Новости
Алексей Кузовкин рассуждает о риске массового обнаружения уязвимостей нейросетями
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
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
В Петербурге на Роспроме представят точки промышленного роста23 октября в рамках XXX юбилейного Международного форума-выставки «Российский промышленник» Комитет по промышленной политике, инновациям и торговле Санкт-Петербурга проведет ежегодную...
Технологии
Компания Blackview представила XPLORE 6 со сверхдальней фотосъемкой на 15 км и аккумулятором 12 000 мАчКомпания Blackview представила XPLORE 6, свой защищенный флагман премиум-класса, сочетающий в себе профессиональную фотосъемку, производительность флагманского уровня и исключительную долговечность....
Технологии
Создание базовой сети со встроенным ИИ для нового поколения сервисов на базе ИИ-агентовТрадиционно мобильные сети обеспечивали основные коммуникационные возможности, включая голосовые вызовы, обмен текстовыми сообщениями и доступ к мобильному Интернету. Однако наступающая...
Экономика
Huawei предлагает решение Next Generation OTN для полностью оптической сети, ориентированной на центры обработки данных ИИВ ходе мероприятия NetworkX 2026 компания Huawei представила на Саммите по инновациям в области оптических транспортных сетей (Optical Transport Innovation...