Банкинг и страхование за короткий срок вошли в число наиболее продвинутых отраслей в области ИИ. Конкуренция на финансовом рынке и развитие финтеха способствовали ускоренной цифровизации сектора. Несмотря на высокую степень регулирования и необходимость обеспечивать безопасность при работе с чувствительными данными, отрасль продолжает стремительно наращивать темпы внедрения искусственного интеллекта: 90% предприятий в сфере банкинга и страхования уже используют генеративный ИИ – самую молодую из технологий – хотя бы в одной бизнес-функции.

В основе статьи – подготовленный совместно с «Яндексом» третий ежегодный отчет консалтинговой компании «Яков и Партнеры» о зрелости технологий искусственного интеллекта в России на конец 2025 года. Исследование охватывает широкий круг отраслей и рассматривает развитие ключевых направлений ИИ. В этом материале собраны данные о банкинге и страховании, позволяющие проследить опыт внедрения ИИ-технологий и перспективы их дальнейшего развития. 

Признаки зрелости банкинга и страхования в применении ИИ 

Высокие позиции банкинга и страхования в области ИИ в отраслевых сравнениях объясняются совокупностью следующих признаков: масштабом внедрения искусственного интеллекта, уровнем инвестиций, экономическим эффектом от технологий, ролью инноваций в стратегии развития компаний и оценкой потребителями технологической развитости сектора. 

• Масштабирование

В наиболее продвинутых компаниях сектора банкинга и страхования развитие ИИ курируют специализированные департаменты, а за внедрение технологий в функциональных подразделениях отвечают отдельные эксперты. Такая организационная модель создает условия для распространения инструментов искусственного интеллекта на различные направления деятельности отрасли и масштабирования успешных решений. Менее передовые сектора осуществляют внедрение, руководствуясь более простым подходом: 93% компаний ограничиваются одним подразделением, ответственным за ИИ, тогда как специалисты, регулирующие работу ИИ-инструментов в бизнес-функциях, есть лишь у 11% компаний.

• Инвестиционная активность

Банкинг и страхование отличаются более высокой интенсивностью инвестиций в ИИ по сравнению с большинством других отраслей. Согласно опросу технических директоров (Chief Technology Officer, CTO), в 2025 году компании сектора направили на развитие искусственного интеллекта 15,2% годового ИТ-бюджета – против 11% в среднем по рынку. Для сравнения, в таких отраслях, как машиностроение, автопром и рынок товаров повседневного спроса, доля расходов на ИИ составляла лишь 6-9%. Высокий уровень инвестиционной активности сохраняется и в планах компаний: на текущий год представители банкинга и страхования предусмотрели 13% ИТ-бюджета на развитие ИИ, тогда как в остальных секторах этот показатель находится в диапазоне 7-10%.

• EBITDA 

Банкинг и страхование входят в число отраслей, в которых внедрение ИИ приносит наиболее заметный экономический эффект. В 2024 году средний эффект от использования технологий в секторе составил 7,2% EBITDA – второй показатель среди всех представленных отраслей после e-commerce (8,3%). Финансовый сектор также опережает телеком и медиа (6,4%), металлы и горную добычу (4,8%) и ИТ и технологии (4,3%). Результат банкинга и страхования более чем вдвое выше среднего по выборке (3,3%) и примерно втрое превышает значение менее передовых отраслей. Даже среди наиболее продвинутых в использовании ИИ секторов показатель банкинга и страхования выше среднего – 7,2% EBITDA против 6,6%.

• Роль инноваций в стратегии развития предприятия 

Другая особенность банкинга и страхования, характерная для прогрессивных отраслей, – ориентация на создание новых продуктов и сервисов как источник дальнейшего роста. Компании сектора значительно чаще связывают увеличение выручки с запуском новых технологических решений. Такую зависимость отмечают 72% компаний из числа продвинутых отраслей против 25% в остальных секторах.

