Об эксперте: Ирина Жимерина, старший вице-президент, руководитель блока малого и среднего бизнеса банка ПСБ.
ИИ в продакшене: что сработало в 2025 году
— Каким вы видите 2025 год с точки зрения внедрения ИИ в клиентский сервис и внутренние процессы?
— 2025 год я бы назвала переломным: искусственный интеллект окончательно вышел за пределы пилотов и стал неотъемлемой частью бизнес-процессов. Впервые мы увидели массовое и системное внедрение генеративного ИИ, особенно в формате интеллектуальных ассистентов — как для клиентов, так и для сотрудников.
Более половины компаний по всему миру уже используют GenAI в сервисе и внутренних операциях. Причем речь идет не просто о чат-ботах, а о решениях, понимающих контекст, работающих с неструктурированной информацией и способных выполнять целые цепочки действий.
В клиентском сервисе технологии глубоко интегрируются в CRM, помогают анализировать звонки, дают подсказки менеджерам, участвуют в кросс- и апсейле. Данные из обращений клиентов все чаще становятся основой для развития самих продуктов.
ИИ перестал быть только аналитическим инструментом и во внутренних процессах. Он стал активным участником управления корпоративными знаниями, который объединяет данные из чатов, документов, систем и дает сотрудникам готовые ответы на операционные вопросы.
— Какие технологии показали наибольшую эффективность в продакшене?
— В нашем случае наибольшую практическую отдачу принесла технология Retrieval-Augmented Generation (RAG — технология, при которой ИИ сначала находит нужную информацию в базе знаний, а потом формирует ответ на ее основе).
Мы одними из первых на рынке МСБ внедрили ее в работу чат-бота для предпринимателей «Катюша», и это сразу дало ощутимый результат: среднее время решения вопроса для клиента сократилось в восемь раз, а точность и полнота ответов значительно выросли.
Также мы начали тестировать ИИ-ассистента в мессенджере MAX. Потенциал у канала огромный: его аудитория — более 55 млн пользователей. А в VK-мессенджере продолжили развивать бота: отдельно отмечу внедрение персонализированных консультаций по статусу платежей и тарифам — эти сценарии уже входят в тройку самых востребованных.
Параллельно мы запустили в пилотном режиме бота-помощника для сотрудников офисов: он автоматизирует рутинные запросы и освобождает рабочее время менеджеров, которое теперь можно направить на продажи и работу с клиентами.
Если обобщить, 2025 год стал для нас временем, когда ИИ перестал быть точечным инструментом и стал платформенным решением.
— Удалось ли перевести внедрение ИИ в экономические показатели — например, в сэкономленные человеко-часы или снижение стоимости обработки одного обращения?
— Мы добились ощутимого эффекта от внедрения ИИ в клиентский сервис, и эти результаты измеримы. Сегодня в ПСБ без участия операторов обрабатывается 58% обращений в цифровых каналах и 40% — в голосовых. С учетом постоянного роста клиентской базы это действительно важно: обращения в контакт-центр неизбежно увеличиваются, но благодаря автоматизации мы можем эффективно перераспределять нагрузку. Вместо того чтобы расширять команду, мы удерживаем штат на прежнем уровне — по нашим расчетам, это эквивалентно экономии на найме порядка 80 сотрудников контакт-центра.
Фактически мы не просто оптимизируем процессы, а создаем фундамент для масштабируемости бизнеса без роста издержек. Повторюсь, внедрение ИИ-помощников позволяет высвобождать ресурсы и направлять их на ключевые задачи: продажи, развитие продуктов, поддержку партнеров.
Год, когда ИИ стал самостоятельным игроком
— Финтех-рынок все активнее движется в сторону автономных ИИ-агентов. Какие решения вы уже тестируете и что из этого можно считать прорывом не только для вашей компании, но и для отрасли в целом?
— В ближайшие три-четыре года мы увидим значительный прогресс в развитии ИИ-агентов. У людей будут появляться персональные ИИ-агенты, управляющие благосостоянием. Это не просто новый инструмент, а фундамент для построения принципиально иной операционной модели. Наша стратегическая цель — чтобы цифровой ассистент «Катюша» смог обслуживать 90% клиентов малого и среднего бизнеса, предоставляя не только консультации, но и оформляя продукты, предлагая персонализированные решения, управляя продажами.
Для достижения этой цели мы уже начали тестировать самообучающиеся решения, которые интегрируются с внутренними системами банка и выполняют действия без участия человека. Сегодня «Катюша» умеет показывать остатки по счетам, формировать выписки, проводить платежи. Завтра она должна стать полноценным каналом продаж — с пониманием контекста, потребностей клиента и возможностью подключать релевантные продукты.
Если говорить шире, то прорывом для всей отрасли в 2025 году стала именно эта парадигма — переход от экспериментальных решений к архитектурной интеграции ИИ. Агентные технологии на базе Retrieval-Augmented Generation позволяют не просто генерировать текст, а работать с достоверными корпоративными данными: регламентами, документацией, внутренними справочниками. Это особенно важно для финансового сектора, где недопустимы ошибки и домыслы.
