ИИ в банках и бизнесе: потенциал на 500 млрд рублей и риск убытков

Объем частных инвестиций в сфере прикладного искусственного интеллекта на российском рынке способен превысить 500 млрд рублей. Такую оценку представители KAMA FLOW озвучили в ходе экспертной сессии фонда «Сколково», организованной на площадке Kazan Digital Week 2026. Специалисты обозначили ключевые инвестиционные ниши, в то время как телекоммуникационные компании и банковский сектор уже задействуют подобные алгоритмы для ускорения клиентского сервиса и защиты пользователей от мошеннических действий.

Хотя технологии оптимизируют рабочее время персонала и сокращают издержки, их интеграция сопряжена не только с единовременными тратами на аппаратную базу, но и с регулярными платежами за инфраструктуру облачных вычислений и техобслуживание. Игнорирование данных статей в бюджете способно быстро сделать внедрение убыточным.

Как передает ТАСС, первый вице-президент Газпромбанка Адель Валиуллин в своем выступлении сообщил о реализации более 18 направлений с использованием искусственного интеллекта. Они охватывают управление рисками, противодействие мошенничеству и документооборот, причем большие языковые модели применяются финансовой организацией для разбора документации юридических лиц. Со своей стороны, руководитель департамента корпоративных решений и голосовых сервисов «Билайна» Артем Баранкевич указал на практику интеграции ИИ-агентов в работу контактных центров ради роста результативности обслуживания потребителей.

Партнер инвестиционной компании KAMA FLOW Павел Охонин выделил среди перспективных сфер прикладного ИИ финтех, автоматизацию рабочих процессов, здравоохранение и промышленный сектор. Суммарный потенциал частного финансирования данных направлений в стране инвесткомпания определяет на уровне свыше 500 млрд рублей.

На сопутствующие траты обратил внимание глава предприятия «Метрика Б» Тимур Абдуллин, чья биометрическая разработка функционирует в 25 татарстанских школах, ускоряя преодоление турникетов учениками, усиливая безопасность и оптимизируя затраты с помощью автоматизации. «Если не учитывать регулярные операционные затраты на облачную обработку данных, экономика проекта быстро уходит в минус», — подчеркнул он.

Позицию о целесообразности поэтапного внедрения высказал генеральный директор Agentic Lab Мирослав Гридин, отметивший предельную ценность технологии при ее встраивании в ежедневные процессы даже без стопроцентной автоматизации: «Даже если мы останавливаемся на этапе ИИ-помощника, это все равно большой прирост производительности бизнеса».

Итоги дискуссии подвел Петр Арманд, руководящий направлением в Центре развития цифровых технологий фонда «Сколково». Он указал на прямую связь отдачи от внедрений со зрелостью самих предприятий, подчеркнув необходимость соотносить коммерческие задачи с полной стоимостью владения инструментами, оценивая показатели не только на пилотной стадии, но и в фазе тиражирования.

Развитием ассистентов для деловой среды занимаются и кредитные организации. В частности, около тысячи топ-менеджеров делегируют спектр задач от создания софта до аналитики решению «Гигаагент» от «Сбера». Старший вице-президент структуры «Сбербанка» Андрей Белевцев солидарен с оценкой Арманда относительно важности внутренней готовности бизнеса, добавляя к ключевым факторам персональный опыт взаимодействия руководства с цифровым разумом.

Возможности нейросетей как аналитического подспорья при выходе на зарубежные рынки рассматривают и эксперты учебной программы «Путь экспортера», курируемой Белорусской торгово-промышленной палатой. По их наблюдениям, инструмент значительно экономит время аналитиков, однако требует верификации результатов из-за риска упустить существенные для экспорта нюансы при неточной калибровке.

Финансовый барьер, отмеченный Абдуллиным, затрудняет освоение технологии и сельхозпроизводителями Казахстана, несмотря на поддержку главой государства Касым-Жомартом Токаевым внедрения ИИ для сбережения воды, электроэнергии и химикатов. В силу высокой стоимости разработок экономический эффект первыми ощутят крупные агрохолдинги, тогда как небольшие фермерские хозяйства рискуют оказаться в отстающих.