Достижения цифровой трансформации изменили природу банковских активов, создав новую реальность, которая требует переосмысления подходов регулятора. Такое мнение выразил заместитель председателя правления Сбербанка Тарас Скворцов.
«В банковском секторе за последние годы произошли значительные изменения — то, что было актуально пять лет назад, сегодня требует переосмысления. Технологический прогресс, особенно в области искусственного интеллекта, трансформировал саму природу банковских активов. Инвестиции в центры обработки данных, оборудование и офисную инфраструктуру перестали быть непрофильными — теперь это основа бизнеса Сбера», — сказал Скворцов.
Топ-менеджер добавил, что новые технологические вызовы, такие как генеративный искусственный интеллект, требуют значительных вложений в оборудование и инфраструктуру. «Мы уже инвестировали в экосистему. Эти активы стали для нас основными, формирующими прибыль, но при этом они попадают под ограничения риск-чувствительного лимита», — пояснил Скворцов, чьи слова цитирует пресс-служба Сбера.
Эксперт Поволжского института управления имени П.А. Столыпина РАНХиГС, заведующий кафедрой финансов, кредита и налогообложения, доцент Александра Рындина отмечает: «Заявление заместителя председателя правления Сбербанка Тараса Скворцова поднимает фундаментальный вопрос об актуализации регуляторной парадигмы в условиях глубокой цифровой трансформации финансового сектора. Это не просто констатация факта внедрения технологий, а призыв к переосмыслению базовых принципов классификации и регулирования банковских активов.
Ключевая мысль Т. Скворцова заключается в том, что инвестиции в высокотехнологичную инфраструктуру — центры обработки данных, мощное оборудование, платформы для искусственного интеллекта — перестали быть второстепенными, «непрофильными» расходами. Они трансформировались в основные, системообразующие активы, которые генерируют ключевую прибыль и являются фундаментом для дальнейшего развития банковской экосистемы. Это фундаментальный сдвиг от классической модели, где основные активы банка — это кредитный портфель, ценные бумаги и физическая сеть отделений. Сегодня цифровая инфраструктура и интеллектуальный капитал, воплощенный в ИИ-решениях, становятся ключевыми драйверами стоимости и конкурентоспособности.
Представленные данные за май 2025 года отчетливо демонстрируют углубляющуюся интеграцию искусственного интеллекта (ИИ) в российский банковский сектор, что является критически важной стратегической тенденцией в контексте глобальной цифровой трансформации финансовых услуг.
За последние годы искусственный интеллект (ИИ) существенно изменил парадигму развития финансовой индустрии. Если в начале текущего десятилетия ИИ воспринимался преимущественно как инструмент для решения локальных задач, то в настоящее время он является критически важным фактором обеспечения конкурентных преимуществ банковских организаций. По информации аналитических агентств, мировые затраты на внедрение систем машинного обучения в банковском секторе в 2024 году достигли 5,43 млрд. долларов США. Согласно прогнозам, к 2034 году объем этого рынка продемонстрирует экспоненциальный рост, достигнув 41,67 млрд. долларов США.
Факт того, что более 50% российских банков активно внедряют ИИ, свидетельствует о переходе от стадии пилотных проектов к массовому использованию этой технологии. Это указывает на осознание финансовыми институтами неизбежности и конкурентного преимущества, которое дают ИИ-инструменты. Столь высокий процент проникновения позиционирует российский банковский сектор как один из лидеров цифровой трансформации на мировом уровне, оперативно адаптирующийся к новым технологическим вызовам и возможностям.
Распределение ИИ-приложений по направлениям (по данным опроса Arenadata) выявляет четкие стратегические приоритеты банков:
Во-первых, фокус на клиентском опыте (23,2% — чат-боты, 14,7% — персонализация): Совокупно более трети (37,9%) применения ИИ направлено на улучшение взаимодействия с клиентами. Это отражает стремление банков повысить лояльность, снизить операционные издержки на поддержку и создать более релевантные предложения. Чат-боты и виртуальные ассистенты обеспечивают круглосуточную доступность и масштабируемость обслуживания, в то время как персонализированные предложения на базе ИИ позволяют значительно увеличить конверсию и ценность клиента.
