«Приземлись и расширяйся» — стратегия, которая помогает банкам внедрять ИИ безопасно, доказав ценность на ранних этапах и не нарушая правила.
Сегодняшние лидеры в области данных оказались между двух огней: с одной стороны, давят сроки и конкуренты, требующие ускорить внедрение искусственного интеллекта, а с другой — критическая необходимость контролировать риски. Результат удручающий: по данным отчёта CDO Insights 2025, 65% европейских руководителей в сфере данных перевели в промышленную эксплуатацию меньше половины своих пилотных проектов по ИИ. Ещё один серьёзный барьер — невозможность доказать окупаемость. Треть (35%) таких руководителей признают: без убедительного ROI они просто не получают «зелёный свет» от топ-менеджмента.
И всё же потенциал колоссален. По оценкам аналитиков, только в банковском секторе ИИ способен ежегодно приносить до 1 триллиона долларов дополнительной прибыли.
Некоторые финансовые организации уже показывают, что внедрение возможно — причём не только без потери эффективности, но и без нарушения комплаенса. Их секрет — подход land and expand: начинать с малого, быстро показывать ценность и масштабировать только после того, как доказана безопасность и польза.
Три практических способа применить «приземлись и расширяйся»:
- Использование исполнительных агентов для быстрых побед
Начинать лучше с простого и измеримого. Одноцелевые ИИ-агенты, у которых понятные задачи и легко демонстрируемый результат, создают плацдарм для более сложных систем. Доказав их пользу, компании получают аргументы для расширения и выстраивания многоуровневой агентной архитектуры — с планирующими и оркеструющими агентами на следующих этапах. - Использовать ИИ для работы с данными
Даже самый compliant-проект рухнет, если его подпитывают «грязные» данные. Не случайно 77% европейских руководителей по данным заявили о росте инвестиций в управление данными, а почти половина (45%) назвали подготовку данных к ИИ основной причиной этих вложений.
ИИ здесь становится не только инструментом анализа, но и средством очистки. Например, банки применяют модели для исправления старых проблем в счетах дебиторов — от несостыковок в записях до устаревших данных. Результат — прозрачность долгов и автоматизированные напоминания, ускоряющие сбор средств и улучшающие денежный поток. - Сокращение ручного труда в комплаенсе
Именно комплаенс можно превратить в полигон для ИИ. Подготовка отчётности — изматывающая рутина, требующая работы с огромными массивами информации. Когда данные приведены в порядок, агентный ИИ способен взять на себя черновую работу. Так, уже сейчас автоматизируются первые версии регуляторных отчётов вроде BCBS 239 — с сохранением финального контроля за человеком. Это экономит время и снижает риски, когда критически важный процесс завязан на одного-единственного специалиста.
Именно поэтому 76% финансовых организаций заявляют о планах внедрить агентный ИИ в течение ближайшего года. «Малый старт» становится оптимальной стратегией: он позволяет командам по данным и комплаенсу работать вместе, строя модели, которые служат бизнесу, соответствуют требованиям регуляторов и повышают общую эффективность.
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.