Фінансовий сектор обіймає ШІ: гроші тісні, люди ще тісніше

Чому фінансові установи недостатньо інвестують у стратегію штучного інтелекту?

Журналіст Цзян Сінь

Щодня банки обробляють тисячі заявок на кредитування. Як підвищити ефективність перевірок при обмеженій кількості співробітників у головному офісі? Великі моделі штучного інтелекту (ШІ) змінюють робочий процес банків: використовуючи великі моделі, банки можуть всебічно перевіряти всі кредити, переходячи від вибіркових перевірок до повного охоплення, а також виявляти порушення та зменшувати збитки.

«Завтра потрібно зустрітися з клієнтом — підприємцем. Які продукти йому запропонувати? Які складні питання може поставити клієнт?» — у страховій компанії новий агент повторює симуляцію з AI-«тренером» на телефоні. Незабаром цей агент, який раніше не міг укласти жодного договору, став успішним співробітником із стабільними угодами.

17 березня 2026 року на презентації звіту «ШІ сприяє оновленню фінансового сектору материкового Китаю та Гонконгу» партнер з управлінського консалтингу PwC China Ван Цзянпін поділився вражаючими прикладами застосування ШІ.

З жовтня 2025 року по січень 2026 року PwC провела дослідження серед 201 фінансових фахівців у банках, страхових компаніях та управлінні активами материкового Китаю і Гонконгу, а також провела 20 глибоких інтерв’ю, щоб намалювати поточний стан впровадження ШІ у фінансовій галузі: високий ентузіазм, але з очевидними проблемами.

** Важливість стратегії, недостатні інвестиції**

Якщо говорити про галузь із достатнім фінансуванням, то як йдуть справи з застосуванням ШІ у фінансових установах?

За даними дослідження PwC, застосування ШІ у фінансових організаціях можна поділити на три рівні: перший — внутрішнє використання, наприклад, пошук у внутрішніх базах знань, що вже досить розвинене у провідних банках і мало помітне для клієнтів; другий — застосування, що відчуває клієнт, наприклад, чат-боти, інвестиційні рекомендації, послуги після транзакцій, але у сферах боротьби з відмиванням грошей та внутрішнього контролю вже досягається значний ефект; третій — безпосередні угоди з клієнтами або рекомендації щодо інвестицій і фінансового планування, але через необхідність забезпечення прозорості, справедливості та можливості відстеження логіки таких систем, їх масштабне впровадження у короткостроковій перспективі ускладнене.

Керівник з управління активами та багатством PwC China Ні Цин виявив, що різні галузі по-різному впроваджують ШІ. Банківський сектор зосереджений на управлінні ризиками, боротьбі з відмиванням грошей та дотриманні нормативів; страхова — на підвищенні кваліфікації агентів, обслуговуванні клієнтів і врегулюванні страхових випадків; сектор управління активами та багатством — на інвестиціях, управлінні портфелями, аналізі даних і ринків.

«Опитані організації вже отримали приблизно 10–15% прибутку від інвестицій у ШІ, але вони більше цінують довгострокову цінність, яку ШІ може принести для підвищення позицій на ринку та розширення стратегічних можливостей», — зазначив Ван Цзянпін. Однак між ідеалом і реальністю існує значна прірва: дослідження показало, що 61% фінансових установ витрачають на ШІ менше 10% свого технологічного бюджету.

Чому не інвестують більше? Ван Цзянпін пояснює, що у сучасних умовах збільшення технологічних витрат у фінансових установах ускладнене. Потрібно змінювати структуру — зменшувати витрати на традиційні технології, знижувати витрати на розробку та тестування звичайних бізнес-процесів і спрямовувати зекономлені кошти у сферу ШІ. За збереження існуючого бюджету, якщо підвищити частку інвестицій у технології та ШІ до високого рівня, традиційні технології постраждають. Крім того, фінансові установи прагнуть стабільності, тому у процесі трансформації рухаються повільніше, ніж інші галузі, але швидкий розвиток ШІ ускладнює їхню здатність йти в ногу з технологічним прогресом, що створює ситуацію, коли стратегічно важливо інвестувати, але короткострокові результати не завжди очевидні.

Проблеми з кадрами та даними

«Внутрішнє навчання триває довго, а зовнішній пошук кадрів ускладнений високими зарплатами у технологічних компаніях», — розповів один із HR-фахівців у державному великому банку.

Дослідження показало, що лише 29% фінансових установ створили культуру «пріоритету ШІ», а нестача кадрів і застаріла організаційна структура є більш серйозними перешкодами, ніж недостатні інвестиції та технічні проблеми.

Лі Вейбін, партнер PwC China з управління консалтингом, зазначив: «Респонденти загалом відзначають, що найбільша проблема — це труднощі з пошуком фахівців, які одночасно розуміють бізнес і алгоритми. Навчання та підвищення кваліфікації існуючих співробітників, а також створення стимулів для використання ШІ у трансформації — важливі для формування культури пріоритету ШІ. Деякі фінансові компанії розглядають можливість створення спеціальних механізмів для подолання традиційних підходів до найму, наприклад, страхові компанії заснували дослідницькі інститути ШІ, пропонуючи високі зарплати для залучення висококваліфікованих кадрів; банки через навчання і оцінювання стимулюють перехід традиційних технологічних фахівців у сферу ШІ. Важливо також, щоб керівництво особисто підтримувало і просувало застосування ШІ».

Крім кадрів і корпоративної культури, ключовим фактором є дані. Дослідження показало, що головними перешкодами для збільшення інвестицій у ШІ є доступність даних (30%), регуляторний тиск (20%) і необхідність підтримки існуючих систем (14%). Питання безпеки даних і захисту приватності вважаються найважливішими викликами у сфері управління даними, що змусило 90% фінансових установ покладатися на внутрішні власні дані для підтримки застосувань ШІ.

Вважає Ван Цзянпін, що дані для ШІ поступово переходять від структурованих до неструктурованих. У фінансових установах не враховуються багато неструктурованих даних, таких як кредитні політики, керівництва з управління ризиками, знання для аудиту, інструкції для страхових компаній тощо.

Проблема «галюцинацій» великих моделей ускладнює їхню здатність відповідати вимогам щодо точності даних у традиційному бізнесі. «Наприклад, у страхових випадках при ДТП, якщо у системи виявляються зв’язки між заявкою, автомобілем, що був пошкоджений, та страховим агентом або автосалоном, це може свідчити про шахрайство. Якщо зосередитися лише на даних про виплату, ігноруючи ці зв’язки, модель не зможе виявити шахрайські схеми. Тому потрібно створювати онтології, моделювати зв’язки між об’єктами і вбудовувати ці зв’язки у модель для підвищення точності виявлення», — пояснив Ван Цзянпін.

З розвитком ШІ фінансові установи стикаються з новими викликами у сфері управління ризиками. Звіт показав, що у системах захисту на вході та виході вже впроваджені базові заходи безпеки, але при динамічних ризиках під час роботи моделей бракує ефективних автоматичних систем моніторингу.