Отчёт о результатах вызывает волну обсуждений: банковский сектор и AI-конкурс выходят на новый уровень

Раньше кредитным операциям приходилось часами выстаивать очередь и заполнять сложные формы: теперь достаточно лишь слегка коснуться приложения мобильного банкинга — и в течение нескольких минут точно отправляются лимиты и процентные ставки. В банковских отделениях кассиры и ИИ-помощники ведут диалог в реальном времени, помогая разбирать сложные вопросы по операциям; «кремниевые коллеги» стали незаменимыми рабочими напарниками на передовой. От крупнейших госпредприятий банковского сектора до региональных банков, от верхнеуровневых стратегических раскладок до внедрения на местах — ИИ проникает во все стороны, подталкивая банки к переходу от «управления людьми» к «управлению технологиями». На состоявшихся в последнее время многочисленных пресс-конференциях по итогам деятельности банков руководители постоянно упоминали стратегию ИИ: отраслевые изменения, возглавляемые ИИ, уже полностью развернулись. Эти изменения не только перестраивают бизнес-модели и способы кооперации банков, но и возвращают финансовые услуги к их сути, расширяя радиус обслуживания до бесконечности и все более детализируя «зернистость» сервиса. Но возможности и вызовы идут рука об руку: пока «гонка ИИ» входит в глубинную зону, такие проблемы, как «острова данных», защита приватности и адаптация к регулированию, по-прежнему требуют срочного решения.

От «инструментального человека» к «кремниевому коллеге»

На фоне постоянного повышения сложности банковских операций ИИ-помощники становятся ключевым инструментом для решения задачи «преодоления знаний-сирот» и усиления возможностей обслуживания на передовой. На презентации итогов за 2025 год заместитель председателя правления China Construction Bank Лэй Минь сообщил цифры: по состоянию на конец 2025 года в процессе реагирования на проблемы в банковских отделениях покрытие ИИ-помощниками уже достигло 99,42%, а среднедневной объем посещений превысил 100 000 человеко-раз.

Это означает: когда сотрудники сталкиваются с проблемами по операциям и обращаются за помощью в головной офис или профильные подразделения, в подавляющем большинстве случаев первой приходит именно искусственная интеллигенция с решениями. Этот супер-наставник с «самым мощным мозгом» всегда на дежурстве, предельно терпелив и работает без выходных круглый год — и именно это меняет внутреннюю модель кооперации в банке.

В технологической системе крупной модели «ICBC Zhiyong» Industrial and Commercial Bank of China изменения также особенно заметны: банк уже в масштабах более 30 сфер бизнеса внедрил более 500 ИИ-приложений; ежегодный объем работ, выполняемый цифровыми сотрудниками на базе ИИ, составляет 55 000 человеко-лет. Эти «сотрудники» без зарплаты могут выполнять задачи 24/7 без перерывов, снижая огромную нагрузку по бизнесу. China Merchants Bank, опираясь на технологии крупной модели, улучшает качество и эффективность финансовой компенсации расходов: по итогам прошлого года обработано 1,4085 млн бумажных заявок на возмещение (безбумажных) с ростом на 23,76%; в Industrial Bank AI-инструмент для программирования охватывает 90% сотрудников НИОКР; Sunrise-Sunset 会 (晨夕会) интеллектуальные ассистенты покрывают более 1500 отделов и учреждений, а также банковских точек.

ИИ уже стал незаменимым «рабочим напарником» для сотрудников банков в каждой линии. В розничном сегменте China Merchants Bank создает розничную линейку «маленьких помощников»; в таких сценариях, как работа с клиентами, аналитика по ведению бизнеса и wealth/инвест-исследования (投研), «маленькие помощники» постоянно наделяют полномочиями клиентских менеджеров и команды мидл- и бэк-офиса. В оптовой линии создается «CRM-маленький помощник», помогающий менеджерам по работе с корпоративными клиентами повышать качество и эффективность обслуживания. В риск-линии создается «risk-small assistant»: его встраивают в операционные процессы для интеллектуального управления рисками. В операционной линии создается «операционный маленький помощник» (营小助), реализующий такие сценарии, как приложения цифрового ассистента, ответы на вопросы по операционным знаниям, интеллектуальная проверка операций, интеллектуальные тренировочные сессии по услугам, интеллектуальный анализ риск-событий и т.д. По состоянию на конец 2025 года доля пользователей соответствующих «маленьких помощников» среди менеджеров по работе с корпоративными клиентами, кредитных специалистов и операционных сотрудников достигла соответственно 80,13%, 80,32% и 100%.

