Банковский сектор – драйвер применения ИИ в России

Иллюстрация предоставлена designed by Freepik - Magnific.com

Российский бизнес стремительно наращивает инвестиции в искусственный интеллект (ИИ). По итогам прошлого года затраты компаний на внедрение ИИ увеличились вдвое и превысили 170 млрд руб. Траты бизнес планирует увеличивать и в дальнейшем. Однако рост бюджетов не означает активного применения. По опросам, глубокая интеграция ИИ в бизнес-процессы наблюдается всего у 12% компаний. По оценкам экспертов, финансовый сектор и дальше будет наращивать расходы на ИИ. Для банков ИИ – это способ сэкономить на персонале и рисках, для остальных – доптраты при слишком дорогом капитале.

Внедрение нейросетей в работу растет. Согласно данным консалтинговой компании Strategy Partners, доля сотрудников российских компаний, использующих ИИ и доверяющих нейросетям, за последний год увеличилась до 70%.

Однако до глубокой интеграции ИИ в основные бизнес-процессы, судя по всему, пока далеко. Большинство компаний (56%) используют ИИ для решения отдельных задач, в 12% случаев применение ограничено уровнем отдельных сотрудников. Только у 13% компаний ИИ встроен в ключевые процессы, еще у 19% технология используется в нескольких подразделениях, следует из результатов исследования консалтинговой компании.

«Исследование показало неплохую степень ИИ-зрелости российского бизнеса. Мы увидели, что доверие к искусственному интеллекту быстро растет, переход от точечного использования к системному происходит все чаще. Однако сдвиг неравномерен. Изменения за прошедший год заметили не все, ИИ по-прежнему используется скорее как надстройка, чем операционная система организации», – прокомментировал результаты управляющий директор департамента развития корпоративного бизнеса Сбербанка Дмитрий Трофимов в четверг на конференции SberPro Tech.

Чаще всего бизнес делегирует ИИ рутинные операции – подготовку текстов и документов, обработку данных и аналитику. О старте внедрения ИИ в рутинные процессы за последний год сообщил примерно каждый второй респондент.

Главными барьерами для масштабирования технологии респонденты назвали неготовность инфраструктуры и дефицит профильных навыков у персонала. Тем не менее ни одна из опрошенных компаний не планирует отказываться от дальнейшего расширения использования ИИ.

Так, около 80% российских компаний планируют в дальнейшем расширять применение генеративного ИИ (подвид ИИ, при котором создаются новые данные на основе полученной при обучении информации – новый текст, новое изображение и тому подобное), следует из совместного исследования «СберПро» и аналитического центра TAdviser.

Компании активно экспериментируют с технологией и проводят «пилоты», однако эти эксперименты не всегда доходят до постоянного использования. Так, 65% сталкивались с «пилотами», которые так и не дошли до промышленной эксплуатации. Полномасштабные продуктивные внедрения есть лишь у 10–15% крупных холдингов.

«Пока компании чаще всего получают от генеративного ИИ прирост скорости и производительности – оба эффекта отметили по 75% респондентов. На рост выручки или конверсии напрямую указывают только 15% организаций», – отмечают аналитики.

По данным исследования «Яков и Партнеры» (бывшее подразделение консалтинговой компании McKinsey в РФ), в котором компания интервьюировали топ-менеджеров около 160 крупнейших российских компаний из 16 отраслей, выяснилось, что 88% российских компаний используют ИИ. Но при детальном рассмотрении оказалось, что только половина из них использует ИИ более чем в трех функциях, только 20% – более чем в пяти, рассказывает директор по аналитике Инго Банка Василий Кутьин. При этом менее 10% компаний видят экономический эффект ИИ свыше 5% от прибыли. «В целом по экономике картина мозаичная: значительная часть компаний только запускает пилотные проекты или планирует системную работу», – сообщает эксперт.

Низкий уровень внедрения ИИ в работу российских предприятий идет на фоне кратного увеличения затрат на внедрение и использование нейросетей. Так, по итогам прошлого года они увеличились практически вдове и превысили 176 млрд руб., подсчитали аналитики FinExpertiza на основе данных Росстата. Одновременно увеличилась и доля ИИ в совокупных расходах на внедрение и использование цифровых технологий: с 1,7% в 2024 году до 2,9% в 2025-м.

При этом основной прирост общероссийских расходов на искусственный интеллект обеспечил финансово-страховой сектор, где затраты за год увеличились на 90,7 млрд руб., достигнув 147 млрд руб. То есть на один этот сектор пришлось почти 84% всех расходов. На втором месте с большим отрывом оказались организации в сфере информации и связи, совокупно потратившие 9,3 млрд руб. Далее следуют образовательные учреждения и организации в сфере транспортировки и хранения (по 3,3 млрд руб.), а также обрабатывающие производства (3,2 млрд руб.).

При этом средние расходы на ИИ в организациях финансового и страхового сектора превысили 127 млн руб. на одну компанию. Для сравнения: средние траты в добыче полезных ископаемых составили 14,5 млн руб. на одно предприятие, в обрабатывающих производствах – 4,1 млн руб. на организацию.

Отрасли с наибольшим ростом расходов на внедрение и использование ИИ в 2025 году.  Источник FinExpertiza

Расходы на ИИ, в свою очередь, складываются из затрат на технические средства и программное обеспечение. То есть в первом случае речь идет о покупке машин и оборудования для работы с ИИ. А во втором – о приобретении программ и лицензий, а также об их разработке и доработке. Помимо этого в общие расходы входят зарплаты профильных специалистов, обучение сотрудников работе с новыми технологиями, оплата доступа к базам данных и другие сопутствующие затраты, поясняют аналитики.

