Від «цифрового» до «розумної цифри»: стратегія AI+ переосмислює фінансову парадигму

Питай AI · Як стратегія «цифрова розумність» перебудовує конкурентний ландшафт банківської галузі?

Звіт кореспондента Сіндецзі: Чжан Маньоу, Пекін

Промислово-торговельний банк Китаю (601398.SH) продовжить програму стратегічного оновлення «Digital ICBC» (D-ICBC) на четвертий рік, трансформуючи її в «Syzhi ICBC» (AI-ICBC); будівельний банк (601939.SH) уже створив близько 400 застосунків AI-сценаріїв; сільськогосподарський банк (601288.SH) створив корпоративного рівня цифрового працівника на базі ШІ «І Мін» … 2025 рік — ключовий рік для комплексного впровадження генеративного штучного інтелекту (AIGC), представленого великомасштабними мовними моделями (LLM), у банківській галузі; нова картина банківської сфери, яку переосмислює AI, уже розгортається.

У цій трансформації, зумовленій технологіями, поєднання фінансів і технологій більше не обмежується поверхневими ІТ-перетвореннями: воно починає торкатися ядра бізнес-логіки та моделі ведення операцій.

Фахівці вважають, що це не лише технічна ітерація, а стратегічний вибір банківської галузі в епосі великої хвилі часу — хто зможе більш вправно збалансувати інновації та ризики, хто зможе ефективніше перетворити холодні алгоритми на сервіс із «людським теплом», той і матиме перевагу в майбутній фінансовій конкуренції.

** Підняття стратегії на рівень вище: від інструментів ефективності до «обов’язкових відповідей» банку**

Зі швидким розвитком великих моделей і розумних агентів банківська галузь у 2025 році переживає глибоку трансформацію — від «інструментів ефективності» до «базової логіки».

Заступник голови правління Промислово-торговельного банку Чжао Гуйде відверто сказав: «Для Промислово-торговельного банку оцифровування й інтелектуалізація — це не питання вибору, а обов’язкова відповідь: це стратегічний вибір, щоб завчасно зайняти ініціативу та взяти контроль.». Далі він пояснив, що це оновлення зумовлене трьома міркуваннями: по-перше, відповідати трендам епохи та активно скористатися хвилею розвитку цифровізації, мережевості та інтелектуалізації; по-друге, реалізувати національну стратегію та, з огляду на місцеві умови, просувати впровадження ініціативи «Штучний інтелект+»; по-третє, поглибити реформу й трансформацію, щоб надати потужний імпульс будівництву по всій групі банку сучасного фінансового інституту світового рівня із китайською специфікою.

Чжао Гуйде повідомив, що у 2025 році Промислово-торговельний банк розпочав реалізацію ініціативи «Лідер AI+», поєднуючи роботу на рівні верхнього планування та інновації на рівні базових підрозділів, сприяючи синергії технічних інновацій і надання прикладної «підтримки інноваціям». Також банк активно формує нову якість продуктивної сили у фінансах. На технічному рівні Промислово-торговельний банк робить прорив «вгору»: створив лідерську в галузі «Інтелектуальну платформу Іньцюн» (Gongyin Zhiyong) — технічну систему з повним стеком, повністю самостійною та такою, що перебуває під контрольованим і доступним контролем. Щодо обчислювальних потужностей, ця система переважно будує пули еластичних потужностей для великих моделей на основі вітчизняних обчислювальних ресурсів, забезпечуючи перемикання між режимами навчання та виведення на рівні хвилин. На рівні моделей банк інтегрував понад десять моделей, які вважаються провідними в галузі, глибоко проводить повторне навчання (second training), створює матрицю корпоративних базових моделей, що краще розуміють фінанси й краще розуміють Промислово-торговельний банк, а також формує гнучку та зручну платформу для створення інтелектуальних агентів. На рівні даних банк будує корпоративну систему знань зі штучним інтелектом, створює якісний, масштабний і всеохопний трильйонний набір фінансових даних рівня Token. На рівні безпеки банк підвищує ефективність управління, створює систему безпеки із захистом на всьому ланцюжку застосунків AI, ефективно охоплюючи сфери безпеки технологічної інфраструктури, безпеки даних, безпеки моделей, безпеки застосунків тощо.

Стратегічне оновлення Промислово-торговельного банку не є одиничним випадком — у різних банках триває перегони навколо AI.

Голова правління сільськогосподарського банку Ван Чжихен висловив: банк прискорює створення шаблонів для інтелектуалізованих звітів про розслідування й перевірку, частка автоматично згенерованих даних у звітах перевищує 70%; охоплюються десять основних типів бізнесу, зокрема малі та мікро позики з доступом, корпоративні кредити в групі тощо, суттєво зменшуючи обсяг ручного письма для працівників кредитного бізнесу на первинному рівні; водночас банк будує корпоративного рівня цифрового працівника на базі AI «І Мін», щоб допомогти менеджерам із роботи з клієнтами краще обслуговувати клієнтів.

