к прорывной технологии.
Это означает внедрение технологий в повседневную работу, а не только в отдельные пилотные проекты, что невозможно без гармонизации законодательства о персональных данных, банковской тайне и работе с ней через облачные решения.
Получится ли у нас всего этого добиться, покажет время, но представляется, что необходимые для этого инструменты есть. Например, в стране создана и успешно развивается Ассоциация «Альянс в сфере искусственного интеллекта», который объединил всех крупнейших игроков банковской отрасли, в том числе Сбер и Т-банк. Потенциальная выгода в 200–300 млрд для отечественных банков за ближайшие три года — достаточная мотивация, чтобы двигаться вперед.
Максим Болотских
Партнер компании «Яков и Партнеры», руководитель практики развития искусственного интеллекта, ключевой эксперт финансовой практики
Похожие новости
Экономика
ВТБ Инфраструктурный Холдинг оценил перспективы механизмов государственно-частного партнерстваВ ближайшие годы востребованность механизмов государственно-частного партнерства (ГЧП) и концессионных соглашений в России будет расти. Драйверами рынка станут выход партнерства...
Недвижимость
В «Крылатской 33» завершили монолит четырех секций клубного кварталаВ клубном квартале «Крылатская 33» в Москве завершены монолитные работы сразу в четырех секциях, №1, 2, 5 и 6. Их...
Экономика
NOVVA Group приобретет портфель проектов ВИЭ мощностью 3,17 ГВт от ABO EnergyNOVVA Group, интегрированная промышленная и финансовая инфраструктурная платформа ИИ, посвященная IDC, Powered Land, Powered Shells и инфраструктуре возобновляемых источников энергии,...
Экономика
В ближайшие годы востребованность механизмов ГЧП в транспортной отрасли России будет растиСогласно данным Минэкономразвития РФ, по состоянию на конец 2025 г. в России было заключено почти 4,5 тыс. концессионных соглашений и...