Генеративный ИИ уже не просто эксперимент в Сбербанке – он приносит измеримый рост в почти всех подразделениях. Как отметил Сергей Крылов, вице‑президент по развитию технологического бизнеса, банк построил собственный закрытый контур, где модели обучаются и применяются без компромиссов по защите данных.
На конференции FINNEXT 2026 Крылов раскрыл, где сейчас проходит граница экономической целесообразности ИИ‑проектов. «Каждый сценарий рассматриваем отдельно», – сказал он. В банке создана площадка, куда попадают идеи, обсуждаются и оцениваются. Нет «запретных зон» – решение принимается по двум простым критериям.
Первый – насколько технология способна решить задачу и какого качества будет результат. Второй – расчёт стоимости внедрения и ожидаемого эффекта. Если юнит‑экономика новой схемы превышает текущую, проект получает зелёный свет.
Такой подход уже дал ощутимый результат. В кредитных операциях ИИ сокращает время подготовки документов с нескольких дней до нескольких часов, что экономит сотни тысяч рублей в месяц. В службе поддержки чат‑боты, обученные на внутренних данных, снижают количество звонков операторов на 30 %. В маркетинге модели генерируют персонализированные предложения, увеличивая отклик клиентов на 12 %.
Где банк откладывает внедрение? Крылов назвал три зоны: высокая цена лицензий крупных зарубежных моделей, требующих больших вычислительных ресурсов, и риски утечки чувствительной информации. В этих случаях команда выбирает локальные альтернативы или откладывает запуск до появления более выгодных условий.
Итог прост: Сбербанк использует генеративный ИИ только там, где расчёты показывают чистый плюс. На ближайшие два года планируется расширить платформу на юридический отдел и финансовый анализ, а также запустить пилотный проект по автоматическому аудиту транзакций. Если цифры сохранятся, ИИ станет ещё более глубокой частью операционной модели банка.
В Сбере AI уже не эксперимент, а рабочий инструмент, который повышает эффективность до 40 %. На крупных проектах по разработке софта команда из десятков специалистов использует генеративные модели для автоматизации дорогостоящих и повторяемых задач – результат видно сразу, а масштабировать можно без проблем.
Самый большой в стране колл‑центр тоже перешёл на GenAI. Стоимость минуты работы оператора известна, процессы повторяются каждый день, поэтому экономия от автоматизации измеряется в реальном времени. На таком объёме решения окупаются за несколько месяцев.
Сегодня почти каждый блок банка работает с ИИ. В ближайшие годы планируют усилить или частично автоматизировать любую функцию – от аналитики до клиентского обслуживания. Цель компании – внедрить ИИ во все ключевые процессы и сделать собственные GenAI‑сервисы доступными на рынке. За последний год цены на продукты упали, а тарифы GigaChat для бизнеса сократили в три раза.
Сергей Крылов, руководитель направления ИИ, выступит на форуме FINNEXT 2026, который пройдёт 7 апреля. Темой будет влияние искусственного интеллекта и глобальных сдвигов в маршрутизации на стратегии финансовых игроков.
Главный компромисс 2025‑2026 гг. – баланс между приватностью и суверенностью данных и качеством моделей. Сбер решает его, разрабатывая и обучая модели в фирме, а не просто внедряя чужие решения. Такой подход даёт контроль над данными и возможность быстро адаптировать технологию под бизнес‑задачи.
Итог ясен: собственные модели, агрессивные цены и широкое покрытие позволяют Сберу вести игру в сфере AI на опережение, превращая экономический эффект в конкурентное преимущество.
C. Крылов, руководитель отдела ИИ‑технологий, рассказал, почему в компании делают ставку на собственные модели машинного обучения. По его словам, полная интеграция от разработки до эксплуатации позволяет держать данные под контролем и избежать рисков, связанных с внешними сервисами.
«Создавать модель — дорого», — отметил Крылов. «Большинство фирм считают это барьером, но мы инвестируем в собственные решения, чтобы обеспечить конкурентное преимущество». Он пояснил, что внутренние модели показывают высокое качество по широкому спектру тем и могут быть дообучены под узкоспециализированные задачи. По мере роста рынка компании всё чаще будут искать такие адаптированные инструменты.
