59% финансовых компаний применяют ИИ, но роли под него перестроили только 16%: как меняется работа финансовых функций

Школа финансов СберУниверситета совместно с Блоком «Финансы» Сбера представила аналитический отчёт о том, как компании трансформируют финансовую функцию под влиянием искусственного интеллекта

В центре отчёта — новая операционная роль — ИИ-финансист. Это не отдельная должность, а стандарт работы: специалист формулирует задачу, критически оценивает результат, принимает решение и отвечает за его реализацию, а сбор данных, черновики и первичный анализ берут на себя ИИ-инструменты и автономные ИИ-агенты. Человек остаётся в контуре там, где цена ошибки высока.

ИИ постепенно становится частью базовой инфраструктуры финансовой функции. По данным McKinsey, в 2025 году 44% финансовых директоров глобальных компаний уже использовали генеративный ИИ более чем в пяти бизнес‑сценариях, тогда как годом ранее этот показатель составлял лишь 7%.

Согласно исследованию Google Cloud, 52% компаний развернули автономных ИИ‑агентов в продукционной среде, причём 39% респондентов сообщают об использовании более десяти агентов одновременно.

В России, по результатам опроса Банка России, искусственный интеллект на постоянной основе применяет примерно каждая пятая организация финансового рынка.

● В Сбере в 2025 году было реализовано более 700 ИИ-инициатив и внедрено около 900 автономных агентов, а финансовый эффект превысил 475 млрд руб., включая более 50 млрд руб. от применения генеративного ИИ.

● В Альфа-Банке программные роботы выполняют около 3,5 млн операций в месяц, что эквивалентно работе примерно 870 сотрудников.

● В ВТБ использование ИИ уже приносит около 15 млрд рублей экономического эффекта, а в ближайшие два года, по оценке банка, этот показатель может достичь 50 млрд руб.

● В Т-Банке прямой эффект от применения ИИ в операционных процессах оценивают в несколько десятков миллиардов руб.

ИИ-ландшафт финансовой функции отчёт раскладывает на пять слоёв: данные — модель — приложения — ИИ-агенты — контроль. Ни один не работает изолированно: пропуск любого звена съедает значительную часть ожидаемого эффекта.

Для руководителя это означает, что внедрение ИИ — не покупка технологического решения, а выстраивание цепочки с закреплённой ответственностью и просчитанной экономикой по каждому элементу.

По данным Deloitte, компании-лидеры по зрелости внедрений ИИ-инструментария тратят на модели 15-20% бюджета, остальное приходится на данные, интеграцию, контроль и обучение персонала.

Практический ориентир распределения совокупного бюджета на ИИ на горизонт 12–18 месяцев:

● 25–35% бюджета — данные и инфраструктура;

● 20–25% — интеграция с ERP, EPM, BI и операционными системами;

● 15–20% —модели и лицензии;

● 10–15% — контрольный контур: логирование, объяснимость, мониторинг;

● 15–20% — обучение персонала и изменение процессов.

Чтобы не потерять качество управленческих решений, компании подбирают уровень автоматизации под каждую задачу отдельно.

По данным PwC (2025) и Deloitte (2026), основанным на анализе более 40 финансовых процессов:

● 35–40% задач ИИ-агенты выполняют без участия человека в процессе;

● 30–35% задач выполняются совместно человеком и ИИ;

● 25–30% задач полностью остаются за человеком — там, где требуется профессиональное суждение и принятие управленческих решений.

Типовые аналитические задачи, которые раньше занимали 4–6 часов, теперь могут выполняться за 1–1,5 часа.

При этом, согласно McKinsey, организации, интегрировавшие ИИ в сквозные процессы, фиксируют сокращение продолжительности отдельных циклов на 60–80% при сохранении требований к аудируемости.

Ключевые факторы такой эффективности — уже не только автоматизация процессов, но и переход ИИ-моделей к выполнению отдельных профессиональных задач на уровне квалифицированного младшего аналитика.

Так, в марте 2025 года GigaChat от Сбера прошёл аттестацию РАНХиГС по направлению «финансовая грамотность, банковское и страховое дело». Результат: доля правильных ответов — около 70% при пороге сдачи в 50%.

Gartner называет готовность данных и автономных ИИ-агентов двумя ключевыми факторами текущего этапа развития технологий.

Отдельная задача — управление рисками. Согласно исследованию Deloitte, 73% компаний называют защиту данных главным риском при внедрении ИИ, и только 21% организаций уже выстроили зрелую систему управления автономными ИИ-агентами.

К 2026 году искусственный интеллект перестал быть экспериментом для финансовых специалистов. По данным Gartner, ИИ применяют 59% финансовых функций — против 37% в 2023 году и 58% в 2024-м. Рост фактически остановился. При этом, по оценке CB Insights, глобальный рынок автономных агентов в 2025 году превысил 5 млрд долл., и крупнейший сегмент по выручке — банки, финансовые услуги и страхование (около 1 млрд долл.).

Разрыв между компаниями объясняется не доступом к технологии. По данным PwC Global AI Jobs Barometer 2026, у организаций с наибольшей экспозицией к ИИ производительность выросла на 34% относительно базы 2018 года, а у лучших 20% из них — на 163%. Разница — в зрелости внедрения: продуманных ролях, выстроенном контрольном контуре и операционной дисциплине.

Отсюда главный вывод аналитического отчёта: преимущество получает не та финансовая функция, у которой лучше модель, а та, которая превращает ИИ в управленческую дисциплину. Окно для этого перехода открыто сейчас — пока такие подходы не стали отраслевой нормой.

С полной версией отчёта можно ознакомиться по ссылке.