Крупные финансовые организации меняют подход к технологическим инновациям. Если раньше искусственный интеллект часто внедряли как дань моде, то теперь банки требуют от него четкой финансовой отдачи. Этот прагматичный тренд отчетливо проявился на Петербургском международном экономическом форуме.
Один из самых ярких примеров такого подхода привел первый зампред ВТБ Дмитрий Пьянов. Он рассказал, что группа планирует вложить в развитие ИИ в ближайшие годы десятки миллиардов рублей. Однако эти инвестиции будут жестко привязаны к конкретному результату.
В банке придерживаются концепции, которую называют «бережливым ИИ». Суть проста: ни одна модель не пойдет в работу, если она не способна окупиться в течение нескольких лет. Причем планка рентабельности установлена высокая: каждый вложенный в технологию рубль должен приносить 2–3 рубля дохода.
«Сам по себе ИИ не дает финансового результата, результат возникает в момент внедрения в бизнес-процессы. Если модель не подтверждает прямую экономическую эффективность, она не внедряется», — подчеркнул Дмитрий Пьянов.
Цифры подтверждают серьезность отбора. По словам топ-менеджера, из 130 первоначальных идей по созданию цифровых помощников практическое применение нашли только 17 наиболее перспективных. Остальные не прошли тест на выгоду.
Где же технологии действительно работают? Максимальную отдачу сегодня дает использование ИИ в кредитовании и операционной деятельности. Умные алгоритмы ускоряют выдачу займов, снижают риски и автоматизируют рутинные процессы.
Клиенты тоже замечают изменения. В приложениях появляются персональные рекомендации и стратегии на базе ИИ. Например, еще в прошлом году был запущен сервис автоследования для инвесторов, где решения принимает машина.
Впрочем, по словам Дмитрия Пьянова, искусственный интеллект важен не только сам по себе. Он способен резко усилить эффект от других технологических решений — от открытых API до цифрового рубля, выводя бизнес на качественно новый уровень.