Финтех сегодня – это не только скорость и удобство, но и умение работать с данными и прогнозами. Григорий БУРДЕНКО, генеральный директор финансового маркетплейса «Выберу.ру», в авторской колонке специально для Национального банковского журнала (NBJ) рассказывает, как искусственный интеллект стал полноценным участником процессов принятия решений, позволяя сервисам точнее оценивать риски, персонализировать предложения и понимать контекст поведения клиентов.

Стремительный рост рынка ИИ

Российский рынок искусственного интеллекта демонстрирует впечатляющий рост: за год он увеличился на 25%, а 150 крупнейших компаний отрасли заработали на нём 1 486 млрд рублей. Более половины финтех-компаний уже интегрируют ИИ в кредитование, клиентскую поддержку и управление рисками. Технологии машинного обучения, нейронные сети, генеративные модели и системы обработки естественного языка позволяют анализировать текст, голос и поведение пользователей, прогнозировать риски и строить сценарии развития бизнеса.

Как ИИ меняет процессы

Одним из ключевых направлений трансформации стал скоринг и управление рисками. Современные алгоритмы на базе градиентного бустинга, графовых моделей и глубоких нейронных сетей уже обрабатывают до 90% заявок на кредиты без участия человека. В крупных банках внедряются ML-модели, которые анализируют не только кредитные истории, но и косвенные данные: активность в соцсетях, платёжную дисциплину, цифровое поведение и частоту покупок. По оценкам экспертов, это позволяет снизить долю дефолтов по новым кредитам на четверть.

Клиентская поддержка также активно переходит под управление ИИ.
Сегодня до 70% обращений клиентов обрабатываются чат-ботами и голосовыми ассистентами на базе NLP и ASR. Системы способны решать сложные сценарии, включая подбор продуктов и финансовые консультации, при этом распознавая эмоции клиента и автоматически переключая сложные диалоги на живого специалиста. Это сокращает время ожидания ответа почти на 40% и разгружает контакт-центры.

ИИ усиливает аналитику и маркетинг: генеративные модели строят прогнозы, проводят стресс-тесты и оценивают сценарии «что если?». В банках уже применяются симуляции макроэкономических шоков – роста инфляции, изменения ключевой ставки, санкционных рисков – с анализом влияния на кредитные портфели по регионам. Это позволяет заранее корректировать процентные ставки и резервы.

В сфере антифрода и комплаенса ИИ также показывает высокую эффективность. Модели в реальном времени анализируют транзакции клиентов и внешние источники: устройство, геолокацию, время суток. При обнаружении подозрительной операции система приостанавливает её и запрашивает верификацию, что позволяет предотвращать до 15% мошеннических случаев.

ИИ и занятость в финтехе

Широкое внедрение технологии искусственного интеллекта радикально меняет
рынок труда в финтехе. В ближайшие три–пять лет до половины функций бэк-офисных сотрудников и операционистов перейдут на автоматизацию. Роботизированные системы уже обрабатывают заявки на закрытие счетов и изменение данных клиентов, что ранее требовало участия нескольких специалистов.

Задачи аналитиков и тестировщиков среднего уровня частично делегированы системам машинного обучения: до 40% типовых сценариев тестирования и отчётности выполняются
автоматически. Генеративные модели берут на себя рутинные процессы маркетинга и документооборота – от создания рекламных макетов до подготовки юридических документов на основе шаблонов.

Однако ИИ не уничтожает рабочие места, как может показаться на первый взгляд, а меняет их структуру. Появляется новая категория профессий: AI-инженеры, интеграторы, дизайнеры интерфейсов и тренеры моделей. Эти специалисты формируют «интеллектуальный слой» управления, обеспечивая интерпретацию данных, этическое использование алгоритмов и контроль качества моделей.

Следом за бизнесом перестраивается и образовательная среда: ведущие университеты запустили магистерские программы по направлениям «ИИ и финтех» и «Этика искусственного интеллекта». Крупные корпорации создают собственные акселераторы и стажировки, а регулятор формирует нормативную базу, регулирующую использование ИИ в финансовом секторе. Банк России разрабатывает стандарты аудита алгоритмов, раскрытие факторов, влияющих на кредитные решения, и прозрачность оценки рисков.
Эти меры направлены на то, чтобы ИИ оставался эффективным и надёжным инструментом финансового управления.

Прогнозы развития ИИ в финтехе

В ближайшие пять–десять лет технологии искусственного интеллекта будут развиваться сразу в нескольких направлениях. Генеративная аналитика позволит моделям строить сценарии развития рынка в реальном времени, учитывая макроэкономические факторы, поведение клиентов и внешние шоки. При этом особое внимание будет уделено объяснимому и этичному ИИ, чтобы клиенты понимали причины кредитных решений и оценку рисков.

Гибридные модели с human-in-the-loop сохранят контроль специалистов, одновременно повышая скорость и точность принимаемых решений. Искусственный интеллект станет ключевым инструментом для создания персонализированных финансовых сервисов, прогнозирования потребностей клиентов и управления их финансовым поведением. Автоматизация затронет не только бэк-офис, но и стратегическое управление, включая риск-менеджмент, комплаенс и инвестиционное консультирование.

ИИ перестраивает всю финансовую индустрию, поэтому в будущем выиграют не те, кто внедряет технологии первым, а те, кто научится сочетать возможности машин с человеческой интуицией и пониманием клиентов. Это партнёрство человека и алгоритма становится основой точных, прозрачных и персонализированных финансовых решений.  

Текст: Григорий Бурденко 

Материал также опубликован  в печатной версии Национального банковского журнала (октябрь 2025)