employee from 01.01.2022 until now
Russian Federation
The article examines the economic efficiency of implementing artificial intelligence technologies based on annual reports, analytical materials and official documents (Presidential Decrees and Federal law). Based on the obtained data, an assessment is made of the financial results of transitioning to domestic alternatives, and the risks and disadvantages of integrating artificial intelligence into work processes are also considered.
banking sector, artificial intelligence, digital transformation, corporate management, Sberbank PJSC, VTB PJSC, Russia's technological development
Одной из самых обсуждаемых тематик 2026 года стало внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в рабочие процессы российских компаний начиная с малого и среднего бизнеса и заканчивая крупными корпорациями. Исторически банковский сектор считается одним из лидеров инвестирования в информационные технологии (ИТ), что демонстрирует активное интегрирование искусственного интеллекта в их рабочие процессы. Данное развитие влечёт за собой технологический прогресс России на мировой арене и именно поэтому с 2022 года идёт активное финансирование данного сектора.
По данным министерства экономического развития Российской Федерации с 2022 года по 2024 год в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» финансирование в ИИ увеличилось с 7 млрд руб. до 30 млрд руб.
В то же время активное развитие ИИ должно регулироваться российским законодательством. Первым важным документом в данном направление стал Указ Президента РФ №490 от 10 октября 2019 года «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», утвердивший Национальную стратегию развития ИИ до 2030 года [1]. Данная стратегия сформировала дальнейшие пути развития, установила важность технологического суверенитета России, а также поддержала взаимодействие государства и отечественных разработчиков для достижения установленных целей.
Говоря о банковском секторе, то наиболее важным считается Федеральный закон №187-ФЗ от 26 июля 2017 года «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации» [2]. В рамках данного закона банковские информационные системы стали относиться к объектам критической информационной инфраструктуры (КИИ), что влечёт за собой использование сертифицированных отечественных технологий. В связи со сложившейся напряжённой геополитической ситуацией в мире после февраля 2022 года, данный закон приобрёл большую значимость в результате ухода зарубежных компаний с российского рынка. Это привело к масштабному дефициту программных продуктов.
Также немалую роль в вопросе импортозамещения занимает Указ Президента №166 от 30 марта 2022 года «О мерах по обеспечению технологической независимости и безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации» [3]. В рамках данного документа с 1 января 2025 года был установлен запрет на закупку иностранного программного обеспечения для объектов КИИ. Таким образом, был произведён переход исключительно на отечественные аналоги. В условиях сложившейся ситуации и новых указов, банковскому сектору необходимо было переструктурировать свои ИТ инфраструктуры.
На сегодняшний день российские компании активно адаптируются к новым изменениям. Например, в 2023 году ПАО «Сбербанк» смогли предложить свой персонализированный ИИ под названием «Гига чат». Для клиентов банка они смогли добавить языкового ассистента, который помогает с запросами денежных переводов, а также упрощает систему поиска необходимой информации в мобильном приложение банка. Данный ИИ разработан на внутренней экосистеме Сбер и применяется для автоматизации службы поддержки с клиентами. Представленный пример демонстрирует положительный опыт внедрения отечественного аналога зарубежных сервисов, который доступен как клиентам банка, так и любому пользователю, который заинтересован в поиске информации через данный сервис. По состоянию на 2024 – 2025 годы «Гига чат» входит в число широко использующихся русскоязычных языковых моделей в банковском секторе.
Согласно годовому отчёту группы Сбер за 2024 год, в организации было реализовано более 1000 различных ИИ-моделей, которые используются в разных направлениях [4]. Примерами служат такие сферы работы банка, как риск-менеджмент, обслуживание клиентов, массовая рассылка, процессы кредитования, где заявки и предложения формирует ИИ под установленные характеристики и требования. Всё это упрощает работу компании, вносит свою пользу в решение определённых задач в ускоренном режиме, а также формирует более технологическое превосходство банка над другими компаниями. Если рассматривать более комплексно вопрос работы с клиентами, то можно выделить такую особенность искусственного интеллекта, которую не может предложить сотрудник офиса – это время. Искусственный интеллект на базе «гига чата» может работать круглосуточно, отвечать клиентам в разное время, не важно в каком городе России находится клиент. Использование ИИ влечёт меньше затрат для компании и большую результативность, которой делится компания в своих годовых отчётах.
Вопрос кредитования рассматривается в установленных банком форматах, которые они заложили в работу нейросети. Ежедневно компании Сбербанк поступает сотни тысяч заявок по вопросу кредитного предоставления. Для обработки всех заявок нужен большой штат обученных сотрудников. Автоматизация при помощи ИИ смогла позволить компании обрабатывать больше заявок в сутки, одновременно с этим предоставляя ежедневный отчёт и собирая обратную связь от клиентов.
Схожая ситуации прослеживается в сфере массовой рекламы и персонализации предложений. Теперь рассылкой напрямую занимается искусственный интеллект одновременно через мобильное приложение, сообщения, электронную почту и push-уведомления. Всё это увеличивает бюджет и имидж компании, как высокотехнологичной со своей внутренней экосистемой.
ПАО «ВТБ» в свою очередь реализуют собственные стратегии технологического развития в рамках своей программы «ВТБ 2.0» в период с 2023 по 2026 годов. ВТБ планируют до конца 2026 года перевести 70% операционных процессов в автоматизированный формат [5]. Представленная компания реализует проекты по внедрению ИИ в других направлениях. Например, на платформе VisionLab Luna компания представила идентификацию клиентов по биометрии лица в банкоматах и отделениях банка, что упрощает и ускоряет время пребывания клиентов в филиалах ВТБ. В рамках интеграции с Единой биометрической системой (ЕБС) ЦБ РФ банк подключён к федеральной инфраструктуре биометрического подтверждения личности. Также банк предоставляет возможность автоматического заполнения документов, верификацию данных и формирование отчётности. Цифровой документооборот уже введён в экосистему ВТБ, что позволило сократить среднее время обработки заявок до пары минут вместо прежних нескольких дней.
Старший вице-президент ВТБ Наталья Сурова в своём интервью для журнала «Коммерсантъ» от 10 декабря 2025 года отметила, что компания ВТБ активно внедряет современные технологии в свои рабочие процессы, как рутинного характера, так и более углублённой работы с финансовыми расчётами. По её словам, ИИ ускоряет рабочие процессы и уменьшает трудозатраты, которые компания может нести за собой. Банк использует ИИ не только в работе с клиентами, но и, например, обрабатывает документооборот компании, формирует договоры и контролирует качество представленных данных. Всё это отмечено в представленном ВТБ проекте «Цифровые советники финансового департамента», где указаны подключённые ИИ-автоматизации компании, а также роли, которые они выполняют. Всё это говорит о технологическом прогрессе банка, который активно реализует свои планы применяя современные технологии в работе своего сервиса.
Однако активный переход крупных компаний на частичную автоматизацию приводит и к ряду проблем, например, в сфере занятости, так как одна автоматизация при помощи ИИ может заменить целый отдел из 15-20 человек. С одной стороны для компании это выгодно получать результат тратив на это меньше ресурсов, но с другой стороны большое число работников относятся к данной тематике с осторожностью и видят угрозу сокращения целых отделов, так как их могут через время заменить нейросети.
Согласно годовому отчёту ПАО «Сбербанк» за 2023 год, общее число сотрудников составляло 287 000 человек. Проводя сравнительный анализ с отчётом 2010 года, где фиксируется число 325 000 человек, можно сделать вывод, что в компании идёт постепенное сокращение сотрудников в результате добавления новых технологий. По данным СМИ (РБК, Ведомости) за 2024-2025 годы, число сотрудников в отдельных подразделениях в особенности контакт-центрах численность персонала сократилась на 15-20%. Сама компания не считает данный процесс сокращением, а наоборот указывает на реструктуризацию отделов и распределение сотрудников на новые должности, направленные на работу с ИИ-технологиями, которые применяет банк в своей работе.
Говоря о ВТБ, то тут стоит отметить умеренное снижение количества персонала в период с 2021 по 2024 года, однако сумма в разы меньше, чем в Сбербанке. Это указывает на то, что политика банка направлена на корпоративный бизнес, требующий экспертного взаимодействия.
Таблица 1
Динамика численности персонала ПАО «Сбербанк» и ПАО «ВТБ» (в период с 2021 по 2024гг., тыс. чел.)
|
Показатель |
2021г. |
2022г. |
2023г. |
2024г. |
Тренд |
|
ПАО «Сбербанк» |
303 тыс. чел. |
295 тыс. чел. |
287 тыс. чел. |
270-280 тыс. чел. |
Снижение |
|
ПАО «ВТБ» |
77 тыс. чел. |
75 тыс. чел. |
72 тыс. чел. |
70 тыс. чел. |
Умеренное снижение |
Представленные данные свидетельствуют о умеренном снижение числа сотрудников в компаниях. Связано это как с переходом к автоматизированным процессам, так и с необходимостью в компании большего числа ИТ/ ИИ-специалистов. Уровень заработка ИТ-специалистов в разы превышает заработную плату других сотрудников, что также подтверждает активный поиск людей, которые больше разбираются в современных технологиях. Доля ИТ специалистов в компании Сбербанк увеличилась с 10% в 2021 году до 18-20% в 2024 году.
Экономические преимущества интеграции ИИ-технологий в банковский сектор имеют большое значение для крупных компаний. Автоматизации процессов, которые несут рутинный характер снижают стоимость затрат для компаний. Обслуживание и установка моделей машинного обучения (ML-модели) обходится компаниям дешевле, чем штат сотрудников, которым необходимо выплачивать зарплаты, арендовать помещение, а также учитывать ряд корпоративных обстоятельств таких как плохое самочувствие, желание отпуска, рабочее время, выходные и праздничные дни.
Кроме более продуктивной работы, стоит учитывать качество риск-менеджмента, так как ML-модели кредитного регулирования предоставляют более качественные прогнозы для компании по сравнению с традиционными скоринговыми картами, что выражено в уменьшение уровня проблем с задолжностями. Данная тенденция важна в условиях увеличения процентной ставки Центрального банка Российской Федерации (ЦБ РФ) с 2023 по 2025 года.
С ростом мошеннических взломов, возрастает также важность сохранности внутренних данных для компаний, особенно для банковского сектора, который собирает большое число конфиденциальной информации о клиентах. По данным ЦБ РФ сумма ежегодных хищений со стороны мошенников превышает 15 млрд. рублей. При мошеннических атаках на клиента банка может быть оформлен многомилионный кредит и сняты денежные средства со всех счетов. Российские банки в свою очередь при помощи ИИ-технологий могут предотвращать данные риски защищая свои системы от взломов и данные клиентов. Сбербанк в 2025 году представили своим пользователям ИИ-ассистента, который предотвращает кибератаки со стороны мошенников, что позволяет физическим и юридическим лицам защитить свой бизнес и сохранить данные в безопасности. ВТБ также реализует ИИ-стратегии для идентификации запросов пользователей и предотвращения взлома данных со стороны мошенников. Подключённые автоматизации распознают взлом аккаунта, а также нестандартные действия клиента с денежными средствами.
Заключение
Проведённое исследование свидетельствует о популярном тренде развития компаний, применяющих ИИ-технологий в своих рабочих процессах. На примере ПАО «Сбербанк» и ПАО «ВТБ», было выявлено, что банковский сектор является одним из главных инвесторов в ИТ-технологии. Это подтверждает их активное применение автоматизированных процессов как в работе с клиентами, так и в более углублённых стратегиях. Использование искусственного интеллекта позволило представленным компаниям в период с 2023 по 2026 года увеличить свои экономические показатели, при этом снизив операционные издержки.
