Мосбиржа утвердила стратегию развития искусственного интеллекта до 2028 г. Для развития клиентских сервисов Мосбиржа сделала фокус на ИИ-агентах — от специализированных под отдельные продукты до универсальных для комплексных финансовых задач.
Мосбиржа предусмотрела также обновление клиентских путей маркетплейса «Финуслуги» за счет интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в действующие продукты и запуска новых сервисов с приоритетным использованием технологии. «В корпоративных процессах намечен переход к широкому применению ИИ в компании. Сотрудники получат доступ к ИИ-продуктам, включая инструменты для написания кода и проведения встреч, персонального ассистента MOEX Insight. Запланировано развертывание платформенных компонентов для работы с ИИ. Под каждую задачу стратегия предусматривает использование нескольких языковых моделей разных типов и размеров. Это обеспечивает гибкую настройку решений и отсутствие зависимости от одного поставщика», — сказано в сообщении Мосбиржи.
Представитель пресс-службы ПАО «Банк ВТБ» сообщил корреспонденту ComNews, что банк планирует продолжать последовательно расширять применение ИИ: «В перспективе до 2026 г. включительно перед ВТБ стоит задача построения платформы для быстрого создания и тренировки навыков цифровых помощников, в ряде случаев — в виде интерфейсов для донастройки помощника руками бизнес-пользователей. Мы убеждены, что прикладные проекты в области ИИ всегда должны быть счетными. И даже с учетом исследований и проверки множества гипотез, которые далеко не всегда приносят прибыль, каждый вложенный рубль должен возвращаться двумя-тремя рублями на обозримом временном горизонте, на примерно равных основаниях с другими проектами автоматизации».
Директор по искусственному интеллекту в ИТ АО «Альфа-Банк» Святослав Соловьев рассказал, что банк последовательно масштабирует использование ИИ-агентов и получает измеримый результат: «IDE-Copilot помогает разрабатывать функционал на 20-25% быстрее; в пилотной области тестировщика программного обеспечения (QA) ИТ-агенты обеспечивают 50%+ ускорения выполнения задач сотрудника; ИИ-ассистент сопровождения автоматизирует 80-90% обращений клиентов. ИИ-агент QA умеет создавать контрактные API-автотесты для Apache Thrift и REST, генерировать сценарии Molder/Gherkin, разрабатывать функциональные и UI-тесты, выполнять прогоны и предоставлять итоговые отчеты. ИИ-агент системного аналитика готовит технические задания спецификациями API и моделями данных».
Представитель пресс-службы ассоциации «ФинТех» рассказал, что ключевой элемент стратегий — не просто модели, а ИИ‑агенты: «Это умные исполнители задач, которые понимают цель, разбивают ее на шаги, обращаются к внутренним системам и базам данных и возвращают готовый результат. Они работают по понятным правилам: с ограниченной автономией, защитными рамками и обязательным участием человека в чувствительных решениях. На практике это означает помощников в клиентском сервисе, которые запрашивают и проверяют документы; агентов в комплаенсе, которые собирают досье и приоритезируют тревоги; операционных ассистентов, готовящих сверки и отчеты; исследовательских помощников для инвестиционных команд».
Директор департамента голосовых цифровых технологий ООО «БСС» (BSS) Александр Крушинский сообщил, что компания также активно внедряет агентский подход в своих приложениях: «В частности, поддержка ИИ доступна в нашей речевой аналитике, базе знаний и бот-платформе, а в конце 2025 г. мы планируем крупное обновление бот-платформы, которое позволит делать через ИИ-агентов не только участки консультирования клиентов — это уже реализовано, — но и отдавать под управление комплексные сценарии обслуживания».
Коммерческий директор ООО «Гриндата» (GreenData) Сергей Лебедев рассказал, насколько ИИ-агенты развиты в отечественном финансовом секторе: «Наши сильные стороны — это локальные большие языковые модели (LLM) и суверенная инфраструктура. Зонами роста остаются зрелость MLOps/AI-governance и унификация данных. При этом именно финансовый сектор внутри страны является одним из лидеров по внедрению ИИ. ИИ-агенты и ИИ-сервисы в первую очередь используются для задач обслуживания клиентов, комплаенса и автоматизации документооборота».
Сергей Лебедев отметил, что некоторые банки создают Agent/LLM-платформы и масштабируют их на десятки команд: «По широте промышленной операционализации мы пока уступаем глобальным бенчмаркам — США и Сингапуру. Именно здесь сосредоточены масштабные корпоративные GenAI-платформы в JPMorgan, десятки или сотни прод-кейсов и измеримая экономическая отдача в DBS (Delivery by Seller — схема работы с маркетплейсом, при которой продавец самостоятельно хранит товар и доставляет заказы покупателям — прим. ComNews). Кроме того, быстро растет рынок Китая: ИИ-инструменты встраиваются в ядро рисков и процессы аудитов крупных госбанков».
