О том, как искусственный интеллект в банковской сфере переходит от роли инструмента снижения издержек к роли драйвера роста маржинальности, рассказывает Егор Ершов, коммерческий директор CommIT.

На Форуме FINNEXT 2026 много говорили о зрелости ИИ в финансовом секторе — в частности, Сергей Крылов (Сбер) поделился метриками эффекта от генеративных моделей. Параллельно Буба Османов (Т-Банк) поднял важную для рынка тему избыточного капитала и его влияния на ROE.
 
На стыке этих двух тем возникает вопрос, который мы последние полгода обсуждаем с заказчиками из топ-10 российских банков: «Почему ИИ до сих пор многие считают статьей расходов, а не центром генерации новой маржинальности?»

Часто ИИ в банке воспринимается как дорогая технологическая надстройка с неочевидной окупаемостью. Но проблема не в самой технологии — проблема в том, что ее эффект считают слишком узко.

· Если оценивать окупаемость ИИ как замену людей, результат почти неизбежно разочарует. Потолок такого подхода низкий, а внедрение — сложное. Каждый следующий процент экономии дается все тяжелее.

· Если же рассматривать ИИ как инструмент роста операционной эффективности и маржинальности, картина меняется. Прямо привязать ИИ-ассистента к ROI сложно, но можно измерять его влияние на P&L: растут ли кросс-продажи, снижается ли cost-to-serve, увеличивается ли маржинальность клиента.

ИИ не вытесняет человека. Он расширяет его возможности — как со стороны клиента, так и со стороны менеджера. ИИ позволяет делать то, что раньше было невозможно: анализировать массивы данных в реальном времени, предлагать персонализированные финансовые решения и доводить сделки до закрытия без трения.

Чтобы понять, как банки дошли до этой точки и почему переход от «экономии» к «генерации» неизбежен, важно посмотреть на эволюцию роли ИИ.

Этап 1. ИИ снижает операционные затраты (2022–2024)

Еще три года назад ИИ в банке ассоциировался прежде всего с сокращением операционных расходов:
— Чат-боты вместо колл-центров.
— Автоматический скоринг вместо кредитных аналитиков.
— Распознавание документов вместо операторов.

 Модель окупаемости была простой — сколько зарплат удалось сэкономить.

Этот подход работал, но у него был потолок: когда устранено до 80% рутины, дальше экономить практически нечего. Оставшиеся 20% — это сложные кейсы, юридически значимые действия и взаимодействие с регулятором, где замена человека на ИИ рискованна или запрещена. В дальнейшем процесс оптимизации усложняется, а его финансовая отдача начинает стремительно падать.

Этап 2. ИИ начинает влиять на продуктовые метрики (2025–2026)

Второй этап начался, когда банки осознали: потенциал простой экономии почти исчерпан и конкуренция требует роста, а не только оптимизации затрат. Старый вопрос «Сколько мы сэкономим?» сменился новым: «Как с помощью ИИ зарабатывать больше на каждом клиенте?»
 
Начиная с 2025 года ИИ перестает быть инструментом поддержки и становится инструментом управления маржинальностью. Раньше банк инвестировал во внедрение ИИ, чтобы снижать расходы. Теперь — чтобы увеличивать доход.

В CommIT мы видим это на примере нашего AI-ассистента для интернет-банка, встроенного в платформу ДБО. 

На основе нашего продукта мы выделили ряд функций и оценили их влияние на бизнес-метрики: 

* Разброс значений зависит от сегмента и типа продукта. 
Мы сознательно не даем усредненного «красивого» числа — в реальных внедрениях вариативность неизбежна. Однако тренд устойчив: по нашим данным, AI-ассистент увеличивает кросс-продажи в среднем в 1,3 раза.
Данные основаны на внутреннем анализе CommIT по результатам внедрения в одном из региональных банков (6 месяцев после запуска).

Важно: банк не просто экономит на операторах — он зарабатывает на кросс-продажах.

Мы наблюдаем прирост маржинального дохода на активного клиента (юридическое лицо) за 6 месяцев после внедрения в диапазоне до 30% по сравнению с контрольной группой.

Взгляд в 2027 год

Уже через год фокус сместится с вопроса «Как внедрить ИИ?» на вопрос «Как прозрачно измерять ROI и payback period для features на основе ИИ на уровне конкретных бизнес-процессов?»

Банки, которые уже сегодня переходят от «парадигмы экономии» к «парадигме генерации», получат значительный буст в эффективности.

В CommIT мы строим продуктовый портфель (ДБО, AI-ассистент) вокруг этого подхода: ИТ-решение для банка должно не просто работать, а зарабатывать. И измеряться не количеством функций, а вкладом в дополнительную маржинальность.

На FINNEXT 2026 мы услышали, что банки к этому готовы. Вопрос лишь в том, кто первым перестанет воспринимать ИИ как расход и начнет использовать его как инструмент управления капиталом.