На «передовой» — там, где клиент сталкивается с банком напрямую, ИИ переопределяет границы понятия «сервиса». Традиционные банковские услуги ограничены затратами на персонал и часто не способны обеспечить настоящую персонализацию. Однако сейчас Bank of Communications добавляет в систему управления капиталом функции, такие как разъяснение AI-продуктов и AI-вспомогательная генерация инвестиционно-исследовательских взглядов, удовлетворяя потребности широкого круга клиентов в персонализированном распределении активов. Ping An Bank обновляет модель обслуживания «AI+T+Offline», усиливая применение цифровых инструментов — AI-помощников, интеллектуального голосового исходящего обзвона (外呼) и др., тем самым повышая эффективность удаленного банковского обслуживания. CITIC Bank использует возможности «малых моделей + крупных моделей»: они позволяют усилить сбор операций по корпоративным счетам, внесению изменений и т.п., полностью выстроить новую модель операционной деятельности, а эффективность централизации бизнеса увеличивается более чем в 2 раза.

На брифинге по итогам за 2025 год слова председателя Industrial Bank Лю Цзяцзинь еще точнее обозначили будущую тенденцию: по его мнению, «в эпоху ИИ кремниевые организмы в массовом масштабе заменят работу, выполняемую углеродными организмами; чтобы дать некоторым интеллектуальным агентам (ИИ-агентам) финансовые знания — включая фонды, розницу, межбанковский/холсет-сегмент — достаточно загрузить эти знания, и один человек сможет играть несколько ролей. В будущем клиентские менеджеры больше не будут различать типы, например корпоративный, розничный, межбанковский».

Проникновение ИИ «в банк» по всей экосистеме

Ключевая логика этой «войны проникновения» ИИ заключается в переходе банков от традиционного «управления людьми» к эффективному «управлению технологиями».

От разворота крупнейших госпредприятий («авианосного» масштаба) до стремительного прорыва банков со смешанной формой собственности; от точного закрепления позиций региональными банками — ИИ уже не просто «украшение к случаю», а становится нейронной системой, которая пронизывает бизнес по мельчайшим «капиллярным» каналам.

На уровне верхнего проектирования многие банки «делают ходы» один за другим. Согласно данным, раскрытым в последних годовых отчетах: Industrial and Commercial Bank of China в 2025 году на уровне группы реализует план «Лидерство AI+ (领航AI+行动)», поддерживающий четыре ключевые сценарные области — инвестиции и трейдинг, маркетинг и привлечение клиентов, противодействие рискам и повышение операционной эффективности. Почтово-сберегательный банк Postal Savings Bank of China открывает для своих филиалов 10 направлений и 24 общих AI-возможности, формируя цифровую экосистему «AI2ALL» с «охватом вовне по всей экосистеме + повышением эффективности внутри для всех сотрудников».

China Merchants Bank выдвигает концепцию «AI First»: в стратегической «доске» банка ИИ занимает место «в приоритете, впереди и первым». Изменение верхнего дизайна также определяет направление движения ресурсов: будь то «маленькие помощники» в розничной линии или «маленькие помощники» в оптовой линии, ИИ больше не ждет потребностей бизнеса — он активно встраивается и переопределяет бизнес-процессы.

Региональные банки тоже не отстают. В годовых отчетах нескольких раскрытых банков AI-стратегии также занимают важное место. Chongqing Bank развивает приложение бренда «Chongyin Xiaо AI (重银晓AI)», став одним из первых городских коммерческих банков в стране, реализовавших крупную модель в формате «частная (локальная) приватизация + адаптация под финансовые сценарии». Qingdao Bank в своем «Новом трехлетнем стратегическом плане цифровой трансформации» указывает на создание двух интеллектуальных двигателей — «двух больших интеллектуальных двигателей» для AI-способностей и ценности данных. Rural Commercial Bank of Rich Feng (瑞丰农商行) также ясно обозначает: в 2025 году на базе открытой платформы (open-source framework) банк создает AI-платформу уровня всего банка, формируя экосистему приложений интеллектуальных агентов, покрывающих основные линии бизнеса; развитие AI-возможностей уже перешло к стадии масштабного внедрения.

AI также становится словом высокой частоты на пресс-конференциях по итогам деятельности. С прицелом на будущее и на ключевые работы по созданию «цифрового умного промышленного банка (数智工行)», заместитель председателя правления ICBC Чжао Гуйдэ указал на продолжение реализации «领航AI+», сосредоточиваясь на четырех направлениях: интеллектуальность, мудрость, интеллектуальные вычисления и интеллектуальное удовольствие (智算/智享). Он также заявил о создании инновационных финансовых интеллектуальных агентов, чтобы сместить позиционирование технологий из «поддержки из-за кулис» на «управление на переднем плане»; ускорить построение модели сервиса «один клиент — один консультант», делая ИИ самым прямым мостом между банком и клиентами.

