Об этом рассказал директор по внедрению искусственного интеллекта и эффективности процессов ОТП Банка Дмитрий Маркосьянц.
В рамках ежегодного мероприятия ОТП Банка Trend Watching 2025 эксперт развеял главные иллюзии рынка относительно цифровых трендов 2025/2026 годов и поделился результатами внедрения AI-технологий в банке.
По оценке Дмитрия Маркосьянца, несмотря на ажиотаж последних лет, около 80% компаний (в частности, в финтехе) сегодня технически не готовы к полноценной промышленной реализации ИИ. Главная причина, по мнению эксперта, - попытка перепрыгнуть неизбежные этапы эволюции при низком уровне базовой автоматизации.
«Мы видим много ручного труда и думаем: нужен ИИ. Но если нет стабильного процесса, понятных источников данных и API, то искусственный интеллект превращается в очень продвинутого водителя в машине, у которой нет колес. Водитель может быть гениальным, но авто все равно не поедет», — отметил Дмитрий Маркосьянц.
Одной из ключевых тем выступления стала трансформация подхода к разработке. Ожидание, что ИИ станет автономным разработчиком и перепишет сложный корпоративный ландшафт с legacy-кодом, не оправдалось из-за слишком широкого рабочего контекста и риска возникновения большого числа ошибок.
«Это не революция за ночь, это практичная эволюция: находим разрыв, закрываем маленьким агентом и оркестрируем их на единой платформе, — пояснил Дмитрий Маркосьянц. - Поэтому ОТП Банк сегодня проводит серию экспериментов с так называемыми «пет-проектами» (PET-projects). Этот подход подразумевает сужение задачи до размера изолированного мини-агента, который закрывает конкретный «ручной разрыв»: переводит данные из системы в систему, сверяет источники или формирует документы по шаблону».
Эксперт отметил, что правильно выбранная стратегия принесет ощутимые плоды. «Например, суммарный экономический эффект от внедрения технологий ИИ в ОТП Банке за 2025 год составил 1 млрд 30 млн рублей», - привел цифру Дмитрий Маркосьянц.
При этом надо понимать, что универсальной формулы для оценки эффекта от ИИ не существует, так как требуется учет большого числа переменных в зависимости от контекста. «Для оценки эффективности банк, например, использует микс качественных и количественных данных, учитывая не только сокращение FTE (эквивалент полной занятости) или прямую экономию, но и рост производительности, скорость процессов, снижение операционных рисков и улучшение клиентского опыта (NPS)», - поделился директор по внедрению искусственного интеллекта и эффективности процессов ОТП Банка.