У банковского ИИ появилась промышленная экономика: лидеры уже считают предотвращённые п...
У банковского ИИ появилась промышленная экономика: лидеры уже считают предотвращённые потери, выручку и стоимость высвобождённой мощности, закладывают эффект ИИ в финансовые планы и начинают менять под него оргструктуру. Но пока из 1000+ опубликованных банковских кейсов лишь около 1% имеют раскрытый финансовый результат. Что показывает свежий Evident AI Index 2026 Индекс вышел 6 октября и охватывает 50 крупнейших банков Северной Америки, Европы и АТР. Высокий балл означает прежде всего зрелость AI-инфраструктуры и организации, а не максимальный ROI. ▪️ За год средний балл 50 банков вырос на 26%, или на 9,6 пункта — почти втрое быстрее среднего темпа 2023–2025 годов. JPMorganChase сохранил первое место, Capital One — второе, RBC — третье. Далее идут CommBank, Wells Fargo, UBS, Bank of America, Citi, Morgan Stanley и TD. Причём все нынешние топ-10 уже когда-либо входили в десятку, а шесть банков находились там во всех выпусках рейтинга. То есть лидерство пока очень устойчиво. ▪️ С 2021 года эти 50 банков публично раскрыли 1 107 кейсов внедрения ИИ. Но лишь 12% имеют результат по операционному KPI, а около 1% — финансовый. На первую десятку приходится четверть всех кейсов, где банки вообще сообщают об эффекте, и примерно половина кейсов с прямым финансовым результатом. ▪️ В первом квартале 31% новых банковских кейсов были связаны с агентами, против 15% кварталом ранее. ▪️ Во II квартале банки объявили о 93 новых сценариях применения ИИ — это рекорд и на 45% больше, чем кварталом ранее. Особенно быстро растёт использование ИИ в корпоративном банкинге: число новых кейсов увеличилось с 8 до 22, а в управлении капиталом — с 4 до 12. Банки чаще используют ИИ там, где много документов и ручной работы: в кредитовании, онбординге, KYC, риск-контроле и подготовке материалов для клиентских менеджеров. Это заметный сдвиг по сравнению с первой волной генеративного ИИ. Раньше банки в основном давали сотрудникам универсальные ИИ-помощники, теперь технологии встраивают непосредственно в отдельные процессы и передают им часть работы от начала до конца. ▪️ Похожая история произошла с разработкой: ИИ-инструменты становятся базовой инфраструктурой, поэтому лидеры начинают оценивать сокращение бэклога и способность ИИ выполнять задачи end-to-end. Подписывайтесь на Финтехно