7 способов, как банки внедряют ИИ в 2026 году

Дата публикации

От экспериментов к промышленному масштабу

Для руководителей финансового сектора время экспериментов с генеративным ИИ закончилось. В 2026 году фокус смещается на операционную интеграцию. Если раньше компании тестировали отдельные инструменты для создания контента, то теперь задача - превратить эти возможности в полноценную производственную систему.

Цель - построить инфраструктуру, где ИИ-агенты не просто помогают сотрудникам, а самостоятельно управляют процессами в рамках строгих правил. Этот переход требует пересмотра архитектуры и корпоративной культуры. Вместо разрозненных приложений нужны связанные системы, которые одновременно обрабатывают потоки данных, применяют логику решений и выполняют действия.

Как работают автономные рабочие процессы

Главная проблема масштабирования ИИ в финансах - не отсутствие моделей или идей, а координация. Маркетинговые команды часто не могут быстро воплотить решения в жизнь из-за трения между устаревшими системами, процедурами согласования и изолированными базами данных.

Саачин Бхатт, сооснователь компании Brdge, объясняет разницу между инструментами: "Ассистент помогает писать быстрее. Копилот помогает командам двигаться быстрее. Агенты управляют процессами".

Для корпоративных архитекторов это означает создание того, что Бхатт называет "движком моментов". Эта операционная модель работает через пять этапов:

  • Сигналы: обнаружение событий в реальном времени на пути клиента
  • Решения: определение правильного алгоритмического ответа
  • Сообщение: создание коммуникации в рамках параметров бренда
  • Маршрутизация: автоматическая сортировка для определения необходимости человеческого одобрения
  • Действие и обучение: развертывание и интеграция обратной связи

Большинство организаций имеют отдельные компоненты этой архитектуры, но им не хватает интеграции для работы как единой системы. Техническая цель - уменьшить трение, замедляющее взаимодействие с клиентами. Это включает создание конвейеров, где данные плавно перетекают от обнаружения сигнала к выполнению, минимизируя задержки при сохранении безопасности.

Узнайте больше о практическом применении ИИ-агентов на AI Projects - платформе с готовыми решениями для финансового сектора.

Управление как часть инфраструктуры

В критически важных областях вроде банковского дела и страхования скорость не может достигаться за счет контроля. Доверие остается главным коммерческим активом. Поэтому управление должно рассматриваться как техническая функция, а не бюрократическое препятствие.

Интеграция ИИ в принятие финансовых решений требует "ограждений", жестко закодированных в системе. Это гарантирует, что хотя ИИ-агенты могут выполнять задачи автономно, они работают в рамках заранее определенных параметров риска.

Фархад Дивеча, групповой директор Accuracast, предлагает превратить креативную оптимизацию в непрерывный цикл, где инсайты на основе данных питают инновации. Однако этот цикл требует строгих рабочих процессов контроля качества, чтобы результат никогда не компрометировал целостность бренда.

Для технических команд это означает изменение подхода к соблюдению требований. Вместо финальной проверки регуляторные требования должны быть встроены в этапы разработки промптов и тонкой настройки моделей.

"Законный интерес интересен, но это также область, где многие компании могут споткнуться", - отмечает Джонатан Бойер, бывший директор по маркетингу Lloyds Banking Group. Он утверждает, что регулирование вроде Consumer Duty помогает, заставляя применять подход, ориентированный на результат.

Технические лидеры должны работать с командами по рискам, чтобы обеспечить соответствие деятельности, управляемой ИИ, ценностям бренда. Это включает протоколы прозрачности. Клиенты должны знать, когда взаимодействуют с ИИ, а системы должны предоставлять четкий путь эскалации к человеческим операторам.

Архитектура данных для сдержанности

Распространенный режим отказа в движках персонализации - чрезмерное вовлечение. Техническая возможность отправить сообщение клиенту существует, но логика для определения сдержанности часто отсутствует. Эффективная персонализация опирается на предвосхищение - знание, когда молчать так же важно, как знание, когда говорить.

Джонатан Бойер указывает, что персонализация перешла к предвосхищению. "Клиенты теперь ожидают, что бренды знают, когда не говорить с ними, а не когда говорить".

Это требует архитектуры данных, способной перекрестно проверять контекст клиента по нескольким каналам - включая отделения, приложения и контакт-центры - в реальном времени. Если клиент находится в финансовых затруднениях, маркетинговый алгоритм, предлагающий кредитный продукт, создает разрыв, подрывающий доверие. Система должна быть способна обнаруживать негативные сигналы и подавлять стандартные рекламные рабочие процессы.

