Автоматизация давно проникла в сферу финансовых инноваций, но с приходом генеративных систем ИИ этот процесс набрал невероятные обороты.
Эти продвинутые платформы выходят за рамки простой механизации рутины и теперь соперничают с человеческим разумом в сферах логики, изобретательности и обработки информации.
Это не просто технический прогресс, а настоящая перестройка рынка труда. В докладе Института Брукингса, вышедшем в июле 2025 года, подчеркивается, что ИИ радикально меняет рабочие процессы в финансах, формируя новую парадигму, где люди и алгоритмы работают в тесном тандеме.
Волна таких технологий затронет все отрасли, но некоторые роли окажутся в эпицентре перемен. Должности, связанные с повторяющейся работой над данными или генерацией стандартного контента, подвергнутся наибольшим преобразованиям или даже частичной замене.
Начинающие специалисты по финансовому анализу традиционно стартовали с рутинных задач вроде создания моделей и сводок отчетов.
Теперь генеративный ИИ берет на себя львиную долю этой работы, обрабатывая огромные объемы информации и выдавая готовые прогнозы быстрее человека. В отчете Брукингса отмечается появление смешанных рабочих мест, где роль аналитика сводится к проверке результатов ИИ, формулировке запросов и стратегическим выводам — переход от создателя данных к куратору алгоритмов.
Сотрудники клиентской поддержки в колл-центрах давно сталкиваются с автоматизацией, но современные ИИ-ассистенты понимают нюансы общения, предлагают персонализированные ответы и обеспечивают круглосуточный сервис по минимальной цене. В докладе приводится пример компании Klarna, где ИИ интегрирован в повседневные операции, позволяя людям фокусироваться на сложных случаях, требующих эмоционального подхода. Таким образом, поддержка эволюционирует в "второй эшелон" для деликатных вопросов, недоступных машинам.
В регулируемой финансовой среде эксперты по соблюдению норм сталкиваются с массой требований, от предотвращения отмывания средств до верификации клиентов.
Генеративный ИИ анализирует транзакции в реальном времени с высокой точностью, выявляя аномалии лучше человека. В результате их роль смещается к аудиту систем, как указано в отчете: специалисты теперь разрабатывают и тестируют модели, а не просматривают данные вручную.
Специалисты по вводу данных, занимающиеся обработкой счетов, форм и заявок, одними из первых ощутили удар. ИИ с технологиями оптического распознавания извлекает информацию мгновенно и без ошибок, заменяя часы ручного труда секундами. Это классический случай прямой автоматизации, освобождающей время для более значимых задач.
В области контент-маркетинга для финтеха, где создаются статьи, посты и рассылки, ИИ генерирует материалы в огромных объемах с приличным качеством. Хотя ему не хватает уникального стиля, он справляется с рутиной. Профессионалы теперь сосредотачиваются на стратегии, брендинге и креативных кампаниях, используя ИИ как усилитель, как подчеркивается в анализе Брукингса.