Финсектор в 2024 году потратил 56,8 млрд рублей на ИИ

По данным исследования IT-холдинга Т1, финансовый сектор в 2024 году стал лидером по объему инвестиций в искусственный интеллект — 56,8 млрд рублей. Об этом сообщил генеральный директор компании Дмитрий Харитонов на форуме «Финополис-2025». Исследование охватило почти 13 тыс. финансовых организаций, из которых 7,9% внедрили ИИ-технологии.

Основные направления использования ИИ

Среди внедренных решений наиболее популярны технологии обработки естественного языка — ими воспользовались 84,2% организаций, применяющих ИИ. Такие инструменты помогают автоматизировать анализ документов, работу чат-ботов и голосовых помощников. Также востребованы технологии компьютерного зрения (72,3%) и распознавания речи (66,3%), используемые, в частности, для биометрической идентификации и верификации документов. В 66% компаний, внедривших ИИ, функционируют интеллектуальные помощники, поддерживающие процесс принятия решений.

Внутреннее развитие и экономический эффект

69,5% организаций финсектора, использующих ИИ, разработали решения самостоятельно. Это указывает на рост внутренней компетенции в области искусственного интеллекта. По оценке Харитонова, рынок ИИ-решений в финтехе растет более чем на 25% в год. В ближайшие пять лет, по его прогнозу, AI-first подход может принести отрасли 1,9 трлн рублей прибыли.

Перспективы и барьеры

Рыночные тенденции показывают ускоренный переход на отечественные ИИ-решения, особенно в таких направлениях, как управление рисками и персонализированное обслуживание. По мнению экспертов, к 2027 году крупнейшие игроки планируют довести долю импортозамещения таких технологий до 90%.

Однако на пути внедрения ИИ остаются значимые препятствия. К ним относятся нехватка квалифицированных специалистов, ограничения на использование публичных облачных сервисов в рамках регуляторных требований, а также дефицит вычислительных мощностей, в особенности GPU-ресурсов.

Интересно: Каковы реальные возможности российских вендоров в борьбе за лидерство в ИИ-рынке финсектора? Сколько времени потребуется для преодоления существующих барьеров?

Взрывной рост ИИ в финансовом секторе: что скрывается за цифрами

Финансовый сектор в 2024 году стал самым активным инвестором в искусственный интеллект — 56,8 млрд рублей потрачено на внедрение технологий. Это не случайный рост, а часть более масштабной трансформации, где ИИ выходит из стадии экспериментов в стадию системного внедрения. Однако за цифрами скрываются важные динамики, которые определят будущее отрасли.

Перевод ресурсов в конкурентное преимущество

Более 7% финансовых организаций внедрили ИИ, и большинство из них — 69,5% — делает это самостоятельно. Это говорит о стремлении компаний не просто использовать готовые решения, а создавать собственные ИИ-продукты. Такой подход снижает зависимость от внешних поставщиков, но требует значительных инвестиций в обучение персонала и развитие внутренней экосистемы.

Ключевой момент здесь — переход от «технологического эксперимента» к «технологическому арсеналу». Финансовые организации перестают рассматривать ИИ как инструмент для отдельных задач, а встраивают его в основные бизнес-процессы. Это особенно важно для российского рынка, где регуляторные требования и ограничения на использование иностранных сервисов требуют локализации решений.

Стоит отметить, что крупные игроки, такие как Сбербанк, уже начали открывать доступ к мощным ИИ-моделям, включая Kandinsky Video Lite и Giga-Embeddings. Эти модели доступны на условиях открытой лицензии, что способствует развитию отечественного open-source сообщества и снижает зависимость от импортных решений. Такие шаги укрепляют позиции российских компаний в условиях сдерживания роста IT-рынка.

ИИ как инструмент внутренней оптимизации

Самые популярные ИИ-технологии — обработка естественного языка, компьютерное зрение и распознавание речи — не просто упрощают рутину, но и меняют модель обслуживания клиентов. Автоматизация анализа документов, биометрическая идентификация, интеллектуальные помощники — все это снижает операционные издержки и повышает скорость реакции. Однако главное — эти технологии позволяют компаниям переходить от «массового обслуживания» к «персонализированной поддержке».

Результат — повышение лояльности клиентов и расширение возможностей для монетизации. В условиях высокой конкуренции и роста ожиданий потребителей, ИИ становится не просто инструментом, а стратегическим ресурсом.

Тренд: Снижение зависимости от иностранных сервисов и переход к внутренним ИИ-разработкам ускоряют цифровую трансформацию российского финсектора.

Ограничения и вызовы: куда смотреть дальше

Несмотря на рост инвестиций, существуют серьезные барьеры: дефицит квалифицированных специалистов, ограничения на использование публичных облачных сервисов и нехватка вычислительных мощностей. Эти факторы не позволяют быстро масштабировать ИИ-проекты. Особенно острым становится вопрос по GPU-ресурсам — без них даже самые передовые алгоритмы не смогут работать эффективно.

Это создает нишу для отечественных вендоров, которые могут предложить локальные решения, соответствующие как техническим, так и регуляторным требованиям. Например, компания Selectel планирует инвестировать 10 млрд рублей в ИИ-инфраструктуру до 2031 года, включая создание нового дата-центра в Москве. Это указывает на растущий интерес к локализации ИИ-проектов.

Что за этим стоит: Успешное внедрение ИИ в финсектор зависит не от одного решения, а от совокупности факторов — от внутренней компетенции до доступности инфраструктуры.

Внедрение ИИ и кадровый дефицит

Одним из важных факторов, влияющих на развитие ИИ в финансовой сфере, является кадровый дефицит. По данным Российской академии народного хозяйства и государственной службы, внедрение генеративного ИИ может полностью устранить текущий кадровый дефицит в финансовой отрасли. Это связано с автоматизацией рутинных задач, что позволяет сэкономить до 30% рабочего времени и повысить производительность труда на 15–20%.

Однако, несмотря на потенциал, только 12% технических директоров российских компаний доверяют ИИ для стратегического планирования. Основными причинами сдержанности остаются опасения по поводу безопасности данных и точности ИИ-решений. Это указывает на необходимость развития внутренней экспертизы и повышения доверия к технологиям.

Вывод: Внедрение ИИ в финансовый сектор требует не только инвестиций, но и изменения управленческого подхода, повышения компетенций и устранения барьеров доверия.