За одну неделю сразу две российские компании объявили о масштабных AI-Native трансформациях. МТС Банк запускает полную перестройку всех процессов вокруг искусственного интеллекта до 2027 года с экономическим эффектом более 2,5 миллиардов рублей. ФлексСофт представил концепцию AI Native Bank — банк будущего, где ИИ создаёт персонализированный продукт для каждого клиента в реальном времени.
Это не совпадение. Это тренд, который набирает обороты.
AI-Native — это не просто внедрение ИИ-инструментов. Это фундаментальная перестройка компании, где искусственный интеллект становится частью ДНК бизнеса — от стратегии до операций. Компании, которые первыми станут AI-Native, получат преимущество в скорости, стоимости и качестве. Те, кто медлит, рискуют остаться за бортом.
В этой статье разберём:
- Что такое AI-Native и чем это отличается от обычного внедрения ИИ
- Как МТС Банк и ФлексСофт реализуют AI-Native трансформацию
- Почему это важно не только для банков, но и для любого бизнеса
- Как начать путь к AI-Native в вашей компании
Что такое AI-Native и чем это отличается от обычного внедрения ИИ
AI-Native — это подход, при котором искусственный интеллект встроен в ядро бизнеса, а не используется как дополнительный инструмент. ИИ становится основой продукта, процессов и стратегии компании.
Три ключевых отличия AI-Native компаний
1. ИИ встроен в ядро продукта — не как дополнение, а как основа
В традиционном подходе ИИ используется для автоматизации отдельных задач: умные чат-боты в поддержке, рекомендации в интернет-магазине, анализ данных в CRM. Продукт существует независимо от ИИ — он просто делает его немного лучше.
В AI-Native компаниях ИИ — это ядро продукта. Без ИИ продукт не может существовать. Искусственный интеллект создаёт персонализированный банковский продукт в реальном времени — в процессе диалога, под конкретные запросы клиента. Это не улучшение существующего продукта, а принципиально новый подход.
2. Данные и модели обновляются в реальном времени — продукт учится и адаптируется
В традиционном подходе ИИ-модели обучаются на исторических данных и обновляются редко — раз в квартал или раз в год. Продукт статичен.
В AI-Native компаниях данные и модели обновляются в реальном времени. Продукт учится на каждом взаимодействии с клиентом и адаптируется под его потребности. В AI-Native банке ИИ анализирует поведение клиента и предлагает персонализированные финансовые продукты — не на основе сегментов, а на основе индивидуальных паттернов.
3. Персонализация на уровне каждого клиента — массовое производство превращается в индивидуальный сервис для всех
В традиционном подходе компании предлагают стандартные продукты для массового рынка. Персонализация ограничена сегментацией: «молодые специалисты», «семьи с детьми», «пенсионеры».
В AI-Native компаниях каждый клиент получает уникальный продукт. ИИ создаёт персонализированное предложение в реальном времени — на основе финансовой истории, целей, рисков и предпочтений. Массовое обслуживание трансформируется в индивидуальный сервис для всех клиентов организации.
Кейс №1: МТС Банк — полная AI-Native трансформация до 2027 года
МТС Банк объявил о масштабной AI-Native трансформации. ИИ встраивается во все ключевые процессы банка.
Сферы применения ИИ в банке
1. Скоринг и оценка рисков
ИИ способен анализировать финансовую историю клиента, его поведение, транзакции и прочие данные для точной оценки кредитоспособности. Это снижает риски и ускоряет принятие решений.
2. Персонализация предложений
ИИ может создавать индивидуальные финансовые продукты для каждого клиента — на основе его целей, доходов, расходов и жизненной ситуации. Клиент получает не стандартный кредит, а персонализированное предложение.
3. Контакт-центр с ИИ-ассистентами
ИИ-ассистенты способны самостоятельно обрабатывать от 50% до 70% обращений клиентов в зависимости от сложности сценариев — от простых вопросов до сложных операций, а при затруднениях переводить диалог на соответствующего сотрудника банка. Это сокращает нагрузку на операторов и ускоряет обслуживание.
4. Разработка продуктов
ИИ может анализировать потребности клиентов, выявлять незакрытые запросы и предлагать идеи для новых продуктов. Время разработки и выход новых предложений сокращается вдвое.
5. ИИ-агенты в автоматизации операционных задач
По ожиданиям команды МТС Банка, ИИ-агенты смогут автоматизировать рутину и выполнять 40% операционных задач. Это высвободит время сотрудников для более сложных и стратегических задач.
Плановые результаты AI-Native трансформации
- Экономический эффект: более 2,5 миллиардов рублей за три года
- Производительность команд: рост на 10-15%
- Время разработки продуктов: сокращение вдвое
- Автоматизация: 40% операционных задач выполняют ИИ-агенты
Кейс №2: ФлексСофт — концепция AI Native Bank
Компания ФлексСофт представила концепцию AI Native Bank — банк будущего, где ИИ интегрирован на уровне ядра банковской системы и выступает соавтором продукта.
Как это работает
1. ИИ создаёт продукт в реальном времени
Во время диалога с клиентом искусственный интеллект анализирует его запросы, финансовую историю, цели и риски — и формирует уникальные условия кредита, вклада или страховки. Клиент не выбирает из готового меню — продукт создаётся под него.