Заступник голови правління будівельного банку Лей Мінь повідомив, що, зіткнувшись із важливими можливостями розвитку штучного інтелекту, будівельний банк глибоко просуває ініціативу «Штучний інтелект+», починаючи з трьох напрямів і системно та у форматі цілісної системи впроваджуючи поглиблене застосування технологій штучного інтелекту у різні сфери. Підсилення фундаментальних можливостей: у розрахунку на обчислювальні потужності банк дотримується помірно випереджувального підходу, просуває створення високодоступних і високоеластичних інтелектуально-обчислювальних кластерів «чотирьох локацій і п’яти центрів»; на рівні алгоритмів: впроваджено генеративні великі моделі на кшталт DeepSeek, Qianwen, Zhipu та ін., формуючи систему моделей, де співпрацюють великі й малі моделі, а генеративний і децизійний AI поєднані в змішану архітектуру; на рівні даних: створено корпоративну базу знань із можливістю інтелектуального пошуку. Станом на кінець 2025 року будівельний банк уже створив майже 400 сценарних застосунків.

На практиці AI-підсилення дуже допомагає первинним підрозділам у розвитку бізнесу. На рівні застосунків Промислово-торговельний банк дотримується принципу «прикріпитися до землі», керується ціннісною орієнтацією та просуває успішне впровадження штучного інтелекту у понад 500 сценаріїв. Наприклад, у сфері інвестицій і трейдингу активно поширюється інтелектуальний асистент для запитів котирувань на фінансовому ринку; частка інтелектуалізації операцій досягла 96%, а кількість угод порівняно з минулим роком зросла на 50%; у сфері маркетингу й залучення клієнтів — створено маркетингового асистента для персональних менеджерів клієнтів, сформовано нову модель сервісу у форматі людина+машина, яка підштовхнула до зростання суми угод по ключових продуктах на тисячі мільярдів; у сфері ризик-контролю — кредитний інтелектуальний асистент надає всім понад 20k працівників кредитного підрозділу інтелектуальну підтримку інформацією про бізнес-елементи для всього процесу; у сфері операційної оптимізації — оновлено інтелектуальну службу підтримки клієнтів і операційного асистента: частка інтелектуалізації в операціях ключового типу з централізованим управлінням перевищує 60%, що не лише підвищує ефективність сервісу, а й знижує ризики операційних помилок тощо.

Лей Мінь зазначив, що у сфері управління операціями в будівельному банку охоплення AI-асистентів у реагуванні на проблеми в банківських відділеннях досягло 99,42%, а середньоденна кількість звернень перевищує 100k разів; у сфері управління ризиками банк побудував модель управління «AI+контроль ризиків» для всього процесу: спираючись на генеративні великі моделі, у 2025 році обсяг прийнятих заявок на розгляд в межах схвалювальних операцій зріс двозначно, а середній час обробки знизився більш ніж на 30%. Окрім того, банк постійно посилює безпеку та комплаєнс, створюючи багатовимірну систему протидії, що охоплює безпеку бізнесу, даних, моделей і мережеву безпеку.

Говорячи про просування інновацій продуктів і моделей фінансування «трьох сільських сфер» (сільське господарство, село й селяни), Ван Чжихен сказав, що банк просуває застосування інструментів «розумного банку» в сфері обслуговування «трьох сільських сфер», впроваджує модель обстеження «на місці + дистанційно», будує систему даних, пов’язану із агросферою, що охоплює супутникові дані, дані безпілотників, наземний інтернет речей тощо, підвищуючи можливості технічної підтримки й забезпечення даними для агробізнесу.

Менеджер досліджень IDC China у фінансовій галузі Сі Мейсюнь підсумував для кореспондента газети «Чжунго Цзіньюбао» так: у 2025 році застосування AI більше не обмежується рамками «інструментів ефективності», а через «інтелектуальні агентів», що мають здатність автономного ухвалення рішень і виконання, стимулює перехід таких сфер, як кредитування, ризик-контроль, маркетинг, операційна діяльність, до бізнес-моделі RaaS. Ключ цієї моделі полягає в тому, що дохід постачальника послуг безпосередньо прив’язують до фактичних бізнес-результатів, які створюються для клієнта, а не до традиційної моделі ліцензування програмного забезпечення чи фіксованої плати за послуги. Водночас із поглибленим впровадженням великих моделей та інтелектуальних агентів галузь рухається від «процес-орієнтованого керування» до «керування даними та інтелектом». У сфері ризик-контролю відбувається перехід від «захисту за правилами» до «інтелектуального передбачення»; у мобільному банкінгу — від «людина шукає сервіс» до «сервіс знаходить людину», відбувається перебудова логіки взаємодії.

Прив’язка до «плану 15-ої п’ятирічки надалі»: пошук оптимального рішення між безпекою та інноваціями

У 2026 році розміщення банківської галузі щодо штучного інтелекту вже піднялося з рівня тактичних експериментів до рівня стратегічного планування.