Во-вторых, управление рисками и безопасностью (18,4% — мошенничество, 8,9% — скоринг): Высокая доля использования ИИ в обнаружении мошеннических операций подчеркивает критическую важность кибербезопасности и финансовой целостности. ИИ способен анализировать огромные объемы данных в реальном времени, выявляя аномалии, недоступные для традиционных методов. Применение в кредитном скоринге, хоть и меньшее по доле, указывает на усовершенствование оценки заемщиков, снижение кредитных рисков и, возможно, расширение охвата кредитования за счет более точной оценки.
В-третьих, операционная эффективность (12,8% — автоматизация внутренних процессов): Автоматизация рутинных внутренних процессов является основой для сокращения операционных расходов, повышения производительности труда и высвобождения персонала для выполнения более сложных и творческих задач.
При этом следует отметить, что оценка всего рынка LLM (Large Language Models — рынок больших языковых моделей, т.е. область искусственного интеллекта, где представлены продукты и сервисы на основе алгоритмов машинного обучения, обученных на огромных объёмах текстовых данных) в 35 млрд рублей, хоть и не ограничивается только банковским сектором, указывает на наличие развитой технологической инфраструктуры и экосистемы, способной поддерживать сложные ИИ-разработки. Банки, вероятно, являются одними из крупнейших потребителей и, возможно, разработчиков в этом сегменте. В будущем LLM будут играть ключевую роль в усовершенствовании всех перечисленных областей: от более «умных» чат-ботов, способных обрабатывать сложные запросы, до автоматического формирования аналитических отчетов и юридических документов.
Российский банковский сектор активно движется по пути ИИ-трансформации, фокусируясь на улучшении клиентского опыта, усилении безопасности и повышении внутренней эффективности. Это не просто тренд, а стратегическая необходимость, позволяющая банкам оставаться конкурентоспособными и отвечать на растущие запросы цифрового общества.
Однако, дальнейшее масштабирование ИИ потребует решения ряда вызовов:
Необходимость формирования адекватной нормативной базы, учитывающей специфику ИИ, особенно в части этики, прозрачности алгоритмов и ответственности;
По мере увеличения зависимости от ИИ возрастают и риски, связанные с атаками на ИИ-системы и манипулированием данными;
Дефицит высококвалифицированных специалистов в области ИИ и Data Science будет ограничивающим фактором для многих организаций;
Эффективность ИИ напрямую зависит от качества и доступности данных, что требует постоянных инвестиций в системы управления данными.
В целом, представленные данные подтверждают, что ИИ уже стал неотъемлемой частью российского банковского ландшафта, и его влияние будет только возрастать, определяя будущее финансовых услуг.
Проблема, которую обозначил Т. Скворцов, заключается в том, что текущее пруденциальное регулирование и капитальные требования, разработанные в иную технологическую эпоху, не в полной мере учитывают специфику и ценность этих новых активов. Если инвестиции в ЦОДы и ИИ-платформы продолжают рассматриваться через призму стандартных риск-чувствительных лимитов, которые могут быть применимы к менее стратегическим или более рисковым неосновным вложениям, это создает несколько проблем:
Регулятор может не учитывать стратегическую важность и доходность этих активов, искусственно завышая их рисковую нагрузку или требуя избыточных капитальных резервов;
Чрезмерные капитальные требования могут ограничивать инвестиции банков в передовые технологии, замедляя их цифровую трансформацию и снижая конкурентоспособность;
Это может создавать дисбаланс между регулируемыми банками и нерегулируемыми финтех-компаниями или IT-гигантами, которые не обременены такими же жесткими капитальными ограничениями на аналогичные технологические активы.
Проблематика, поднятая Сбербанком, является актуальной не только для российского, но и для мирового финансового рынка. Эволюция банковского сектора в сторону технологической компании требует синхронной эволюции регуляторных подходов. Игнорирование этого диссонанса может привести к стагнации инноваций в традиционном банковском секторе и перетоку ключевых компетенций и прибыли в менее регулируемые сегменты, что в долгосрочной перспективе может создавать новые системные риски».
© 2025 ООО "Мегасофт"