2. Персонализация на уровне каждого клиента
ИИ учитывает не только финансовые данные, но и жизненную ситуацию клиента: планирует ли он покупку недвижимости, есть ли у него дети, какие у него цели. Продукт адаптируется под контекст.
3. Массовое обслуживание трансформируется в индивидуальный сервис для всех
Банк больше не предлагает стандартные продукты для массового рынка. Каждый клиент получает уникальный продукт — как если бы для него работал персональный финансовый консультант.
Пример:
Клиент обращается в банк за кредитом на покупку автомобиля. ИИ анализирует его доходы, расходы, финансовые цели (например, накопление на образование детей) и формирует условия кредита: процентная ставка, срок, график платежей — так, чтобы кредит не мешал достижению других целей. Клиент получает не стандартный автокредит, а персонализированное финансовое решение.
Почему AI-Native важно не только для банков
AI-Native трансформация актуальна для любой отрасли — от ритейла до производства.
Примеры возможного применения AI-Native в других отраслях
1. Онлайн-ритейл (маркетплейсы)
ИИ создаёт персонализированные предложения для каждого покупателя — на основе истории покупок, предпочтений, сезонности. Интернет-магазин превращается в персонального стилиста или консультанта.
2. Производство
ИИ управляет производственными процессами в реальном времени — оптимизирует загрузку оборудования, предсказывает поломки, адаптирует производство под спрос. Завод становится самообучающейся системой.
3. Транспорт и логистика
ИИ управляет всей цепочкой поставок — прогнозирует спрос, оптимизирует маршруты, распределяет заказы между складами и транспортом. Логистика становится автономной и предиктивной системой.
4. Образование
ИИ создаёт персонализированные программы обучения для каждого студента — на основе его знаний, темпа обучения, интересов. Образование становится адаптивным.
5. Энергетика и ТЭК
ИИ анализирует параметры генерации и потребления энергии, управляет оборудованием в реальном времени и предотвращает аварии. Энергосистема становится «умной» и саморегулирующейся.
Три ошибки, которые допускают компании при переходе к AI-Native
Ошибка №1: Попытка внедрить ИИ точечно, без перестройки процессов
Компании внедряют ИИ-инструменты (чат-боты, рекомендательные системы), но не меняют процессы. ИИ работает в изоляции, не интегрирован с другими системами, не влияет на стратегию.
Что нужно было сделать:
Начать с аудита: где ИИ может стать частью ядра продукта? Какие процессы нужно перестроить? Как интегрировать ИИ с существующими системами?
Ошибка №2: Недооценка необходимости данных и инфраструктуры
AI-Native компании работают с большими объёмами данных в реальном времени. Это требует мощной инфраструктуры, качественных данных и команды, способной управлять этим.
Что нужно было сделать:
Инвестировать в инфраструктуру: хранилища данных, вычислительные мощности, инструменты для работы с данными. Создать команду с необходимыми компетенциями.
Ошибка №3: Игнорирование культурных изменений
AI-Native трансформация — это не только технологии, но и корпоративная культура. Сотрудники должны понимать, как работать с ИИ, доверять ему, адаптировать процессы.
Что нужно было сделать:
Провести встречи-"погружения" и обучение, создать корпоративную культуру экспериментирования, выделять ИИ-чемпионов — сотрудников, которые помогут коллегам освоить новые подходы.
Как начать путь к AI-Native в своей компании
Шаг 1: Проведите аудит
Определите, где ИИ может стать частью ядра продукта и компании. Какие процессы можно перестроить? Где ИИ даст максимальный эффект?
Шаг 2: Начните с пилотного проекта
Выберите одну область (например, персонализация предложений или автоматизация операций), внедрите ИИ, оцените результаты. Это позволит выявить "узкие" места и трудности, и скорректировать подход.
Шаг 3: Инвестируйте в инфраструктуру и данные
AI-Native сопряжен с работой с большими объёмами данных в реальном времени. Убедитесь, что у вас есть достаточная инфраструктура для этого.
Шаг 4: Создайте команду
Вам понадобятся специалисты по работе с технологиями искусственного интеллекта, менеджеры продуктов и маркетологи, способные работать с ИИ и стать кадровым ядром AI-Native трансформации. Инвестируйте в обучение или найм.
Шаг 5: Измените культуру
Проведите обучение, создайте корпоративную культуру экспериментирования, выделите ИИ-чемпионов. AI-Native трансформация — это не только технологии, но и, прежде всего, люди.
AI-Native — это не просто внедрение ИИ-инструментов. Это фундаментальная перестройка компании, где искусственный интеллект становится частью ДНК бизнеса. Компании, которые первыми станут AI-Native, получат преимущество в скорости, стоимости и качестве. Те, кто медлит, рискуют остаться за бортом.
Вопрос не в том, нужно ли становиться AI-Native. Вопрос — когда начать?
P.S. Сообщения о запуске в МТС Банке AI-Native трансформации и представленной компанией ФлексСофт концепции AI Native Bank вошли в Топ-5 новостей про ИИ на канале "QuantumUp AI | Инновации и ИИ для бизнеса" на YouTube и RuTube, и в одноимённом подкасте (на 10+ платформах) от автора книги "AI-революция 1-2-8".
_______