Публичные банки постепенно раскрывают свои «отчёты за 2025 год»: какие тенденции в применении ИИ в финансовой отрасли прослеживаются?

Пекин, 28 марта, сообщает Центральное радиовещание Китая (репортер: Миди): «Внедрять всесторонне глубокую интеграцию искусственного интеллекта и специализированного бизнеса, ускорять внедрение прикладных сценариев, таких как интеллектуальное инвестконсультирование, управление “двойным углеродом”, многo-активная количественная аналитика», — сказано в недавно опубликованном годовом отчёте Синсинь-банка за 2025 год.

Как удалось выяснить репортёру ЦБФЦ (Центральное радиовещание по финансам и экономике), «экзаменационные ведомости» котируемых банков за 2025 год в последнее время постепенно выходят на свет. На фоне быстрого развития искусственного интеллекта многие банки на таких площадках, как годовые отчёты и брифинги по результатам, обсуждают формирование возможностей в области финтеха, включая развитие и применение технологий ИИ и связанные с ними темы.

Анализ указывает, что нацеливание котируемых банков на «искусственный интеллект + финансы» означает переход цифровой трансформации банковской сферы из стадии «информатизации» к новой стадии цифровой трансформации. В перспективе коммерческим банкам при формировании возможностей в области финтеха нужно хорошо обеспечить соблюдение требований и противодействие рискам, управление данными и стандартизацию, а также развитие кадровых команд и др.

Пинъань Банк: «искусственный интеллект + финансы» — одна из ключевых стратегий

Заместитель председателя Пинъань-банка и главный финансовый директор Сян Ючжи на брифинге по результатам своего банка заявил, что применение ИИ в финансовой отрасли вызывает повышенное внимание. В новую эпоху научно-технической революции «искусственный интеллект + финансы» также является одной из ключевых стратегий Пинъань-банка.

«Эта работа никогда не меняется — есть два аспекта», — отметил Сян Ючжи: с одной стороны, это построение технологических возможностей. На базе нынешнего искусственного интеллекта Пинъань-банк должен усилить ИИ-технологии и данные — это две базовые «опоры возможностей». В части применения Пинъань-банк в основном делает акцент на цифровых сотрудниках, точечном маркетинге и точечном контроле рисков, рассматривая эти три направления как основные рычаги применения. В итоге это должно способствовать тому, чтобы большее значение могли реализовываться интеллектуальная операционная деятельность, интеллектуальное управление и интеллектуальный контроль рисков, включая управление в целом.

Сян Ючжи сказал, что раньше эти аспекты тоже не прерывались; особенно в последние один-два года в них постепенно увеличивались вложения, и при этом постоянно демонстрировались некоторые результаты. Например, в части снижения затрат сейчас в розничном сегменте есть маркетинговая платформа AIGC. На этой платформе многие креативные материалы генерируются цифровыми людьми автоматически, что сокращает множество ручного труда. При грубом подсчёте: в прошлом году эта часть бизнеса Пинъань-банка примерно сократила расходы на 60 млн юаней. В целом он отметил, что Пинъань-банк обязательно продолжает в постоянном режиме итерационно обновлять базу возможностей, усиливая построение технологических возможностей. Конечная цель построения возможностей — применять их в практических процессах маркетинга, операционного управления и риск-менеджмента, и в итоге добиться снижения затрат, повышения качества и эффективности.

Банк CITIC: технологические возможности ускоренно встраиваются в основные бизнес-процессы

По неполной информации, собранной репортёром, построение возможностей финтеха, включая искусственный интеллект, стало одним из основных направлений, на которое коммерческие банки делают ставку.

«В последние годы мы неуклонно продвигаем реализацию стратегии “лидирующего цифрового банка”», — рассказал заместитель председателя CITIC-банка Гу Линьюнь на брифинге по результатам, который прошёл недавно. В целом, технологические возможности этого банка ускоряют своё встраивание в основные бизнес-процессы: в четырёх направлениях — снижение затрат, повышение эффективности, контроль рисков и улучшение пользовательского опыта — выпускается реальная производительная сила.

Гу Линьюнь привёл пример: с точки зрения бизнеса финансовых рынков, благодаря созданной самим банком платформе централизованной количественной торговли, общий уровень автоматизации торговли уже превысил 80%. Банк также одним из первых внедрил генерацию количественных стратегий с помощью больших моделей: эффективность разработки стратегий выросла в 3 раза, обеспечивается точное улавливание международных кросс-рынoчных спредов, а опираясь на количественные алгоритмы на уровне миллисекунд реализуется полностью автоматический ввод заявок, что эффективно обходится с задержками ручных операций; среднедневной объём торгов достиг величины более чем в 10 раз по сравнению с 2024 годом. AI-боты с котировками покрывают четыре основных рынка — денежный рынок, деривативы, сделки с наличными ценными бумагами и валютный рынок, обеспечивая рост эффективности более чем в 5 раз и повышение объёма торгов на 25%. Кроме того, благодаря созданным самим банком алгоритмам оценки стоимости реализована автономная оценка основных деривативов, таких как валютные опционы и структурированные депозиты, что существенно снижает зависимость от зарубежных моделей; ежегодно экономится более 1 млн юаней расходов.

