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.
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.
Фото: предоставлено автором