И по итогам прошлого года большую часть трат компании направили на программную составляющую. На нее пришлось свыше 140 млрд руб. всех расходов бизнеса, или почти 80%. На машины и оборудование организации направили менее 30 млрд руб. Годом ранее ситуация была прямо противоположной. «В 2024 году на программную составляющую приходилось только 33,8% расходов, а на машины и оборудование – 62,3%», – отмечает президент FinExpertiza Елена Трубникова.

Наиболее востребованными у российских компаний оказались технологии обработки визуальных данных, включая компьютерное зрение: их применяли 67,1% таких организаций. Почти столько же использовали технологии обработки текста (66%). При этом обе категории включают не только анализ и обработку данных, но и их генерацию. Чуть реже в свои процессы компании внедряли системы интеллектуальной поддержки принятия решений и управления (60,3%). Технологии обработки звуковых данных, в том числе распознавания и синтеза речи, применяли 38,8% организаций, а технологии повышения эффективности ИИ – 21,8%.

Как замечает управляющий партнер Umbrella Consulting Group Кирилл Агапов, банковский сектор, страховщики и госкомпании и в дальнейшем будут оставаться драйверами инвестиций в ИИ. «Экономическая ситуация тормозит расходы избирательно. Дорогие деньги в первую очередь бьют по среднему бизнесу, промышленности и регионам: там ИИ-проекты считаются развитием и попадают под сокращение первыми. Для банков ИИ, наоборот, способ сэкономить на персонале и рисках, поэтому в сложные времена стимул его внедрять растет», – считает он.

«Разрыв между отраслями уже есть. Средние затраты на ИИ у организации из финансового сектора – около 128 млн руб. в год, в среднем по экономике – около 11 млн. Дальше разрыв будет только расти. У лидеров есть данные, команды и деньги, и каждый следующий проект им обходится дешевле. Остальным приходится начинать с нуля, причем при дорогом капитале», – подчеркивает эксперт.

Технический директор Veai Владислав Кудинов ждет замедления темпов роста расходов на ИИ. «Темпы могут замедлиться из-за высокой базы, стоимости инфраструктуры и дефицита специалистов. Финансовый сектор сохранит лидерство: у него больше данных, зрелая IT-инфраструктура и понятные показатели окупаемости», – говорит он.

С точки зрения машинного обучения дело не только в объеме бюджетов, но и в исходной готовности данных: в финансах процессы изначально оцифрованы, накоплены большие структурированные выборки, а задачи хорошо поддаются математической формализации, рассуждает ведущий инженер-аналитик лаборатории технологий ИИ аналитического центра кибербезопасности компании «Газинформсервис» Ирина Меженева. «В отраслях же со сложным физическим производством или разрозненными учетными системами внедрению ИИ должна предшествовать долгая работа по наведению порядка в данных. Поэтому межотраслевой разрыв неизбежен», – считает она. По мнению эксперта, экономические ограничения уже сейчас заставляют предприятия строже отсеивать проекты без просчитанного прикладного эффекта. В таких условиях лидерство и дальше сохранится за финансовым сектором.

Сегодня компании жестче считают возврат инвестиций (ROI): перед запуском проекта топ-менеджмент требует четкого понимания, как технология сэкономит деньги или увеличит выручку, напоминает Василий Кутьин. «Поэтому отдельные сектора (финтех, телеком, часть ретейла) продолжат лидировать: там уже есть зрелая IT-инфраструктура, большие массивы данных и понятные задачи для автоматизации. В других сферах (промышленность, строительство, часть услуг) внедрение идет медленнее – там часто не хватает либо данных, либо компетенций, либо инфраструктуры. Экономическая ситуация также сдерживает рост. Высокая ключевая ставка, ограничения по инвестиционному кредитованию и общая неопределенность заставляют бизнес тщательнее фильтровать проекты. Компании не будут массово вкладываться в технологии с неясной экономикой – фокус сместится на задачи с коротким горизонтом окупаемости», – ожидает он.

«Внедрение ИИ в практическую, повседневную жизнь дело не простое. Линейные оценки и прямые оценки трат не могут полностью отразить расходы на внедрение цифровой технологии. Многие усилия работников различных отраслей, их расходы остаются вне зоны прямого учета», – говорит декан факультета креативных индустрий Высшей школы экономики, член правления Регионального общественного центра интернет-технологий (РОЦИТ) Андрей Быстрицкий.

«Экономическая ситуация повлияет не столько на объем инвестиций, сколько на их отбор. Бизнес с ограниченным бюджетом ждет окупаемости в течение первого года. Поэтому такие компании откладывают проекты без понятной бизнес-задачи и отдают предпочтение модели услуги: капитальные затраты становятся операционными, а оплата привязывается к результату», – рассуждает руководитель направления контакт-центров и автоматизации клиентского сервиса Naumen Сергей Попов.

Финансовый сектор останется крупнейшим покупателем ИИ в рублях. «У банков ИИ работает не только в клиентском сервисе, но и в скоринге, антифроде, управлении рисками, и они чаще строят собственный контур – самый капиталоемкий путь. В других отраслях, например в ретейле, ИИ чаще рассматривают как услугу, поэтому рост там будет виден в числе внедрений, а не в рублях», – поясняет Попов.