Barclays увеличил прибыль на 12% с помощью ИИ

Как Barclays превратил ИИ в инструмент прибыли

Британский финансовый гигант Barclays завершил 2025 год с прибылью до налогообложения в размере 9,1 миллиарда фунтов стерлингов - это на 12% больше, чем годом ранее, когда показатель составлял 8,1 миллиарда. Одновременно банк пересмотрел свои амбиции в сторону повышения, установив новую цель по рентабельности материального капитала выше 14% к 2028 году вместо прежних 12% к 2026-му.

Что особенно интересно в этой истории - руководство Barclays прямо называет искусственный интеллект одним из главных драйверов снижения издержек. Пока большинство крупных корпораций осторожно тестируют ИИ в лабораторных условиях, британский банк уже привязал эту технологию к своей финансовой структуре и прогнозам доходности.

Почему это важно для всей индустрии

Рост прибыли Barclays на 12% - это не просто хорошая новость для акционеров. Этот результат отражает более широкий тренд: традиционные, строго регулируемые компании начинают рассматривать ИИ как неотъемлемую часть своей операционной деятельности, а не как экспериментальный проект в отдельном подразделении инноваций.

Для компаний за пределами технологического сектора связывание искусственного интеллекта с конкретными измеримыми результатами - такими как прибыль и эффективность - знаменует переход от громких обещаний к реальному применению.

Контроль расходов через умные технологии

Barclays открыто заявляет, что технологии вроде ИИ входят в его план по сокращению затрат и повышению операционной эффективности. Это включает оптимизацию устаревших IT-систем и переосмысление того, где и как выполняется работа. Инвестиции в инструменты на базе искусственного интеллекта дополняют более широкие цели по экономии, которые банк преследует уже несколько лет.

Для многих крупных организаций расходы на персонал и поддержку устаревших систем составляют львиную долю операционных издержек. Использование ИИ для автоматизации повторяющихся задач или упрощения обработки данных помогает снизить эту нагрузку. В случае Barclays такая эффективность стала частью обоснования для установления более высоких целевых показателей, несмотря на сохраняющееся давление на маржу в некоторых направлениях бизнеса.

Важно понимать, что именно означают эти улучшения на практике. ИИ-технологии - например, модели для анализа рисков, оптимизации работы с клиентами и внутренней отчетности - могут сократить количество часов, которые сотрудники тратят на ручную работу. Это не всегда означает прямые сокращения штата, но позволяет снизить общую базу расходов, особенно в функциях, связанных с рутинными операциями.

От инвестиций к реальному воздействию

Инвестиции в искусственный интеллект не приносят результатов мгновенно. Подход Barclays сочетает эти инструменты со структурными программами снижения затрат, помогая банку управлять расходами в то время, когда одного лишь роста выручки недостаточно для достижения желаемого уровня доходности.

Целевые показатели Barclays на 2028 год отражают этот двойной фокус. Руководство банка заявило, что планы включают возврат акционерам более 15 миллиардов фунтов стерлингов в период с 2026 по 2028 год, опираясь на улучшенную эффективность и прибыльность.

Часто компании говорят об инвестициях в технологии расплывчато. Последние цифры Barclays делают связь между технологиями и прибылью более конкретной: рост прибыли на 12% был озвучен одновременно с упоминанием роли технологий в сокращении издержек. Это не единственный фактор - улучшение рыночных условий и рост в США также сыграли свою роль, но технологии явно стали частью нарратива, который менеджмент представляет инвесторам.

Узнайте больше о практическом применении ИИ в бизнесе на AI Projects, где эксперты делятся проверенными стратегиями внедрения.

Что это значит для традиционных компаний

Barclays далеко не единственный банк, изучающий возможности ИИ для экономии и повышения эффективности. Другие финансовые учреждения также упоминают технологические инвестиции как часть более широких программ реструктуризации. Но случай Barclays примечателен масштабом стратегии и способом ее привязки к измеримым целевым показателям, а не просто к экспериментам или небольшим пилотам.

В традиционных отраслях, особенно в таких регулируемых, как банковское дело, внедрение ИИ сложнее, чем в технологических стартапах. Компаниям приходится учитывать требования комплаенса, управление рисками, конфиденциальность клиентов и устаревшие системы, которые не были рассчитаны на автоматизацию. Тем не менее публичные заявления Barclays свидетельствуют о том, что банк теперь достаточно уверен в этих инструментах, чтобы основывать на них часть своего финансового прогноза. Это сигнализирует о степени зрелости в том, как организация операционализирует искусственный интеллект.

Barclays не просто создает изолированные ИИ-проекты - руководство вплетает технологии в контроль расходов, модернизацию систем и долгосрочное планирование. Этот сдвиг важен, потому что показывает, как традиционные компании, даже те, что имеют крупные и сложные операции, могут выйти за рамки пилотных проектов и перейти к бизнес-сценариям, влияющим на финансовый результат.

Уроки для других организаций

Для компаний, оценивающих инвестиции в ИИ, Barclays предлагает работающий пример: крупная регулируемая организация может использовать технологии для достижения целей по затратам и прибыльности, а не только для исследования новых возможностей.

Этот акцент на дисциплине расходов и влиянии на прибыль выделяет Barclays среди компаний, которые рассматривают искусственный интеллект как долгосрочную ставку или проект будущего. Здесь ИИ интегрирован в текущее управление затратами и финансовое планирование, давая банку реальный путь к более высокой доходности в ближайшие годы.

Подробнее о том, как правильно интегрировать ИИ в операционную модель вашего бизнеса, можно узнать на AI Projects - платформе с практическими рекомендациями от ведущих специалистов.

Выводы

История Barclays демонстрирует, что искусственный интеллект перестал быть просто модным словом или футуристической концепцией. Для крупных традиционных компаний он становится реальным инструментом оптимизации затрат и повышения прибыльности. Британский банк доказал, что даже в высокорегулируемой отрасли можно успешно встроить ИИ в операционную деятельность и получить измеримые финансовые результаты.

Рост прибыли на 12%, повышение целевых показателей рентабельности и планы по возврату капитала акционерам - все это подкреплено стратегическим использованием технологий. Этот пример показывает другим организациям, что переход от экспериментов к реальному внедрению не только возможен, но и способен существенно улучшить финансовые показатели.