"То, что убивает доверие - когда вы переходите из одного канала в другой и должны отвечать на одни и те же вопросы снова и снова", - говорит Бойер. Решение этого требует объединения хранилищ данных, чтобы "память" учреждения была доступна каждому агенту (цифровому или человеческому) в точке взаимодействия.

Появление генеративного поиска и SEO

В эпоху ИИ уровень открытия финансовых продуктов меняется. Традиционная поисковая оптимизация (SEO) фокусировалась на привлечении трафика на собственные ресурсы. Появление ответов, генерируемых ИИ, означает, что видимость бренда теперь происходит вне сайта, внутри интерфейса большой языковой модели или инструмента поиска с ИИ.

"Цифровой PR и внешнее SEO возвращаются в фокус, потому что ответы генеративного ИИ не ограничиваются контентом, взятым непосредственно с сайта компании", - отмечает Дивеча.

Для директоров по информационным технологиям и данным это меняет способ структурирования и публикации информации. Техническое SEO должно эволюционировать, чтобы данные, поступающие в большие языковые модели, были точными и соответствовали требованиям.

Организации, которые могут уверенно распространять высококачественную информацию по всей экосистеме, получают охват без потери контроля. Эта область, часто называемая "оптимизацией генеративных движков" (GEO), требует технической стратегии для обеспечения правильной рекомендации и цитирования бренда сторонними ИИ-агентами.

Структурированная гибкость

Существует заблуждение, что гибкость равна отсутствию структуры. В регулируемых отраслях верно обратное.

Гибкие методологии требуют строгих рамок для безопасного функционирования. Ингрид Сьерра, директор по бренду и маркетингу Zego, объясняет: "Часто возникает путаница между гибкостью и хаосом. Называние чего-то "гибким" не делает нормальным, чтобы все было импровизированным и неструктурированным".

Для технического руководства это означает систематизацию предсказуемой работы для создания возможностей для экспериментов. Это включает создание безопасных песочниц, где команды могут тестировать новых ИИ-агентов или модели данных без риска для стабильности производства.

Гибкость начинается с мышления, требующего сотрудников, готовых экспериментировать. Однако это экспериментирование должно быть осознанным. Оно требует сотрудничества между техническими, маркетинговыми и юридическими командами с самого начала.

Этот подход "соответствие по дизайну" позволяет быстрее итерировать, потому что параметры безопасности устанавливаются до написания кода.

Получите практические рекомендации по внедрению гибких ИИ-систем на AI Projects - ресурсе для финансовых организаций.

Что ждет ИИ в финансовом секторе

Заглядывая дальше, финансовая экосистема, вероятно, увидит прямое взаимодействие между ИИ-агентами, действующими от имени потребителей, и агентами, действующими для учреждений.

Мелани Лазарус, директор по взаимодействию с экосистемой Open Banking, предупреждает: "Мы входим в мир, где ИИ-агенты взаимодействуют друг с другом, и это меняет основы согласия, аутентификации и авторизации".

Технические лидеры должны начать разрабатывать структуры, защищающие клиентов в этой реальности взаимодействия агент-агент. Это включает новые протоколы проверки личности и безопасности API, чтобы автоматизированный финансовый советник, действующий для клиента, мог безопасно взаимодействовать с инфраструктурой банка.

Ключевые приоритеты на 2026 год

Мандат на 2026 год - превратить потенциал ИИ в надежный драйвер прибыли. Это требует фокуса на инфраструктуре, а не на шумихе. Лидеры должны приоритизировать:

  • Объединение потоков данных: обеспечить, чтобы сигналы со всех каналов поступали в центральный движок решений для действий с учетом контекста
  • Жесткое кодирование управления: встроить правила соответствия в рабочий процесс ИИ для безопасной автоматизации
  • Оркестровка агентов: выйти за рамки чат-ботов к агентам, способным выполнять сквозные процессы
  • Генеративная оптимизация: структурировать публичные данные для чтения и приоритизации внешними поисковыми движками ИИ

Успех будет зависеть от того, насколько хорошо эти технические элементы интегрированы с человеческим надзором. Выигрышными организациями станут те, кто использует автоматизацию ИИ для усиления, а не замены суждений, которые особенно необходимы в таких секторах, как финансовые услуги.

Переход от экспериментов к промышленному внедрению требует не только технологических инвестиций, но и культурных изменений. Компании должны научиться балансировать между инновациями и ответственностью, между скоростью и безопасностью. Те, кто освоит это искусство, получат конкурентное преимущество в новой реальности, где ИИ становится не просто инструментом, а полноценным участником финансовых процессов.