PwC: AI is not only an efficiency tool, but also a key driver for digital transformation of financial institutions

Журналист Цзянь Танжинг, «Экономика 21 века»

17 марта PricewaterhouseCoopers опубликовала исследовательский отчет «Искусственный интеллект способствует обновлению и модернизации финансового сектора» и провела пресс-конференцию для СМИ. Это исследование, завершенное в январе 2026 года, охватило 201 банк, страховую и управляющую компанию, а также включало глубокие интервью с 20 руководителями отрасли.

В отчете четко определены основные сценарии применения ИИ в текущих финансовых организациях, охватывающие оптимизацию обслуживания клиентов, обнаружение мошенничества, прогнозный анализ и другие области. В трех ключевых секторах — банках, страховых компаниях и управлении активами — подавляющее большинство респондентов рассматривают ИИ как ядро стратегической трансформации, а не просто инструмент повышения эффективности.

Полная переоценка стратегической позиции, необходимость соответствующих инвестиций

Отчет отмечает, что 76% финансовых организаций планируют использовать ИИ для реализации бизнес-стратегий и открытия новых источников дохода. Среди них 41% рассматривают ИИ как движущую силу стратегической трансформации, еще 35% — как основу новой системы создания ценности, а лишь 15% — как инструмент снижения затрат и повышения эффективности.

В партнерстве по управлению консалтингом PricewaterhouseCoopers China Ван Цзянпинь сообщил на пресс-конференции, что опрошенные финансовые организации имеют очень высокие ожидания относительно потенциала ИИ. По их мнению, ценность ИИ выходит далеко за рамки повышения операционной эффективности — это ключевая возможность для переосмысления бизнес-моделей, ориентированных на ИИ, реконструкции клиентского опыта и инновационных бизнес-стратегий, и упускать ее нельзя.

Например, один из руководителей местного банка Гонконга прямо заявил: «Мы не просто стремимся повысить эффективность с помощью ИИ, мы надеемся, что ИИ поможет нам создать новые ценностные предложения и бизнес-модели, которых еще не существует на рынке.»

Однако высокий уровень стратегического внимания не полностью отражается в соответствующем финансировании. Отчет показывает, что у 61% финансовых организаций бюджет на ИИ составляет менее 10% от общего технологического бюджета, что свидетельствует о разрыве в инвестициях в технологии — от 30% до 40%.

Ван Цзянпинь отметил, что опрошенные организации уже получили предварительную отдачу от инвестиций в ИИ в размере 10–15%, что проявляется в снижении рисков, повышении эффективности соблюдения нормативных требований, увеличении доходов и снижении затрат. В то же время, они уделяют внимание не только краткосрочной прибыли, но и долгосрочной ценности, которую приносит ИИ — укреплению рыночных позиций, расширению стратегических возможностей и выявлению новых источников роста. Основная проблема сейчас — достаточность инвестиций в ИИ.

Многоаспектное развитие ключевых сценариев, человеко-машное сотрудничество становится доминирующим

Несмотря на существующий разрыв в инвестициях, сосредоточенность на ключевых бизнес-сценариях уже приносит измеримую отдачу и быстро становится приоритетной областью разработки в корпоративных ИИ-приложениях. Исследование показывает, что наиболее распространенными направлениями являются обслуживание клиентов и внедрение чат-ботов — 31%; за ними следуют инвестиции и управление активами — 28%; также важными являются обнаружение мошенничества, прогнозный анализ и моделирование — 24%, автоматизация бэк-офиса — 19%.

Особое внимание заслуживает то, что человеко-машное сотрудничество уже стало основным трендом в применении ИИ. 57% финансовых организаций заявили, что планируют использовать ИИ для повышения существующих и новых функций сотрудников. В этом случае ИИ скорее дополняет человеческие возможности, чем заменяет сотрудников.

Ни Цин, руководитель практики по управлению активами и богатством в Mainland China PricewaterhouseCoopers, отметил, что разные отрасли сосредоточены на различных аспектах внедрения ИИ. Банковский сектор в основном занимается управлением рисками, борьбой с отмыванием денег и соблюдением нормативных требований; страховые компании — повышением квалификации агентов, обслуживанием клиентов и урегулированием страховых случаев; в управлении активами и богатством ИИ применяется для инвестиций, управления портфелями, анализа данных и рыночных тенденций.

Одновременно, при условии контроля рисков, применение ИИ уже стало общепринятым. В ходе пресс-конференции, отвечая на вопрос журналиста «Как сбалансировать эффективность и безопасность при использовании ИИ?», партнер по управлению рисками и нормативным вопросам PricewaterhouseCoopers Чэнь Ян отметил, что помимо внимания к затратам и результатам, финансовые организации должны уделять особое значение управлению ИИ. Управление ИИ — это как тормоза всей системы: если тормоза не работают должным образом, организации не смогут двигаться на полной скорости, необходимы механизмы сдерживания, чтобы обеспечить плавность прохождения поворотов и возможность ускорения по прямой.

