Публічні банки поступово розкривають свої «звітні карти» за 2025 рік. Які тенденції застосування штучного інтелекту у фінансовій галузі вони відкривають?

Сайт Центрального народного радіо й телебачення (央广网) у Пекіні 28 березня повідомляє (кореспондент Му Ді): «Здійснюйте всебічне просування глибокого поєднання штучного інтелекту та спеціалізованого бізнесу, прискорюйте впровадження таких прикладних сценаріїв, як розумні інвестиційні поради, управління двоокисом вуглецю (подвійним вуглецевим балансом/双碳) і кількісні мультиактивні стратегії». У нещодавно опублікованому річному звіті Підприємницького банку (兴业银行) за 2025 рік згадується про це.

Кореспондент сайту Ценрального радіо та телебачення з фінансових питань (央广财经) звернув увагу, що «виступні/звітні підсумки» (成绩单) біржових банків за 2025 рік нещодавно одна за одною виходять на поверхню. За умов швидкого розвитку штучного інтелекту багато банків у річних звітах, на пресконференціях щодо фінансових результатів тощо говорили про формування спроможностей у фінансових технологіях, включно з розвитком і застосуванням технологій AI та пов’язаними темами.

Аналіз зазначає, що вихід біржових банків на напрям «штучний інтелект + фінанси» означає новий етап цифрової трансформації банківської сфери — від «інформатизації» до «цифрово-інтелектуальної (数智化)». У майбутньому комерційним банкам у формуванні спроможностей у фінансових технологіях потрібно приділити увагу таким роботам, як забезпечення комплаєнсу та протидії ризикам, управління даними й побудова стандартизації, формування кадрових команд тощо.

Пінґан Банк (平安银行): «штучний інтелект + фінанси» — один із ключових стратегічних напрямів

Нещодавно заступник керівника Пінґан Банку та головний фінансовий директор Сян Сюеїчжі (项有志) на пресзаході щодо результатів цього банку заявив, що застосування AI у фінансовій сфері перебуває під підвищеною увагою. У новій хвилі науково-технічної революції «штучний інтелект + фінанси» також є одним із ключових стратегічних напрямів Пінґан Банку.

«Ця робота завжди незмінна — у двох аспектах», — сказав Сян Сюеїчжі. З одного боку, йдеться про побудову технічних можливостей технологій. Спираючись на нинішній штучний інтелект, Пінґан Банк має посилити AI-технології та дані — це два «фундаментальні підмурки» можливостей. У частині застосувань Пінґан Банк головним чином зосереджується на цифрових співробітниках, прецизійному маркетингу, прецизійному контролі ризиків — і ці три напрями він визначає як основні «точки захвату/важелі» для застосувань. Зрештою це має сприяти тому, щоб розумнішi операції, розумніший менеджмент і розумніший контроль ризиків, включно з управлінням, могли приносити ще більше користі.

Сян Сюеїчжі зазначив, що ці напрями й раніше ніколи не припинялися. Особливо протягом останніх одного-двох років у ці сфери поступово вкладали кошти, і постійно демонструвалися певні результати. Наприклад, щодо зниження витрат: нині в роздрібному бізнесі є маркетингова платформа AIGC. У цій платформі багато креативних матеріалів генеруються автоматично цифровими людьми, що зменшує значну кількість ручної праці. За приблизними розрахунками, торік за цією частиною Пінґан Банк приблизно скоротив витрати на 60 мільйонів юанів. Він сказав, що загалом Пінґан Банк обов’язково постійно й безперервно вдосконалює базу можливостей, посилює побудову технологічних спроможностей. Мета побудови спроможностей — застосувати їх на практиці в процесах маркетингу, менеджменту й ризик-менеджменту, щоб у підсумку досягти зниження витрат, підвищення якості та зростання ефективності.

Цитик Банк (中信银行): технологічні можливості прискорено вбудовуються в ключові бізнес-процеси

За даними неповного опрацювання кореспондентом, формування спроможностей у фінансових технологіях, зокрема включно зі штучним інтелектом, стало одним із головних напрямів, на які комерційні банки роблять ставку.

«Останні роки ми послідовно просуваємо втілення стратегії “цифрового банку на передовому рівні”», — розповів на нещодавній пресконференції щодо результатів заступник голови Цитик Банку Ґу Ліньюнь (谷凌云). Загалом видно, що технологічні можливості цього банку прискорено вбудовуються в ключові бізнес-процеси. У таких чотирьох сферах, як зниження витрат, підвищення ефективності, контроль ризиків і кращий досвід користувачів, вивільняється реальна продуктивна сила.

Ґу Ліньюнь навів приклад із ринку фінансових угод: спираючись на власнорозроблену централізовану платформу кількісної торгівлі, загальний рівень автоматизації торгів уже перевищує 80%. Банк також одним із перших запровадив великі моделі для генерації кількісних стратегій: ефективність розробки стратегій зросла у 3 рази, банк точно вловлює міжнародні кросринкові різниці цін, а завдяки кількісним алгоритмам на рівні мілісекунд реалізуються повністю автоматизовані заявки, що ефективно уникає затримок ручних операцій. Щоденний обсяг торгів досягає понад 10 разів рівня 2024 року. AI-боти котирувань охопили чотири основні ринки: гроші (валюти), деривативи, спот-облігації/готівкові інструменти та валютний ринок, — ефективність зросла більш ніж у 5 разів, а обсяг торгів, що стимулюється, підвищився на 25%. Крім того, через власнорозроблені алгоритми оцінки банк реалізує самостійну оцінку основних деривативів, таких як валютні опціони та структуровані депозити, значно знижуючи залежність від зарубіжних моделей. Щороку економія коштів перевищує 1 мільйон юанів.

