Искусственный интеллект в банках

90% методов и инструментов искусственного интеллекта (ИИ), которые используют российские финансовые компании, основываются на методах машинного обучения.

95% компаний уже внедрили технологии ИИ в основные процессы. Наиболее продвинутые решения реализованы в риск-менеджменте (скоринг), а также в функциях по продаже и продвижению банковских продуктов.

84% респондентов ключевыми технологиями ИИ назвали деревья решений, 63% — сверточные нейронные сети.

47% уже в ближайшие месяцы планируют внед­рить генеративные предобученные трансформеры, а 37% — графовые нейронные сети. Большие языковые модели становятся технологическим драйвером развития ИИ в финтехе.

У 53% компаний финансового рынка нет утвержденной стратегии по развитию ИИ.

95% компаний финансового рынка уже внед­рили технологии ИИ в основные процессы. Однако для того чтобы перейти от точечной автоматизации процессов к полномаштабному использованию потенциала технологий ИИ, требуется полноценная стратегия, которая утверждена только у 35% опрошенных компаний, еще 12% включили вопросы применения ИИ в другие стратегические документы организации

У 80% компаний есть одно или несколько подразделений по анализу данных, но только 17% организаций имеют выделенные центры компетенций по ИИ.

95% компаний российского финтеха ключевым драйвером внедрения ИИ считают совершенствование процессов поддержки принятия решений.

83% компаний отметили, что ключевой барьер при внедрении ИИ — дефицит профильных специалистов. Наиболее востребованные — дата-сайентисты, дата-инженеры и дата-аналитики.

76% используют решения на основе Open Source, поэтому импортозамещение программного обеспечения не является тормозящим фактором для развития ИИ. При этом доступ к «железу» остается ограничивающим фактором.

40% российских компаний выразили беспокойство, что практически полностью отсутствуют отечественные инструменты для работы с ML.

86% компаний готовы к различным видам регулирования ИИ, 14% выступают категорически против любой формы регулирования.