Конкретно, финансовым организациям необходимо создать соответствующие комитеты по управлению ИИ для обеспечения общего согласия на уровне руководства. Эти комитеты должны провести полный аудит ИИ-инструментов, используемых в разных отделах, понять их масштаб; при этом важно стимулировать активность сотрудников и одновременно повышать их осведомленность о рисках, чтобы уровень понимания рисков не отставал от развития технологий; необходимо разумно регулировать темпы инвестиций в ИИ, чтобы не повторить ошибки «дымовых труб» в прошлых IT-проектах; также важно установить строгие механизмы допуска, проводить оценку зрелости внедряемых технологий и рисков новых решений.

Кадровый и культурный барьер — крупнейшее препятствие, данные требуют прорыва

Отчет также подчеркивает, что масштабное внедрение ИИ все еще сталкивается с множеством ограничений. В частности, нехватка кадров и жесткая организационная структура являются ключевыми препятствиями для масштабирования ИИ, их влияние значительно превосходит проблемы бюджета или технологий.

Ли Вэйбин, партнер по управлению консалтингом в PricewaterhouseCoopers China, отметил: «Большинство респондентов отмечают, что главной проблемой сейчас является трудность в найме специалистов, обладающих одновременно знаниями в бизнесе и алгоритмах. Обучение и повышение квалификации существующих сотрудников, а также разработка систем стимулирования, поощряющих использование ИИ в трансформационных целях, крайне важны для формирования культуры приоритета ИИ. Но не менее важно, чтобы высшее руководство подавало пример и активно продвигало внедрение ИИ.»

Исследование показывает, что только 29% финансовых организаций успешно создали культуру «приоритета ИИ». Важно понимать, что внедрение ИИ невозможно только за счет технических возможностей — культурные изменения также необходимы, поскольку традиционные процессы и организационные «острова» продолжают тормозить распространение ИИ.

Помимо кадровых и культурных барьеров, данные — еще один критический фактор для масштабного внедрения ИИ. Респонденты назвали три главных фактора, влияющих на распределение бюджета на ИИ: доступность данных — 30%, регуляторное давление — 20%, необходимость приоритетного обслуживания существующих систем — 14%. Также проблемами являются безопасность данных и защита конфиденциальности, что приводит к тому, что 90% финансовых организаций используют внутренние собственные данные для поддержки своих сценариев ИИ.

В этой связи в отчете предлагается создать механизмы «комплаенс-сафари» и федеративного обучения, позволяющие внутри регуляторных границ обмениваться ценностью между организациями. Также профессор одного из университетов Гонконга отметил, что организации, поддерживающие диалог с регуляторами и активно исследующие решения в рамках регуляторных песочниц, имеют шанс стать лидерами в масштабном распространении ИИ.

Пять лет — четыре ключевых тренда, активная реакция финансовых организаций

Глядя в будущее на ближайшие пять лет, опрошенные организации ожидают кардинальных изменений в бизнес-моделях сектора, что проявится в четырех основных трендах:

1. Переход от стандартных продуктов к динамическим, основанным на ИИ, сервисам в реальном времени, обеспечивающим сверхперсонализированный подход. ИИ сможет анализировать поведение, предпочтения и потребности клиентов в реальном времени, динамически корректируя рекомендации и предложения.

2. ИИ возьмет на себя больше решений, станет «супер-сотрудником» человека, способствуя высокой автоматизации и оптимизации решений. Все больше рутинных решений будет передаваться ИИ, а сотрудники сосредоточатся на сложных задачах, креативе и работе с клиентами.

3. Управление соблюдением нормативных требований перейдет от пассивных реакций к встроенной, реальной, проактивной интеллектуальной системе. В будущем ИИ сможет в реальном времени мониторить бизнес-процессы и предупреждать о возможных нарушениях, интегрируя требования нормативов в каждый этап транзакции.

4. Управление рисками перейдет от послесобытийных отчетов к вмешательству в процессе и прогнозированию, обеспечивая своевременное предсказательное управление рисками. Используя модели машинного обучения для анализа огромных объемов данных в реальном времени, финорганизации смогут раньше выявлять потенциальные угрозы.

Для эффективной реализации ИИ-применений исследование показывает, что финансовые организации активно продвигают четыре ключевых направления. Первое — укрепление основ: инвестиции в инфраструктуру данных и гибридные облачные решения, обеспечивающие готовность ИИ. Высококачественные данные — основа ИИ, поэтому необходимо создать единую платформу данных, разрушить «острова данных» и обеспечить надежную поддержку для обучения и работы моделей.

Второе — ускорение развития кадров: масштабные программы повышения квалификации сотрудников, активный поиск и подготовка специалистов с комбинированными знаниями в финансах и ИИ. Необходимы как внешние кадры, так и системное обучение существующих сотрудников для повышения их ИИ-грамотности.

Третье — расширение экосистемного сотрудничества: активное взаимодействие с стартапами в области ИИ, финтех-компаниями и исследовательскими институтами для восполнения внутренних возможностей. Ни одна организация не способна самостоятельно владеть всеми аспектами ИИ; через открытые партнерства и создание экосистем можно быстро получать передовые технологии и идеи, ускоряя внедрение ИИ.

Четвертое — создание системы управления рисками: разработка передовых рамок для этичного, прозрачного и объяснимого использования ИИ, а также предотвращения алгоритмических предвзятостей и этических рисков. По мере того как ИИ становится все более важной частью ключевых бизнес-процессов, обеспечение справедливости, прозрачности и объяснимости решений ИИ, а также борьба с предвзятостью и этическими рисками — важнейшие задачи для финорганизаций.