Почему ставка на точечный ИИ ведёт к системным проблемам в банках и страховых?
Последние два года российский финансовый сектор активно инвестирует в ИИ-решения. Банки и страховщики внедряют чат-ботов, автоматизируют скоринг, тестируют антифрод-модели и используют распознавание документов на онбординге. По оценкам отраслевых аналитиков, в 2024 году инвестиции финсектора в ИИ достигли 56,8 млрд, а проникновение ИИ-инструментов в розничном кредитовании превысило 78%. Ожидания высоки: быстрее, точнее, дешевле, без роста штатной нагрузки.
URL скопирован в буфер обмена!
Но парадокс в том, что эффект часто оказывается ниже прогнозов. Да, отдельные сценарии ускоряются. Да, клиент получает ответ быстрее. Но системного улучшения качества управления рисками и процессов не происходит. Причина проста: внедрение ИИ остаётся точечным, а не архитектурным.
Банк внедряет ИИ-модель для KYC, но сама логика принятия решений остаётся разрозненной. Страховая компания автоматизирует оценку ущерба, однако процесс согласования и расчёта всё ещё опирается на ручные правила и таблицы.
Согласно статистике, до 70% проектов в области ИИ «не дают ожидаемого эффекта» не из-за проблем с алгоритмом, а из-за неподготовленности процессов, отсутствия единой архитектуры и невозможности масштабирования моделей на весь цикл обработки.
В итоге рынок сталкивается с новой формой разрыва: технологии становятся умнее, а процессы — прежними. Это и создаёт скрытый риск: точечный ИИ на старой архитектуре не ускоряет компанию, а лишь усложняет управление.
Банк внедряет ИИ-модель для KYC, но сама логика принятия решений остаётся разрозненной. Страховая компания автоматизирует оценку ущерба, однако процесс согласования и расчёта всё ещё опирается на ручные правила и таблицы.
Согласно статистике, до 70% проектов в области ИИ «не дают ожидаемого эффекта» не из-за проблем с алгоритмом, а из-за неподготовленности процессов, отсутствия единой архитектуры и невозможности масштабирования моделей на весь цикл обработки.
В итоге рынок сталкивается с новой формой разрыва: технологии становятся умнее, а процессы — прежними. Это и создаёт скрытый риск: точечный ИИ на старой архитектуре не ускоряет компанию, а лишь усложняет управление.
ИИ в банках: ограничения точечных решений
В банковском секторе точечный ИИ чаще всего появляется там, где результат можно измерить быстро — в скоринге, онбординге и антифроде. Но именно здесь его эффект часто оказывается ограниченным.
Модель скоринга может быть точной, но если она встроена в разрозненный процесс, решение всё равно принимает человек. Алгоритм выдает прогноз, а оператор вручную вносит исключения, корректирует лимит или отклоняет заявку по внутренним правилам. В результате скорость возрастает, но управляемость — нет.
То же самое происходит в KYC и AML процессах. Банки внедряют нейросетевые фильтры для проверки документов, анализа паспортов и выявления подделок. Но дальше эти данные попадают в разрозненные системы — CRM, внутренние таблицы, Excel-правила. Без единой архитектуры решений ИИ остаётся локальным инструментом, с ограниченной эффективностью.
Особенно очевидно это проявляется в антифрод-процессах. Отдельные банки применяют машинное обучение для выявления аномалий по транзакциям, но решения часто строятся как независимые блоки. Алгоритм фиксирует подозрительное поведение, однако бизнес-правила не связаны с комплаенсом и KYC. В результате, один и тот же клиент может быть «чистым» в одной системе и «подозрительным» — в другой.
Модель скоринга может быть точной, но если она встроена в разрозненный процесс, решение всё равно принимает человек. Алгоритм выдает прогноз, а оператор вручную вносит исключения, корректирует лимит или отклоняет заявку по внутренним правилам. В результате скорость возрастает, но управляемость — нет.
То же самое происходит в KYC и AML процессах. Банки внедряют нейросетевые фильтры для проверки документов, анализа паспортов и выявления подделок. Но дальше эти данные попадают в разрозненные системы — CRM, внутренние таблицы, Excel-правила. Без единой архитектуры решений ИИ остаётся локальным инструментом, с ограниченной эффективностью.
Особенно очевидно это проявляется в антифрод-процессах. Отдельные банки применяют машинное обучение для выявления аномалий по транзакциям, но решения часто строятся как независимые блоки. Алгоритм фиксирует подозрительное поведение, однако бизнес-правила не связаны с комплаенсом и KYC. В результате, один и тот же клиент может быть «чистым» в одной системе и «подозрительным» — в другой.
ИИ в страховании: эффект ограничен архитектурой процессов
В страховом секторе ИИ используют для распознавания документов, оценки ущерба и выявления фрода. Но проблема та же — модели внедряются точечно, а цепочка обработки убытка или заключения договора остаётся разрозненной.
Например, нейросеть оценивает фото автомобиля после ДТП и автоматически определяет сумму ремонта. Однако окончательное решение всё равно принимает оператор, сверяя расчёт с внутренними лимитами и правилами, прописанными вручную. Если эти правила не связаны с системой принятия решений, ИИ остаётся изолированным инструментом, а не частью управляемой логики.
В области антифрода страховые компании также полагаются на ИИ для поиска аномалий — совпадений по клиентам, и адресам. Но при отсутствии единой архитектуры данных алгоритм видит лишь часть картины. Фрод, который «распадается» на несколько компаний и полисов, система не распознаёт просто потому, что информация хранится в разных модулях.
В итоге страховой рынок сталкивается с той же проблемой, что и банки: локальные успехи не приносят системного результата. Отдельные участки становятся умнее, но цепочка управления остаётся разорванной.
Например, нейросеть оценивает фото автомобиля после ДТП и автоматически определяет сумму ремонта. Однако окончательное решение всё равно принимает оператор, сверяя расчёт с внутренними лимитами и правилами, прописанными вручную. Если эти правила не связаны с системой принятия решений, ИИ остаётся изолированным инструментом, а не частью управляемой логики.
В области антифрода страховые компании также полагаются на ИИ для поиска аномалий — совпадений по клиентам, и адресам. Но при отсутствии единой архитектуры данных алгоритм видит лишь часть картины. Фрод, который «распадается» на несколько компаний и полисов, система не распознаёт просто потому, что информация хранится в разных модулях.
В итоге страховой рынок сталкивается с той же проблемой, что и банки: локальные успехи не приносят системного результата. Отдельные участки становятся умнее, но цепочка управления остаётся разорванной.
Что работает вместо точечных AI-пилотов?
Третий сценарий — целевая модель, к которой движется рынок. Здесь автоматизация становится не инструментом, а частью управляемой экосистемы, где данные, ИИ и бизнес-правила работают в едином контуре.
Такие компании уже не «внедряют технологии» — они управляют логикой принятия решений как стратегическим активом. Решения больше не привязаны к конкретной системе: скоринг, комплаенс, антифрод и кредитный риск работают на общей платформе, обмениваясь данными в реальном времени.
Что отличает интеллектуальную экосистему:
Результат: процесс управления превращается в замкнутый цикл — данные поступают, анализируются, формируют новые правила, которые сразу же начинают действовать. Такой подход снижает время реакции с недель до часов и делает компанию по-настоящему устойчивой к изменениям.
К 2026 году именно этот сценарий станет ориентиром для финансовых организаций, которые делают ставку не на скорость внедрения технологий, а на системное управление логикой и архитектурой решений.
Такие компании уже не «внедряют технологии» — они управляют логикой принятия решений как стратегическим активом. Решения больше не привязаны к конкретной системе: скоринг, комплаенс, антифрод и кредитный риск работают на общей платформе, обмениваясь данными в реальном времени.
Что отличает интеллектуальную экосистему:
- единый Decision Engine управляет логикой на всех этапах — от онбординга до взыскания;
- ИИ-модели интегрированы в архитектуру и обучаются на актуальных данных, а не изолированно;
- система сама выявляет отклонения и предлагает корректировки стратегий;
- все решения объяснимы, контролируемы и соответствуют требованиям регуляторов.
Результат: процесс управления превращается в замкнутый цикл — данные поступают, анализируются, формируют новые правила, которые сразу же начинают действовать. Такой подход снижает время реакции с недель до часов и делает компанию по-настоящему устойчивой к изменениям.
К 2026 году именно этот сценарий станет ориентиром для финансовых организаций, которые делают ставку не на скорость внедрения технологий, а на системное управление логикой и архитектурой решений.
Переход к архитектуре решений: опыт банков и страховых
Первые волны цифровизации принесли десятки отдельных решений — RPA-роботы, скоринговые движки, ИИ решения для распознавания паспортов. Но лишь немногие банки смогли превратить эти наработки в единую экосистему принятия решений. Компании, прошедшие этот путь теперь контролируют все процессы — от оценки рисков до комплаенса — в одном контуре, без ручных доработок и задержек.
Что изменилось:
Наш опыт показывает, что результат перехода к архитектуре решений — не просто повышение скорости. Компании получают управляемость: могут отслеживать каждое изменение, объяснить любое решение и быстро корректировать стратегию при изменении рыночных или регуляторных условий. Для финансового сектора, где доверие и прозрачность — основа бизнеса, именно управляемость становится главным конкурентным преимуществом.
Что изменилось:
- новые модели обучаются и тестируются в рамках одной платформы, где бизнес сам настраивает правила и проверяет гипотезы;
- скоринговые решения и antifraud работают по единому клиентскому профилю, что исключает противоречия между системами;
- риск-параметры автоматически транслируются в другие блоки — кредитование, мониторинг, взыскание.
Наш опыт показывает, что результат перехода к архитектуре решений — не просто повышение скорости. Компании получают управляемость: могут отслеживать каждое изменение, объяснить любое решение и быстро корректировать стратегию при изменении рыночных или регуляторных условий. Для финансового сектора, где доверие и прозрачность — основа бизнеса, именно управляемость становится главным конкурентным преимуществом.
Посмотрите наши решения в деле
Нажимая кнопку «Записаться на встречу», вы даёте согласие на обработку ваших персональных данных
Разберем ваш проект, подготовим индивидуальное решение
Рассчитаем стоимость внедрения для вашего бизнеса
Подберем продукт под ваши бизнес-потребности
Читайте еще