Чжао Гуйде повідомив, що Промислово-торговельний банк, орієнтуючись на «План-15» (纲要) національного рівня, попередньо сформулював «План-15» для групи, визначивши ключові підходи до побудови «Syzhi ICBC», що узагальнено як «одне оновлення і три високі показники» (一新三高). «Одне оновлення» означає «нову якість продуктивної сили, що приводиться в рух цифровою розумністю», і це є джерелом мотивації для побудови «Syzhi ICBC»; «три високі показники» відповідно означають: «високоякісний розвиток Промислово-торговельного банку» як ціль, «високорівневу безпеку в межах єдиної групи» як нижню межу (фундамент) та «високоефективне управління, що поєднує індустріальну і технічну цифрову інтеграцію» як гарантію.

Як повідомляється, щоб забезпечити ґрунтовне впровадження плану, Промислово-торговельний банк визначив річні цілі та завдання на весь 2026 рік, сфокусувавшись на чотирьох напрямах: «інтелект, мудрість, інтелектуальні обчислення, інтелектуальний сервіс» (智能、智慧、智算、智享), і продовжує реалізацію ініціативи «Лідер AI+». По-перше, прискорення інтелектуальної трансформації: постійна оптимізація «Gongyin Zhiyong», створення корпоративного простору даних, прискорення вдосконалення бази знань, інноваційне створення фінансових інтелектуальних агентів, а також дослідження нових фінансових парадигм, що відкриває AI; по-друге, укріплення «мудрого» фундаменту: ітераційне оновлення екосистеми розумного банку ECOS 2.0, прискорення еволюції в бік архітектури «інтелектуального нативу», просування зміни технологічного позиціонування з «підтримки з-за лаштунків» на «керування на передовій»; по-третє, розширення масштабу інтелектуальних обчислень: помірно завчасно виконати оптимізацію системи обчислювальних потужностей, щоб забезпечити передову, ефективну й безпечну підтримку для розвитку цифрової розумності; по-четверте, створення платформи «інтелектуального сервісу»: посилення побудови ключових платформ, зокрема мобільного банкінгу, прискорення формування сервісної моделі «один клієнт — один консультант», щоб надавати клієнтам високоякісний сервіс із точкою входу та всеохопною відповіддю з боку всього банку.

Заступник голови правління Банку Китаю (601978.SH) Цай Чжао також висловив рішучість активно зустрічати хвилю цифрової розумності. Він сказав, що Банк Китаю повністю запровадить ініціативу «Штучний інтелект+» і забезпечить просування повної цифрової трансформації по всьому банку.

Можна прогнозувати, що в перший рік старту «Плану-15» усі банки розгорнуть ще більш інтенсивну боротьбу за поглиблене злиття технологій AI та бізнес-сценаріїв.

Втім, одночасно з тим як банківська галузь активно приймає AI, постає питання, від якого неможливо ухилитися: як у середовищі жорсткого фінансового регулювання сильного нагляду балансувати інновації та ризики?

Експерт із консалтингу фінансової галузі Qianfan (易观千帆) Чень Маочуан вважає, що суть балансу інновацій і ризиків — у поетапному та з чіткими межами впровадженні застосунків AI за умови безпеки та контрольованості. Він зазначив, по-перше, потрібно раціонально сприймати AI: усвідомити, що саме фінанси є сутністю сервісу, а ключова цінність AI — підвищення ефективності, точності й охоплення фінансових послуг; натомість перебудовується модель сервісу, а не сама сутність фінансів. По-друге, щодо стратегії балансу інновацій і ризиків: можна вибудувати системно-наукову систему на рівнях застосунків AI, управління та захисту, зокрема створити систему управління, що охоплює весь життєвий цикл AI; чітко визначити межі взаємодії «людина-машина», де людина відповідає за остаточне рішення та втручання у разі аномалій; суворо впровадити розподіл даних за рівнями та класифікацію, а також ізоляцію повноважень; надавати пріоритет моделі «галузева велика модель + локальне розгортання»; відповідно до рівня ризику та внеску у цінність, розділяти застосунки AI за сценаріями на рівні й шари та по-різному просувати інновації; збільшувати інвестиції в безпеку AI та створювати механізм екстреного реагування на ризики.

Сі Мейсюнь додатково підкреслив ключові принципи — управління попереду (governance first) і технічна контрольованість. Він вважає, що комерційні банки — це фінансові інституції, які ведуть діяльність у середовищі ризиків; під час просування використання великих моделей і інтелектуальних агентів слід спиратися на ключові принципи: управління попереду та контрольованість технологій. У частині управління попереду потрібно створити архітектуру управління AI, розробити інституційні правила для всього життєвого циклу AI, які охоплюють етапи: ініціювання проєкту, розробка, тестування, запуск, експлуатація та вихід; а також строго дотримуватися восьмислівного курсу Народного банку Китаю «активно й обережно, безпечно та впорядковано», реалізувати три фундаментальні «межі»: забезпечити пояснюваність моделей, не виводити дані з домену та забезпечити, щоб відповідальність була предметом відстеження. У частині технічної контрольованості — за допомогою технологічних засобів контролювати ризики AI з джерела, створити систему реального часу для моніторингу, звертати увагу на точність моделей, «дрейф понять», ризики витоку даних приватності та ризики протистоячих (адверсаріальних) атак; також регулярно вводити «red team» для моделювання зловмисних атак або екстремальних ринкових середовищ, тестуючи стійкість системи AI в умовах стресу.