Ключевой вопрос — когда использовать открытый код, а когда разрабатывать всё с нуля. Крылов советует оценивать стоимость разработки, требования к безопасности и необходимость «узкой» специализации. Если задача типовая, открытый модуль может сэкономить время. Если речь о конфиденциальных данных или уникальном процессе, лучше вложиться в собственный продукт.
«Мы понимаем технологию, но не все нюансы бизнес‑процессов», — признает Крылов о роли партнёров. По его мнению, эффективным союзником будет компания, способная интегрировать ИИ в конкретную отрасль, предоставлять длительную поддержку и совместно дорабатывать модели.
Итог: компания планирует расширять сеть специализированных партнёров, чтобы предлагать клиентам готовые решения и одновременно сохранять контроль над данными. Следующий шаг — запуск программы совместных пилотов с выбранными партнёрами в финансовом и производственном секторах.
У компании, о которой говорит С. Крылов, уже есть серьёзные наработки в банковском секторе, но в нефтехимии, сельском хозяйстве и других отраслях экспертизы пока недостаточно. Поэтому они открывают партнёрскую программу и ищут компании, которые хорошо разбираются в конкретных индустриях. Такие партнёры должны уметь pinpoint‑ить места, где генеративный ИИ действительно повышает эффективность, и формулировать чёткие требования к моделям и инструментам.
По словам Крылова, цель не просто «внедрить технологию», а полностью пересмотреть бизнес‑процессы клиента. Генеративный ИИ рассматривается как способ изменить подход к работе, а не как очередное ПО.
Компания находится в «AI‑Native‑трансформации» и считает, что изменения затронут всех. В рамках программы они планируют совместно с партнёрами реализовывать проекты, которые принесут клиентам измеримый эффект.
Одним из ключевых вопросов, поднимаемых в диалоге, был риск‑менеджмент. Ответ Крылова: ИИ‑агенты банка работают в полностью изолированной среде, их действия ограничены заранее определённым набором задач. На этапе планирования сразу отсекаются функции, к которым агент не имеет доступа, что устраняет большую часть потенциальных угроз.
Дальше следует тестирование. Команды проводят модели угроз, проверяют сценарии нарушений и фиксируют «стоп‑факторы» – метрики сигнала, при превышении которых система автоматически отключается. Такой подход позволяет быстро вывести ИИ из продакшн, если требуется.
Итого, компания ищет отраслевых экспертов, готовых совместно с ними выстраивать AI‑решения, а также предлагает проверенный механизм контроля рисков для ИИ‑сервисов в продакшн.
Контролируемые AI‑агенты: как сохранять человеческий контроль
«Мы чётко определяем границы возможностей каждого агента», — заявили в компании, разрабатывающей автоматизированных помощников. По их словам, в редких случаях система может «потерять нить» и выйти из запланированного сценария. Решение простое: переключиться на базовый, полностью человеческий процесс.
Помимо «отката», команда обеспечивает планирование, аудит и контроль. Если что‑то отклоняется, можно восстановить всю цепочку событий и выяснить причину. На практике это выглядит как режим co‑pilot: человек в любой момент берёт управление на себя, а аварийное отключение не требуется.
С. Крылов, один из участников предстоящего форума FINNEXT, уточнил, зачем нужны такие разговоры на отраслевых встречах. «Для меня участие в FINNEXT — шанс обменяться реальным опытом с коллегами, которые ищут не технологии ради технологий, а инструменты для роста бизнеса. Живое общение помогает увидеть картину целиком, услышать разные мнения и понять, какие решения сейчас находят отклик у профессионального сообщества», — сказал он.
Итак, пока AI‑агенты набирают обороты, компании продолжают ставить на первое место возможность вернуть процесс под человеческий контроль. FINNEXT станет площадкой, где эти подходы проверят в диалоге, а не в пресс‑релизах.
Вывод: если вы хотите использовать AI‑ассистентов без страха потерять контроль, ищите поставщиков, предлагающих обратный путь к человеку и готовых обсуждать результаты в открытом форуме.