Заместитель председателя правления Bank of Communications Цянь Бинь четко отметил: нужно перевести ИИ от точечного применения к трансформации в сторону полного слияния. Усиление строительства собственных технологических возможностей, углубление связей сервис-бизнеса и сотрудников, обновление сервисного рынка и клиентов, повышение уровня интеллектуального противодействия рискам — все это ясно показывает, что ИИ уже глубоко встроен в верхний уровень проектирования банка и становится новой производительной силой, драйвящей снижение затрат, улучшение качества и повышение эффективности.

Заместитель директора по совместным исследованиям SuShang Bank Вэй Цзевэй (苏商银行特约研究员武泽伟) указал, что автономное принятие решений ИИ, реакция в реальном времени и способность интеллектуального обучения полностью переформатируют модель банковского бизнеса. Среди этого: улучшение клиентского опыта — ИИ переопределяет способ связи банка с клиентом через мультимодальные взаимодействия и персонализированные услуги, позволяя обеспечивать сопровождение клиента на протяжении всего цикла, персонализированное управление капиталом, реальный мониторинг и выявление мошенничества; обновление риск-менеджмента — ИИ может перенести управление рисками с «реагирования после события» на «мгновенное перехватывание + прогнозирование и предупреждение», обеспечивая обновление кредитной оценки, распознавание сложного мошенничества, автоматизацию комплаенса и построение защитной сети по всему процессу; повышение операционной эффективности — ИИ стимулирует эволюцию бизнес-процессов банка в сторону «нулевого контакта» и «адаптивности», высвобождая производительную силу организации, а также достигая автоматизации процессов, научности принятия решений, эволюции организационных знаний.

Эти вызовы нужно решить

От эволюции архитектуры и всеобъемлющего слияния до интеллектуального принятия решений: AI-конкуренция в банковской отрасли уже вошла в глубинную зону.

Как сделать применение технологий более безопасным и контролируемым — становится первоочередным фактором в цифрово-интеллектуальной трансформации банковской отрасли. На встрече по итогам деятельности глава ICBC Лю Цзюнь прямо заявил о предпосылках для применения технологий: «Технологии, которые использует Industrial and Commercial Bank of China, — относительно новые. Но эти технологии обязательно должны пройти рыночную проверку и проверку нашими внутренними сильными возможностями. Иначе мы не посмеем поспешно размещать эту технологию поверх системы, потому что защита приватности клиента и информационной безопасности — самая важная ответственность банка». Лю Цзюнь подчеркнул: «Поэтому Industrial and Commercial Bank of China внедряет передовые технологии в операционные процессы — и это должно происходить при условии, что система сначала пройдет проверку».

Заместитель председателя CITIC Bank Гу Линъюнь подчеркнул: «Чтобы защитный барьер был еще более надежным, нужно своевременно — с определенным опережением — спланировать интеллектуальную вычислительную мощность, ввести новые технологии безопасности и обеспечить безопасность, доверенность и контролируемость приложений ИИ».

Чжао Гуйдэ также говорил о повышении эффективности управления: построении системы безопасности и противодействия рискам для приложений ИИ на всем жизненном цикле, чтобы эффективно покрывать такие области, как безопасность технологической инфраструктуры, безопасность данных, безопасность моделей, безопасность приложений и т.д.

По мнению Дон Си (董希淼), главного исследователя компании Zhaolian, применение ИИ не только продвигает позитивные изменения на уровнях бизнеса, организации и понимания, но и приносит новые вопросы в области технологий, регулирования и кадров. На технологическом уровне «острова данных», возникающие в фрагментированной экосистеме данных, приводят к смещениям модели; защита приватности и безопасности данных в процессе обучения — это тоже проблема, которую необходимо срочно решать. Со стороны алгоритмов непрозрачность процесса принятия решений моделями и риск «галлюцинаций» генеративного искусственного интеллекта усложняют применение. Также угрозы в кибербезопасности усилились. На уровне регулирования, с одной стороны, действующая система финансового надзора в основном разработана под традиционные модели бизнеса и не имеет эффективных средств регулирования для зарождающихся форматов, стимулируемых технологиями ИИ; с другой стороны, международные финансовые институты сталкиваются с проблемами комплаенса из-за различий стандартов регулирования в разных юрисдикциях.

Репортер Beijing Business Daily Сун Ицютун

(Редактор: Цянь Сяоруэй)

Ключевые слова: