Руководство крупнейшего российского банка продолжает планомерно масштабировать использование нейросетевых технологий, стремясь к оптимизации внутренних расходов и повышению качества обслуживания клиентов. Данная стратегия опирается на успешные показатели предыдущего периода, когда интеграция ИИ-решений уже продемонстрировала высокую финансовую эффективность.
Что произошло
На годовом собрании акционеров глава Сбербанка Герман Греф озвучил прогноз по экономическому эффекту от применения ИИ, который в 2026 году должен достичь 550 млрд рублей. Для сравнения, по итогам 2025 года внедрение технологий искусственного интеллекта уже принесло экосистеме банка около 450 млрд рублей. Финансовый результат формируется за счет роста доходов от индивидуализации предложений, более точного ценообразования, а также системного снижения операционных расходов и кредитных рисков.
Интеграция технологий в банковские процессы
Банк активно трансформирует свои ключевые продукты, переводя их на автономные рельсы с помощью ИИ-агентов. На сегодняшний день наблюдается существенный рост автоматизации в клиентском сервисе и кредитовании:
- более 65% всех клиентских обращений обрабатываются с привлечением технологий ИИ;
- автоматизация телефонного обслуживания достигла 66%, а в текстовых чатах показатель составляет 71%;
-
корпоративный кредитный портфель, сформированный с участием ИИ, достиг 5 трлн рублей;
-
в 2025 году банк одобрил сделки по финансированию жилья с применением ИИ на сумму свыше 1,5 трлн рублей.
Перспективы развития ИИ-систем
Дальнейшая стратегия банка подразумевает развитие мультиагентных систем, где множество специализированных алгоритмов взаимодействуют друг с другом для решения сложных задач. Уже сейчас в рабочих процессах задействованы сотни ИИ-агентов, а более тысячи находятся на этапе разработки. В области кибербезопасности нейросети ежедневно анализируют более 500 млрд событий, что значительно усиливает защиту интересов клиентов. Сбербанк также продолжает внедрение аппаратных решений, таких как платежный терминал НЕО с встроенным нейропроцессором, поддерживающий биометрическую оплату и другие современные финансовые инструменты.
Банковская отрасль в России сталкивается с необходимостью адаптации к новым технологическим стандартам, где квалификация кадров и первоначальные инвестиции играют критическую роль. В рамках программы оптимизации банк рассматривает возможности корректировки численности персонала, опираясь на аналитику ИИ для выявления наиболее эффективных направлений работы, что отражает общую тенденцию цифровой трансформации финансового сектора.
