Финансовый сектор занимает первое место в России по доле затрат на искусственный интеллект: инвестиции достигли 56,8 млрд рублей — это абсолютный рекорд для отечественного рынка. Об этом заявил Дмитрий Харитонов, генеральный директор ИТ-холдинга Т1 на форуме «Финополис-2025». По его словам, финтех первым перешел к стандартизации технологии, и в течение 2-3 лет здесь можно ожидать настоящей революции по внедрению отечественных решений.
Согласно масштабному исследованию «Пульс цифровизации» ИТ-холдинга Т1, охватившему почти 13 000 компаний финсектора, нейросетевые технологии выступают главным драйвером бизнес-инноваций для банков и страховых компаний. В отрасли уже широко распространены различные сценарии использования ИИ. Так, 84% компаний, внедривших ИИ, используют технологии обработки естественного языка — это чат-боты, голосовые помощники и автоматизированный анализ документов. Более 70% организаций применяют технологии компьютерного зрения, чаще всего — для биометрической идентификации и верификации документов.
«ИИ — технология, способная существенно трансформировать целую отрасль. Активное внедрение генеративных моделей, автоматизация клиентских сервисов с помощью цифровых агентов, массовое применение нейросетей в скоринговых решениях и борьбе с мошенничеством, а также формирование полноценных интеллектуальных платформ уже меняют бизнес-процессы. В ближайшие два-три года мы прогнозируем существенный рост интереса к подобным решениям, созданным российскими вендорами. Уже сейчас наблюдается быстрый переход на отечественные ИИ-решения, особенно в области управления рисками и персонализированного обслуживания. По данным экспертов к 2027 году крупнейшие игроки рассчитывают довести долю импортозамещения таких технологий до 90%», — полагает Дмитрий Харитонов.
По словам Дмитрия Харитонова, ключевыми барьерами для внедрения искусственного интеллекта в финансовом секторе остаются нехватка квалифицированных специалистов, ограничения на использование публичных облачных сервисов в связи с регуляторными требованиями, а также дефицит вычислительных мощностей — прежде всего современных GPU-ресурсов.