AI-native финансы: кто в России действительно готов к искусственному интеллекту

Финополис 2025 стал местом, где разговоры об искусственном интеллекте перестали быть футуристическими. Генеративные модели, цифровые ассистенты, агентные платформы — всё это уже не лабораторные опыты, а часть повестки крупнейших игроков финансового рынка. Своими наблюдениями о том, как далеко зашёл финансовый сектор и что сегодня мешает компаниям стать по-настоящему AI-native, делится Наталья Романова, директор по развитию ITFB Group: «Мы видим, как заказчики становятся всё требовательнее: им нужны не просто решения, а живые, эволюционирующие системы. Поэтому необходимо создавать продукты, которые растут вместе с бизнесом клиента».

Само понятие AI-native сегодня вызывает споры. Для одних — это клиентский сервис, где каждый пользователь получает уровень внимания, сравнимый с VIP-обслуживанием, только теперь от искусственного ассистента. Для других — это более глубокая трансформация: передача части управленческой логики и принятия решений искусственному интеллекту. Однако честно признать стоит одно — ни одна из компаний пока не достигла этой степени зрелости. И, возможно, это даже хорошо: технологическая осторожность часто означает осознанное развитие, а не движение в погоне за модой.

На площадке Финополиса удалось пообщаться с представителями ключевых игроков финансового сектора — от крупных банков вроде Московской биржи, Газпромбанка, МТС Банка, Банк Центр-Инвест до страховых компаний, как Согаз, и финансовых институтов, как Дом Р Ф. Разговоры с руководителями новых бизнес-направлений, директорами центров компетенций и ИТ-директорами позволили сделать вывод: большинство компаний уже экспериментируют с генеративными моделями, тестируя облачные версии YandexGPT и GigaChat, а также open-source решения вроде Llama, DeepSeek и Qwen. При этом почти никто не передаёт ключевые решения ИИ на уровень управленческих процессов — проекты пока остаются в рамках внутренних гипотез и тестов.

Мировая статистика подтверждает, что финансовый сектор активно идёт в ИИ, но зрелость остаётся ограниченной: по данным McKinsey, к 2025 году 78% организаций используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, однако только 5% компаний достигают измеримой ценности от своих ИИ-инвестиций, таких как рост доходов или снижение затрат (Boston Consulting Group). Прогноз рынка генеративного ИИ в финансовых услугах, по оценкам Grand View Research, предполагает рост с $ 1,67 млрд в 2023 году до $ 16,02 млрд к 2030 году — среднегодовой темп 39,1%.

Инфраструктурно финансовый сектор сделал серьёзный шаг вперёд. Большинство компаний построили собственные GPU-кластеры, отказавшись от облаков даже в защищённой версии. Это объяснимо — требования к безопасности в финансовой сфере остаются бескомпромиссными. Но новый вызов заключается в другом: как эффективно охлаждать вычислительные мощности, которые потребляют всё больше энергии и выделяют всё больше тепла.

Сегодня традиционные системы воздушного охлаждения постепенно уступают место иммерсионным технологиям. Именно на этом направлении сосредоточена ITFB Tech, технологическое подразделение ITFB Group, предлагая инновационное решение для дата-центров и кластеров искусственного интеллекта. Иммерсионное жидкостное охлаждение позволяет экономить до 90% энергии, в четыре раза сокращает операционные расходы и вдвое продлевает срок службы оборудования. Одна стойка с такой системой способна отводить до 240 кВт тепла — соизмеримо с энергонагрузкой целого городского квартала. И если раньше вопрос охлаждения оставался технической деталью, то сегодня он становится стратегическим фактором для устойчивости ИИ-инфраструктуры.

Узнать больше

Но «железо» — лишь одна часть картины. Вторая — архитектура взаимодействия моделей с корпоративными системами. На Финополисе особое внимание вызвали MCP-коннекторы — новый открытый протокол, который позволяет большим языковым моделям работать не только с текстом, но и с реальными данными, инструментами, базами и API. Фактически, MCP становится универсальным «USB» для ИИ, давая моделям «руки» для выполнения действий в бизнес-системах.

Если раньше интеграция требовала написания отдельных API для каждой пары сервисов, то теперь MCP создаёт единый стандарт взаимодействия. Для финансового сектора, где до сих пор сохраняются легаси-системы с ограниченными возможностями интеграции, это прорыв. MCP снижает зависимость от редких разработчиков, ускоряет внедрение решений и открывает путь к построению по-настоящему агентных платформ.

Отдельная тенденция, заметная на форуме, — формирование внутренних ИИ-лабораторий. Компании перестают рассматривать искусственный интеллект как эксперимент и начинают выстраивать устойчивую экосистему гипотез, приоритизируя их по экономическому эффекту. В этих лабораториях рождаются корпоративные платформы агентов — инструментов, способных выполнять задачи от обслуживания клиентов до поддержки управленческих решений.

Впрочем, говорить о полной окупаемости таких инициатив пока рано. Для многих инвестиции в ИИ — это ставка на будущее, попытка занять позицию на фронтире цифровой экономики. Банковский сектор традиционно был лидером в технологической трансформации, и, судя по темпам развития, останется им и в эпоху генеративного интеллекта.

Финополис показал: рынок готов к ИИ-инновациям, но движется с оглядкой. И в этом есть своя мудрость. Ведь для того, чтобы доверить искусственному интеллекту управление процессами и решениями, нужно не просто понимать его возможности — нужно создать инфраструктуру, которой можно доверять. Именно с этого начинается зрелость.