Ґу Ліньюнь також розповів: у частині застосувань штучного інтелекту інвестиції цього банку в обчислювальне «залізо» для інтелектуальних обчислень (智算硬件) у 2025 році зросли у 5 разів. Банк уже створив єдину AI-інфраструктуру (AI middle/back office platform) та кластер обчислювальної потужності GPU. Наразі кількість викликів малих моделей на місяць — близько 500 мільйонів разів, а піковий обсяг викликів великих моделей за день — понад 3 мільйони разів.

Розглядаючи 2026 рік і період «п’ятнадцятої п’ятирічки (十五五)», Ґу Ліньюнь заявив, що Цитик Банк і надалі буде тримати курс на ціль «технології як сила примусу/перевага (科技强行)», прагнутиме створити провідний у галузі «цифрово-інтелектуальний банк (数智化银行)» і візьме в фокусі чотири речі: по-перше, щоб робота організаційних механізмів відбувалася більш гладко; по-друге, щоб дані використовувалися краще; по-третє, щоб штучний інтелект інтегрувався в кожен куточок; по-четверте, щоб бар’єр безпеки став ще міцнішим.

AI розглядають як ключову рушійну силу структурних змін

Говорячи про те, що біржові банки роблять ставку на «штучний інтелект + фінанси», професор фінансів Нанкайського університету Тянь Лихуей (田利辉) повідомив кореспондентові Ценрального радіо з фінансових питань, що це означає перехід цифрової трансформації банківської сфери з «інформатизації» в «цифрово-інтелектуальну» нову стадію. Це водночас є неминучим вибором, щоб реагувати на звуження процентної маржі та підвищений тиск на операційну діяльність. Через зниження витрат і підвищення ефективності за допомогою AI, а також підвищення точності ризик-контролю — це також стратегічний «захват позиції» для перебудови ключової конкурентоспроможності.

Тянь Лихуей зазначив: з огляду на відповідні кейси можна побачити, що банки вже не розглядають AI як допоміжний інструмент «для додавання блиску», а як рушій продуктивності, який повністю вбудовується в ключові бізнес-процеси. Ця тенденція суттєво змінить структуру витрат у банківській сфері, моделі надання послуг і конкурентну картину. У майбутньому диференціація залежатиме від того, хто зможе реально перетворити AI-можливості на сталий прибутковий приріст.

«Наразі біржові банки розглядають AI як ключову рушійну силу структурних змін і постійно збільшують інвестиції в AI та його застосування», — зазначив дослідник Банку поштових заощаджень Китаю Лоу Фейпень (娄飞鹏). З огляду на фактичну ситуацію, банки мають масивні обсяги даних і, відповідно, мають перевагу у застосуваннях AI. AI через інтелектуальний ризик-контроль, автоматизовані служби підтримки (客服), прецизійний маркетинг тощо може суттєво знизити питомі операційні витрати й відкрити нові джерела доходу, що сприятиме переходу банківської сфери до інтелектуального розвитку та легкомасштабної капітальної моделі (轻资本模式).

У майбутньому, Тянь Лихуей радить: комерційним банкам прискорити розвиток AI-можливостей, і в першу чергу треба добре врахувати чотири виміри. По-перше, на стратегічному рівні потрібно «щось робити, а щось — не робити»: інвестиції в AI величезні, тому необхідно фокусуватися на ключових сценаріях, які здатні приносити максимальну цінність, як-от ризик-контроль, маркетинг і операції, а не сліпо прагнути до технологій «великих і всеохопних». По-друге, управління даними — це основа: точність AI-моделей дуже залежить від якості даних, тому банки мають з’єднати внутрішні інформаційні «острівці даних», створити єдині стандарти даних і систему управління. По-третє, технології та бізнес повинні глибоко інтегруватися, щоб уникнути явища «двох пластів, не пов’язаних між собою (两张皮)»: потрібно, щоб технічні працівники розуміли бізнес, а бізнес-менеджери розуміли AI, формуючи механізм узгодженої та швидкої ітерації. По-четверте, ризики та комплаєнс не можна відкидати: такі проблеми, як властивість «чорної скриньки» AI-моделей, алгоритмічні упередження, безпека даних тощо, мають контролюватися наперед, потрібно створити пояснювану та таку, яку можна аудитувати, структуру управління AI. Потрібно взяти за орієнтир стратегічну узгодженість, цінність сценаріїв, безпекові межі та екосистему талантів, і діяти з орієнтацією на обслуговування реальної економіки, щоб AI з «технологічної яскравої точки» справді перетворився на «показники результативності управління».

Лоу Фейпень у відповідь на запитання кореспондента також сказав: у формуванні спроможностей фінансових технологій комерційні банки, по-перше, мають посилити комплаєнс і протидію ризикам, ефективно використовуючи переваги технологій; по-друге, потрібно посилити управління даними та побудову стандартизації, розірвати інформаційні «острівці», підвищити ефективність обігу даних для протидії шахрайству; по-третє, посилити роботу з формуванням команди талантів і провести відповідну трансформацію організаційних структур.