«СберУниверситет» опубликовал аналитический отчет об изменении финансовой функции на фоне развития искусственного интеллекта. Материал основан на данных «Сбера» и на информации Gartner, McKinsey, Google, KPMG, JPMorgan, Всемирного экономического форума, российских работ и других открытых источников.

В отчете изучается появление роли ИИ-финансиста и модель его работы, технологический контур ИИ, сценарии применения технологии в различных сегментах финансового сектора, а также риски и ограничения в связи с внедрением искусственного интеллекта.

Ключевые выводы:

• «Сбер» в 2025 году реализовал больше 700 ИИ-инициатив и внедрил около 900 автономных агентов. Финансовый эффект превысил 475 млрд руб., в том числе больше 50 млрд руб. от применения генеративного ИИ;
• в банковской сфере появилась новая операционная роль — ИИ-финансист. Это специалист финансовой функции, для которого работа с ИИ-инструментами стала не дополнительным навыком, а частью профессионального инструментария. У него меньше времени уходит на сбор и обработку данных и больше — на постановку задач искусственному интеллекту, проверку их выполнения и принятие решений по результатам его работы;
• профиль ИИ-финансиста уже начал формироваться в нескольких ролях, существующих в крупных российских и международных финансовых функциях. Это специалист по управленческой отчетности, методолог МСФО, аналитик финансового планирования и анализа, казначей, контролер и внутренний аудитор, налоговый специалист;
• в новой модели работы финансовая функция оперирует тремя группами исполнителей: человеком, классическими цифровыми инструментами (ERP, EPM, BI, RPA, OCR) и автономными агентами на основе ИИ. Искусственному интеллекту передается поиск и сбор контекста, подготовка черновиков, первичный анализ, маршрутизация и работа с типовыми исключениями, а также управление знаниями;
• ИИ-ландшафт финансовой функции состоит из пяти взаимосвязанных слоев: данных, модели, приложений, агентов и контроля. Они работают только в связке, проблемы в одном из них снижают итоговый эффект, отмечают авторы;
• в «Сбере» считают, что на горизонте 12–18 месяцев 25–35% совокупного бюджета на ИИ должно идти на данные и инфраструктуру, 20–25% — на интеграцию с ERP, EPM, BI и операционными системами, 15–20% — на модели и лицензии, 10–15% — на контрольный контур, 15–20% — на обучение персонала, центр компетенций, пересмотр процессов;
• среди рисков применения ИИ называются зависимость от поставщика модели или собственной команды разработки, утечки данных, дублирование функций в приложениях, фрагментация интерфейсов, каскадные ошибки ИИ-агентов и их галлюцинации, а также невозможность объяснить решение регулятору и аудитору.

Расскажите знакомым: