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.

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.

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.

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.

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:

• 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.

Здесь появляется адаптивность, архитектура способна подстраиваться под изменение рынка, поведения клиентов и регуляторных норм. Например, при изменении лимитов или правил комплаенса система автоматически обновляет связанные сценарии без участия разработчиков.
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:

• 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.

В страховании аналогичный процесс идёт чуть медленнее, но тенденция та же. Компании начинают выстраивать архитектуру вокруг централизованных платформ, где логика оценки рисков, расчёта тарифов и урегулирования убытков управляется из одного контура. Это позволяет сократить долю ручных проверок, устранить дублирование данных и обеспечить единые стандарты принятия решений по всем видам продуктов.

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.