Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

РБК (RBC.ru), 30 июля 2026 г.

Самая глубокая трансформация за 20 лет: как ИИ меняет работу финансистов

СберУниверситет выпустил отчет о том, как компании трансформируют финансовую функцию под влиянием искусственного интеллекта

61 просмотр

Если раньше компании внедряли ИИ в отдельные процессы финансовой функции — например, в прогнозирование денежных потоков или обработку документов, — то сегодня они переходят к комплексной модели. В центре этой модели находится ИИ-финансист — специалист, который работает в связке с автономными ИИ-агентами, управляет качеством данных, интерпретирует результаты и принимает стратегические решения. Этой теме посвящен новый аналитический отчет Школы финансов СберУниверситета и Блока «Финансы» Сбера.

Генеративный ИИ становится отраслевым стандартом

Искусственный интеллект постепенно становится частью базовой инфраструктуры финансовой функции.

По данным McKinsey, в 2025 году 44% финансовых директоров глобальных компаний уже используют генеративный ИИ более чем в пяти бизнес сценариях, тогда как годом ранее этот показатель составлял лишь 7%.

Согласно исследованию Google Cloud, 52% компаний уже развернули автономных ИИ агентов в продукционной среде, причем 39% респондентов сообщают об использовании более десяти агентов одновременно.

В России, по результатам опроса Банка России, искусственный интеллект применяет примерно каждая пятая организация финансового рынка, а еще треть планирует внедрение ИИ в свои бизнес процессы в течение ближайших трех лет.

Как внедрение ИИ отразилось на деятельности российских банков

В Сбере в 2025 году было реализовано более 700 ИИ-инициатив и внедрено около 900 автономных агентов, а финансовый эффект превысил 475 млрд руб., включая более 50 млрд руб. от применения генеративного ИИ.

В Альфа-Банке программные роботы выполняют около 3,5 млн операций в месяц, что эквивалентно работе примерно 870 сотрудников.

В ВТБ использование искусственного интеллекта уже приносит около 15 млрд рублей финансового эффекта, а в ближайшие два года, по оценке банка, этот показатель может достичь 50 млрд руб.

В Т-Банке финансовый эффект от применения ИИ в операционных процессах оценивают в несколько десятков миллиардов рублей.

До 40% финансовых операций могут выполнять ИИ-агенты

Чтобы не потерять качество управленческих решений, компании подбирают уровень автоматизации под каждую задачу отдельно.

По данным PwC (2025), основанным на анализе более 40 финансовых процессов:

- 35–40% задач автономные ИИ-агенты способны выполнять полностью самостоятельно (например, обработка первичной документации, стандартные проводки, извлечение данных, подготовка регулярных отчетов);

- еще 30–35% задач выполняются совместно человеком и ИИ (анализ отклонений, моделирование сценариев, проекты пояснительных записок);

- 25–30% задач остаются за человеком — там, где требуется профессиональное суждение и принятие управленческих решений.

Оценка согласуется с данными исследований Deloitte (2026).

Таким образом, главной задачей финансиста становится не обработка информации, а управление ею.

Продолжительность процессов сокращается на 60-80%

Типовые аналитические задачи, которые раньше занимали 4–6 часов, теперь могут выполняться за 1–1,5 часа. При этом, согласно McKinsey, организации, интегрировавшие ИИ в сквозные процессы, фиксируют сокращение продолжительности отдельных циклов на 60–80% при сохранении требований к аудиту и контролю.

Такая эффективность становится возможной не только за счет автоматизации, но и благодаря тому, что современные ИИ-модели уже способны выполнять типовые финансово-аналитические задачи на уровне квалифицированного младшего аналитика.

Так, в марте 2025 года GigaChat от Сбера прошел аттестацию РАНХиГС по направлению «финансовая грамотность, банковское и страховое дело». Результат: доля правильных ответов — около 70% при пороге сдачи 50%.

57% организаций оценивают свои данные как недостаточно подготовленные для ИИ (Gartner)

Gartner в исследовании Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025 называет готовность данных и автономных ИИ-агентов двумя ключевыми факторами текущего этапа развития технологий.

Отдельная задача — управление рисками. По данным Deloitte, 73% компаний называют защиту данных главным риском при внедрении ИИ, и только 21% организаций уже выстроили зрелую систему управления автономными ИИ-агентами.

Практический ориентир распределения совокупного бюджета на ИИ на горизонте 12–18 месяцев:

- 25–35% бюджета — данные и инфраструктура;
- 20–25% — интеграция с ERP, EPM, BI и операционными системами;
- 15–20% — языковые модели и лицензии;
- 10–15% — контрольный контур;
- 15–20% — обучение персонала и изменение процессов.

Главный вывод отчета

Конкурентное преимущество создает не сам искусственный интеллект, а способность компании встроить его в ежедневную работу финансовой функции.

Лидерами станут организации, которые смогут перестроить процессы вокруг совместной работы человека и ИИ, обеспечить высокое качество данных и подготовить сотрудников к новой модели принятия решений. Именно такой подход позволяет превратить искусственный интеллект из инструмента автоматизации в источник долгосрочного роста бизнеса.

АНО ДПО «Корпоративный университет Сбербанка»

РБК Компанииб

В материале упоминаются: Компании, организации: Центральный банк Российской Федерации (Центробанк, Банк России, ЦБ РФ) 38781

Ваше мнение об этом материале:

— Ваше имя
— Ваш email
— Тема

Ваш отзыв (заполняется обязательно):

Укажите код на картинке слева:

Установите трансляцию заголовков прессы на своем сайте

 Подробнее »

Получить код для трансляции заголовков прессы »