Законодательная база в свою очередь вносит коррективы в коммерческие условия работы с ИИ. Указ Президента РФ №166 от 30.03.2022 и ФЗ-187 заменили привычную работу с зарубежными сервисами ИИ на использование отечественных аналогов, что позволило компаниям адаптироваться под сложившуюся ситуацию и разработать свои внутренние экосистемы, например, «Гига чат» от Сбербанка, которым пользуется огромное количество россиян по всей стране. К 2026 году данный рынок вышел на более устойчивый уровень, где крупные компании активно используют отечественные нейросети для работы своих сервисов, что позволяет минимизировать риски, с которыми ранее сталкивались крупные компании.
Переход к автоматизированным процессам приводит к изменениям в сфере занятости, где теперь искусственный интеллект выполняет операционные функции, однако вместе с этим появляется и спрос на сотрудников, которые разбираются в работе с ИТ и ИИ- технологиями. Корпоративное управление данным процессом влечёт за собой инвестиции в переквалификацию сотрудников и переходу к новой модели занятости [5].
К 2030 году ИИ будет определять конкурентное преимущество в российском банковском секторе. Банки не сумевшие к этому периоду сформировать собственную экосистему на базе искусственного интеллекта будут в значительной степени отставать в технологическом развитие, что может повлечь за собой снижение уровня доверия клиентов и дальнейшей дестабилизации работы сервиса. Таким образом, крупным компаниям необходимо активно инвестировать в современные технологии, формируя отраслевые стандарты ответственного и экономически обоснованного применения ИИ в интересах финансовой системы страны.
1. Ukaz Prezidenta Rossiyskoy Federacii ot 10.10.2019 №490 «O razvitii iskusstvennogo intellekta v Rossiyskoy Federacii» // Sobranie zakonodatel'stva RF. –– 2019. – №41.
2. Federal'nyy zakon ot 26.07.2017 №187-FZ «O bezopasnosti kriticheskoy informacionnoy infrastruktury Rossiyskoy Federacii» // Sobranie zakonodatel'stva RF. – 2017. – №31.
3. Ukaz Prezidenta Rossiyskoy Federacii ot 30.03.2022 №166 «O merah po obespecheniyu tehnologicheskoy nezavisimosti i bezopasnosti kriticheskoy informacionnoy infrastruktury Rossiyskoy Federacii» // Sobranie zakonodatel'stva RF. –– 2022. – №14.
4. Godovoy otchet gruppy Sber za 2024 god. [Elektronnyy resurs]. URL: https://www.sberbank.com/common/img/uploaded/_new_site/com/gosa2025/sber-ar-2024-ru.pdf . (Data obrascheniya: 02.05.2026).
5. Godovoy otchet PAO VTB za 2024 god. [Elektronnyy resurs]. URL: https://www.vtb.ru/media-files/vtb.ru/sitepages/ir/statements/annual/rus_vtb_go_02072025_2024.pdf . (Data obrascheniya: 08.05.2026).
6. Nacional'naya programma «Cifrovaya ekonomika Rossiyskoy Federacii»: utv. Pravitel'stvom RF, protokol ot 04.06.2019 №25. –– URL: https://spa.msu.ru/wp-content/uploads/4-1.pdf ( Data obrascheniya: 09.05.2026).
7. Aleksandr Vedyahin: «Ispol'zuem raznye metody prognozirovaniya inflyacii i klyuchevoy stavki, vklyuchaya II» //Vedomosti. –– URL: https://www.vedomosti.ru/kapital/innovations/characters/2024/11/21/1076350-aleksandr-vedyahin . (Data obrascheniya: 10.05.2026).
8. Primenenie Iskusstvennogo intellekta v finansovom rynke. – Bank Rossii, 2023. – s. 15. – URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/156061/Consultation_Paper_03112023.pdf (Data obrascheniya: 10.05.2026).
9. Golovanov V.I., Troickaya N.N. Rol' iskusstvennogo intellekta v reshenii voprosov suverennoy social'noy ekologii. Russian Journal of Management. 2025. T. 13. № 8. S. 359-374.