Гу Линьюнь рассказал, что в сфере применения искусственного интеллекта: в 2025 году инвестиции банка в вычислительное оборудование для интеллектуальных вычислений выросли в 5 раз; уже построены единая AI-платформа (AI middle platform) и кластер GPU-вычислительной мощности. В настоящее время количество ежемесячных вызовов для малых моделей — почти 500 млн раз, а дневной пиковый объём вызовов для больших моделей — более 3 млн раз.

Смотря на 2026 год и период «15-й пятилетки», Гу Линьюнь заявил, что CITIC-банк продолжит придерживаться цели «технологии как сильная сторона» и будет стремиться создать ведущий в отрасли «цифро-умный банк», уделяя внимание четырём вещам: во-первых, сделать работу организации более гладкой; во-вторых, чтобы данные использовались лучше; в-третьих, чтобы искусственный интеллект был интегрирован в каждый угол; в-четвёртых, чтобы защитный барьер в сфере безопасности был более прочным.

ИИ рассматривают как ключевой драйвер структурных изменений

Говоря о том, что котируемые банки делают упор на «искусственный интеллект + финансы», профессор финансов Нанькайского университета Тянь Лихуэй сказал репортёру ЦБФЦ, что это означает переход цифровой трансформации банковской отрасли из стадии «информатизации» к новой стадии цифровой трансформации. Это неизбежный выбор в условиях сжатия процентной маржи и возросшего давления на деятельность. Посредством снижения затрат и повышения эффективности за счёт ИИ, а также повышения точности риск-контроля — это также стратегическая точка входа, направленная на пересборку ключевой конкурентоспособности.

Тянь Лихуэй отметил, что исходя из соответствующих кейсов видно, что банки больше не рассматривают ИИ как вспомогательный инструмент «для украшения», а как производительный движок, полностью встроенный в основные бизнес-процессы. Эта тенденция глубоко изменит структуру затрат банковской отрасли, модели предоставления услуг и конкурентную ситуацию. В будущем дифференциация будет зависеть от того, кто сможет действительно преобразовать возможности ИИ в устойчивый рост прибыльности.

«В настоящее время котируемые банки рассматривают ИИ как ключевой структурный драйвер изменений и постоянно увеличивают инвестиции в ИИ и его применение», — заявил исследователь Китайского банка почтовых сбережений Юй Фэйпэн. Исходя из реальной ситуации, банки имеют огромные массивы данных и, следовательно, обладают преимуществом в применении ИИ. ИИ с помощью интеллектуального риск-контроля, автоматизированного обслуживания клиентов, точечного маркетинга и т.п. может заметно снизить удельные операционные издержки и открыть новые источники дохода, тем самым продвигая трансформацию банковской отрасли к интеллектуальным и лёгким (капиталоёмкость) моделям.

В перспективе Тянь Лихуэй советует, что коммерческим банкам нужно ускорить построение возможностей ИИ, при этом особенно важно удерживать четыре измерения. Во-первых, в стратегии нужно «знать, что делать и чего не делать»: инвестиции в ИИ очень велики, поэтому необходимо сосредоточиться на ключевых сценариях, которые способны приносить максимальную ценность — таких как риск-контроль, маркетинг, операционная деятельность, а не слепо гнаться за технологией «большой и всёохватывающей». Во-вторых, управление данными — это основа: точность AI-моделей в высокой степени зависит от качества данных. Банкам необходимо устранить внутренние «острова данных», создать единые стандарты данных и систему управления. В-третьих, технологии и бизнес должны быть глубоко интегрированы, чтобы избежать явления «двух пластов» (двух оторванных слоёв), и чтобы технологические специалисты понимали бизнес, а бизнес-специалисты — ИИ, формируя механизмы совместной итерации с высокой гибкостью. В-четвёртых, риски и комплаенс нельзя игнорировать: нужно заранее контролировать такие проблемы, как «чёрный ящик» AI-моделей, предвзятость алгоритмов, безопасность данных, и создать фреймворк управления ИИ, который можно объяснять и аудитировать. Нужно ориентироваться на стратегическую согласованность, ценность сценариев, безопасные нижние границы и экосистему талантов, чтобы служить реальной экономике: тогда ИИ из «технологического акцента» действительно превратится в «показатели операционных результатов».

Юй Фэйпэн также сказал репортёру, что в построении возможностей финтеха коммерческим банкам, во-первых, нужно усиливать комплаенс и управление рисками, эффективно используя преимущества технологии; во-вторых, нужно укреплять управление данными и стандартизацию, разрушать информационные «острова», повышать эффективность оборота данных для противодействия мошенничеству; в-третьих, нужно усилить построение команды талантов и обеспечить трансформацию организационных структур.