• Восприятие потребителей

Технологическая развитость отрасли отражается и в оценках потребителей: банкинг и страхование воспринимаются клиентами как сфера, активно пользующаяся инструментами искусственного интеллекта.

Текущий статус внедрения четырех ключевых технологий ИИ в банкинге и страховании

Насколько широко ИИ уже применяется в повседневной работе предприятий финансового сектора? Ответ на этот вопрос различается в зависимости от конкретного направления искусственного интеллекта. Одни технологии продолжают стремительно развиваться и привлекают новых инвесторов, а другие уже стали привычной частью бизнес-процессов. Обзоры по четырем ключевым технологиям ИИ – генеративному искусственному интеллекту (ГИИ), обработке естественного языка и речевым технологиям, компьютерному зрению и рекомендательным системам – позволят оценить текущее состояние основных направлений ИИ в секторе банкинга и страхования, специфику их внедрения и направления дальнейшего развития.

• Генеративный ИИ

Банкинг и страхование входят в число отраслей с наиболее широким применением генеративного ИИ: в среднем компании сектора используют его в 3,4 бизнес-функции. По этому показателю отрасль занимает четвертое место, разделяя его с медициной и здравоохранением и уступая только ИТ и технологиям (5,5), e-commerce (4,1) и строительству и недвижимости (3,5).

В банкинге и страховании генеративный ИИ прежде всего востребован в клиентском сервисе – в этой бизнес-функции его используют 100% опрошенных компаний. Маркетинг и разработка продуктов также входят в число наиболее распространенных направлений применения ГИИ (79%), за ними следуют внутренние коммуникации (78%) и ИТ (57%). В HR-службах технология пока не получила столь широкого распространения: в этом подразделении ее использует только четверть предприятий.

Согласно результатам опросов, чаще всего в сфере банкинга и страхования генеративный искусственный интеллект обрабатывает внутренние документы (70%), выступает в качестве цифрового виртуального ассистента для взаимодействия с клиентами (65%) или автоматизированного чат-бота клиентской поддержки, а также анализирует отзывы потребителей (60%). 

Финансовый сектор отличается высокой инвестиционной активностью в сфере генеративного ИИ: за 2025 год на него пришлось в среднем 5,5% годового ИТ-бюджета компаний отрасли, что на 1,7 п.п. больше, чем на иные ИИ-технологии (3,8%). В 2026 году доля расходов на ГИИ, согласно планам компаний, должна вырасти еще на 1 п.п.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и речевые технологии – одни из ключевых направлений искусственного интеллекта, позволяющие системам распознавать, обрабатывать и генерировать человеческую речь и текст.

По распространенности речевых технологий и NLP разрыв между продвинутыми в ИИ и остальными отраслями невелик – 72% и 66% компаний соответственно. Небольшая разница объясняется длительным периодом развития технологий – на конец 2025 года большинство компаний уже встроили решения на их основе в базовые бизнес-процессы. При этом по мере распространения генеративных моделей часть задач, традиционно выполнявшихся с помощью NLP и речевых технологий, постепенно переходит к более гибким решениям, способным учитывать контекст взаимодействия с пользователем.

В банкинге и страховании речевые технологии и NLP чаще всего используются для взаимодействия с клиентами: больше половины опрошенных компаний имеют цифровых виртуальных ассистентов и автоматизированные чат-боты для клиентской поддержки и поиска товаров по фото. Другие распространенные бизнес-кейсы – автоматическая транскрибация и суммаризация встреч и анализ качества работы колл-центров, включая выявление повторяющихся проблем и оценку качества взаимодействия с потребителями. 

В 2025 году банкинг и страхование направляли в речевые технологии и NLP примерно столько же средств, сколько в прочие технологии (3,7% против 3,8% ИТ-бюджета). При этом дальнейшего роста инвестиций не ожидается: напротив, их доля, по прогнозам, снизится на 0,9 п.п. Такая динамика свидетельствует о зрелости направления: основные решения уже внедрены в деятельность компаний, поэтому увеличение их доли в ИТ-бюджете не является приоритетом.

Несмотря на это, главными клиентами вендоров речевых технологий и NLP по-прежнему остаются компании банковского и страхового сектора: востребованность объясняется необходимостью совершенствования качества клиентского сервиса за счет голосовых ассистентов.

• Компьютерное зрение 

Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) – технология искусственного интеллекта, позволяющая системам изучать визуальные данные, выявлять в них значимую информацию и на основе анализа этой информации принимать решения.

В отличие от двух предыдущих технологий, компьютерное зрение чаще используют компании из отраслей, не относящихся к числу передовых в использовании ИИ. Наиболее востребовано CV в электроэнергетике, металлургии, горнодобывающей и автомобильной промышленности, где его применяют для контроля за продукцией и оборудованием, выявления дефектов и мониторинга производственных процессов.

В банкинге и страховании компьютерное зрение менее значимо, чем в отраслях, где существенная часть деятельности связана с наблюдением за физическими объектами. В финансовом секторе технология преимущественно используется для работы с визуальными данными и автоматизации взаимодействия с клиентами: 100% опрошенных компаний внедрили ее в клиентский сервис и 80% – в маркетинг.

Разница проявляется и в структуре инвестиций: в банкинге и страховании на компьютерное зрение приходится 3,6% годового ИТ-бюджета против 3,8% на остальные технологии. В 2026 году компании планируют сократить эту долю еще на 0,8 п.п.

• Рекомендательные системы 

RecSys – технология, которая с помощью методов машинного обучения анализирует интересы и предпочтения пользователей и на этой основе формирует индивидуальные рекомендации и подборки контента.

Согласно опросу, подготовка персонализированных предложений клиентам – наиболее распространенный способ применения технологии: его назвали 75% респондентов. На втором месте – автоматизация клиентской поддержки с помощью чат-ботов и персонализация маркетингового контента с учетом поведения, профиля и контекста пользователя: каждый из этих кейсов используется в 60% компаний.

В среднем рекомендательные системы занимают меньшую долю корпоративных ИТ-бюджетов. Это связано как с относительно невысокими затратами на их внедрение, так и с тем, что основная часть капитальных вложений уже была произведена в предыдущие годы. Компании отрасли банкинга и страхования в 2026 году планируют поддерживать уже работающие решения и точечно совершенствовать их, не запуская масштабных программ модернизации. В 2025 году на рекомендательные системы в секторе приходилось в среднем 2,4% ИТ-бюджета – меньше, чем на прочие технологии (3,8%). В 2026 году компании ожидают дальнейшего сокращения этой доли на 0,5 п.п.

Ориентация компаний на адресную донастройку технологии под конкретные функции согласуется с результатами опроса вендоров: на конец 2025 года клиентами поставщиков RecSys в банкинге и страховании были только 31% компаний.         

Сравнение четырех технологий показывает инвестиционный приоритет генеративного ИИ: банкинг и страхование уже относятся к числу лидирующих отраслей по широте его применения, а предприятия продолжают наращивать объем средств, направляемых на развитие ГИИ. Напротив, NLP и речевые технологии, компьютерное зрение и рекомендательные системы демонстрируют более зрелую динамику: их решения уже встроены в ключевые бизнес-процессы, поэтому компании преимущественно поддерживают существующую инфраструктуру и точечно модернизируют ее возможности.

Банкинг и страхование – в числе крупнейших бенефициаров внедрения ИИ

Персонализация сервисов и повышение вовлеченности клиентов станут одними из источников финансовой отдачи от внедрения искусственного интеллекта. По оценкам экспертов, к 2030 году его использование будет ежегодно приносить российской экономике 7,9-12,8 трлн руб. Сектор банкинга и страхования окажется одним из крупнейших бенефициаров: на него придется 15% совокупного экономического эффекта, что обеспечит ему второе место среди всех отраслей.