20.10.2025, 09:28

ИИ-инструменты для финансов: от пилотов к эффектам

Финансовый сектор традиционно остается лидером в использовании ИИ — как в России, так и в мире. Банки первыми осознали потенциал технологий и быстро начали получать реальные эффекты. Однако в нефинансовых компаниях внедрение ИИ в финансовые функции чаще ограничивается пилотами. Почему так происходит? Подробнее об этом порталу PLUSworld рассказывает партер технологической практики «Технологии Доверия» Анастасия Кабаева.
ИИ-инструменты для финансов: от пилотов к эффектам

Фокус на текущие вызовы

Сегодня внимание финансовых департаментов сосредоточено на оперативных задачах — трансграничных расчетах, управлении ликвидностью, поиске финансирования. Геополитика, санкции, высокая ключевая ставка — все это усиливает нагрузку и оттягивает ресурсы.

Тем не менее, компании, которые уже сейчас делегируют ИИ трудоемкие рутинные задачи, высвобождают время специалистов для стратегической и креативной работы — и выигрывают в гибкости.

Опасения по поводу безопасности данных

Многие компании опасаются передавать финансовые данные внешним системам — и небезосновательно. Использование публичных ИИ-платформ действительно не подходит для корпоративных задач.

Выход — развертывание решений в защищённом внутреннем контуре (on-premise). Такие инструменты уже доступны: как в линейке продуктов ТеДо, так и у других технологических провайдеров.

Неготовность людей и руководства

Часто ИИ воспринимается как угроза: «он всех заменит». На самом деле цель внедрения — не сокращение людей, а повышение их продуктивности. ИИ должен высвободить время специалистов для аналитики, стратегических решений и творческих задач.

Успешные компании уже перепрофилируют сотрудников, заменяя рутину задачами с большей ценностью. При этом если большая часть операций в текущем моменте остается ручной, внедрение ИИ стоит отложить — сначала необходимо повысить базовый уровень автоматизации.

Где ИИ уже помогает финансовым функциям

Вот примеры задач, которые уже сегодня решаются с помощью ИИ в финансах и казначействе:

1.               Прогнозирование ликвидности и денежной позиции — машинные модели точнее и быстрее готовят прогнозы, в том числе на длинных горизонтах.

2.               Сценарное управление рисками ликвидности — генерация сценариев и предложений по управлению избытком средств с учетом риск-аппетита компании.

3.               ИИ для стресс-тестирования и риск-менеджмента — автоматическая генерация сценариев и стратегий управления валютным, кредитным и рыночным рисками.

4.               Интеллектуальный KYC и скрининг контрагентов.

5.               Антифрод-мониторинг платежей — выявление аномалий и ошибок до отправки поручений в банк.

6.               Автоматический разбор выписок и сверок.

7.               ИИ-система управления долговым портфелем — формирование стратегий реструктуризации и оптимизации долга.

8.               AI-помощник по корпоративным процедурам для финблока и казначейства.

9.               Анализатор финансовых договоров — аккредитивов, гарантий, кредитных соглашений; выявляет риски и несоответствия ковенантам.

10.            Анализатор новостей и законодательства, влияющих на финансовую деятельность.

11.            Смарт-отчеты, работающие в режиме «вопрос-ответ» для внутреннего и внешнего использования.

Факторы успеха внедрения

Чтобы ИИ действительно принес эффект, важны пять ключевых условий:

1.               четко сформулированная цель и гипотеза эффекта;

2.               корректный выбор инструмента (принцип target product fit);

3.               система метрик для оценки результата;

4.               тесная работа бизнес- и ИТ-команд;

5.               поддержка руководства.

Как подготовиться к внедрению

Перед запуском проекта рекомендуется провести диагностику ИИ-зрелости — самостоятельно или с привлечением экспертов. Она включает четыре шага:

1.               Процессы. Оцените уровень автоматизации: если он ниже 50–60%, внедрение ИИ преждевременно.

2.               Данные. Проверка источников, доступности, качества и глубины данных (3–5 лет истории — минимум).

3.               Технологии. Наличие необходимого стека (AI-инженеры, DevOps, инфраструктура).

4.               Люди. Готовность персонала, наличие обучения, умение работать с промптами и AI-инструментами.

Мировая динамика

Согласно последним исследованиям, 74% компаний уже тестируют ИИ в финансовых и казначейских функциях, но лишь 3% используют его на регулярной основе. Тем не менее, количество компаний, переходящих из стадии пилотов в операционный режим, стремительно растет. Через несколько лет «не смотреть в сторону ИИ» станет невозможным.

Внедрение ИИ-сервисов в финансовой сфере — не революция, а эволюция. Компании, которые движутся поступательно — от точечных автоматизаций к системным решениям — получают устойчивые результаты.

Главное — начать: определить первую задачу, выбрать безопасный инструмент и зафиксировать эффект.

 

Новости в вашей почте
mail

PLUSworld в соцсетях:
telegram
vk
dzen
youtube