RAG стал тем элементом, который превратил ИИ-агента в «цифрового эксперта», способного давать точные и обоснованные ответы в реальном времени. Он устраняет главный недостаток больших языковых моделей — склонность к галлюцинациям. Неудивительно, что каждая пятая компания на российском финансовом рынке уже использует такие решения, и именно они позволяют на десятки процентов ускорять процессы, например, одобрение кредитов, и экономить сотни тысяч человеко-часов.
— Тормозят ли сегодня какие-то факторы масштабное внедрение ИИ в финтехе или серьезных барьеров уже не осталось?
— Технологически рынок уже готов к масштабному внедрению ИИ — есть инфраструктура, зрелые решения, понимание бизнес-кейсов. Однако системные барьеры все еще сохраняются.
Главный вызов — дефицит квалифицированных специалистов. По данным Ассоциации ФинТех, 83% компаний на финансовом рынке сталкиваются с кадровым голодом, а у 53% нет сформированной стратегии работы с ИИ. Это говорит не только о нехватке экспертизы, но и о том, что ИИ пока не встроен в корпоративное стратегическое планирование.
Второй серьезный барьер — ограниченный доступ к графическим процессорам (GPU), необходимым для обучения и работы с большими языковыми моделями. Особенно сильно это ощущается при реализации собственных решений на базе GenAI.
Наконец, для банков и государственных компаний остается актуальным вопрос ограничений на использование публичных облаков. Это сужает возможности масштабирования — в том числе при развертывании ИИ-инфраструктуры и интеграции внешних моделей.
Тем не менее отрасль не стоит на месте. Мы наблюдаем переход от точечных пилотов к архитектурному подходу: компании выстраивают комплексные экосистемы вокруг ИИ-агентов. Ключевыми активами становятся уже не отдельные модели, а целостные платформы с управлением данными, оркестрацией, безопасностью. Это дает гибкость и позволяет адаптироваться к любым регуляторным условиям.
В итоге становится очевидным: дальнейшее развитие зависит не столько от технологий, сколько от стратегического выбора и способности компаний выстроить цифровую инфраструктуру под задачи ИИ.
Будущее начинается сейчас: как финтех готовится к 2026 году
— Как вы оцениваете общее состояние отрасли: можно ли сказать, что финтех-рынок в России уже перешел от пилотов к полноценному использованию ИИ?
— Рынок действительно движется в сторону зрелости, но говорить о полном переходе от пилотов к промышленной эксплуатации пока рано. Сейчас в отрасли сосуществуют две тенденции. С одной стороны, мы видим впечатляющий прогресс: более половины участников рынка активно используют ИИ, а в розничном банкинге до 69% продуктовых кейсов уже автоматизированы с помощью интеллектуальных решений. Крупные игроки переходят от экспериментов к масштабированию — решения, отработанные в пилотах, все чаще становятся частью операционной модели.
С другой стороны, у значительной части рынка по-прежнему доминирует пилотный подход. Масштабному внедрению мешают системные барьеры, о которых мы уже говорили: нехватка квалифицированных специалистов, высокая стоимость реализации, сложность интеграции ИИ в существующие IT- и бизнес-процессы. Согласно последним опросам, до 91% банков по-прежнему испытывают кадровый дефицит в этой области.
Так что отрасль находится в переходной фазе. Примеры зрелых решений уже есть, но до полноценной трансформации индустрии в целом — еще один-два шага. Главное сейчас — сохранить динамику, наращивать экспертизу и формировать системный подход к внедрению ИИ.
— Если говорить о 2026 годе — какие задачи и направления развития ИИ вы считаете ключевыми лично для своей команды и для финтеха в целом?
— В фокусе нашей команды — дальнейшее развитие и масштабирование тех решений, которые уже доказали свою эффективность. Прежде всего это расширение персонализированных консультаций в чат-боте «Катюша» в цифровых каналах — мобильном и интернет-банке, мессенджерах. Если сейчас бот помогает с HR, продвижением бизнеса и работой на маркетплейсах, то в 2026-м мы планируем охватить больше тематик и обеспечить еще более высокий уровень автоматизации обслуживания.
Второй приоритет — масштабирование технологии RAG. Сейчас она применяется точечно по нескольким тематикам, но мы работаем над тем, чтобы распространить ее на максимум массовых сценариев взаимодействия с клиентами. Чем шире будет охват, тем выше будет скорость и точность ответов, а значит — и общий уровень клиентского опыта.
Третий важный вектор — превращение чат-бота «Катюша» в полноценный канал продаж. Для этого требуется интеграция с ML-моделями, которые будут учитывать поведение, потребности и предпочтения пользователя.
Параллельно мы продолжим развивать ИИ-решения для внутренних задач: бот-помощник для сотрудников офисов уже показал потенциал, и мы будем масштабировать его функциональность, а также внедрять аналогичные инструменты в другие процессы блока малого и среднего предпринимательства. Все это позволяет нам двигаться к модели «умного» банка, в котором ИИ становится не просто технологией, а неотъемлемой частью бизнес-логики.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.