Цифровая трансформация банковского сектора: как ИИ одобрил кредиты на 1,3 трлн рублей и меняет подходы к риск-менеджменту
Крупнейший российский банк Сбер сообщил о впечатляющих результатах внедрения искусственного интеллекта в процессы кредитования. По данным на 1 ноября 2025 года, с помощью AI-систем было одобрено финансирование жилищного строительства на общую сумму 1,3 трлн рублей, что на 300 млрд рублей превышает показатели аналогичного периода прошлого года. Столь значительный рост демонстрирует успешность цифровой трансформации в банковском секторе.
🤖 Технологический прорыв в проектном финансировании
Сервис СберБизнес, представляющий собой автоматизированную платформу для управления сделками, позволяет заявителям самостоятельно настраивать параметры финансирования. Клиенты могут в реальном времени изменять сумму, срок или структуру кредита, получая мгновенный перерасчет условий и обновленное решение системы.
Ключевые преимущества цифрового процесса:
- Мгновенное одобрение заявок при соответствии критериям
- Полная прозрачность процесса для клиента
- Возможность онлайн-отслеживания статуса сделки
- Снижение влияния человеческого фактора
С момента запуска цифровой экосистемы банк успешно согласовал 1175 сделок на общую сумму 4,7 трлн рублей, подтверждая эффективность выбранного подхода.
📊 Риск-менеджмент нового поколения: количественная оценка и гибкое управление
Использование технологий машинного обучения в проектном финансировании постепенно становится отраслевым стандартом. Кредитные организации активно внедряют AI-решения для комплексной оценки рисков, глубокого анализа застройщиков и ускорения процедур принятия решений.
В пресс-службе ВТБ подтвердили: «ИИ помогает оценивать риски количественно и гибко управлять портфелем». При этом представители банка подчеркнули, что решения, сформированные на основе анализа алгоритмов, проходят дополнительную проверку экспертами. Такой подход демонстрирует, что искусственный интеллект рассматривается как мощное дополнение к экспертной работе, а не как ее полная замена.
🔮 Эволюция банковских специалистов: от анализа данных к их интерпретации
По словам Ивана Лонкина, начальника управления клиентских отношений СДМ-Банка, современные AI-системы вышли далеко за рамки простого анализа финансовых показателей. Сегодня алгоритмы способны оценивать деловой потенциал компаний, анализировать отраслевые тренды и прогнозировать риски дефолта.
«ИИ может оперативно анализировать состояние отрасли, положение компании в ней, конкурентную среду, риски дефолта, а также перспективы развития», — отмечает эксперт.
Лонкин подчеркивает, что роль человеческого специалиста в кредитных процессах претерпела значительные изменения. Современные банковские работники работают не с массивами сырых данных, а с их готовой интерпретацией, оценивая результаты, сформированные AI-моделями. Таким образом, искусственный интеллект берет на себя рутинную аналитическую работу, а человек сосредотачивается на стратегических задачах и контроле качества.
💡 Стратегические перспективы: полная автоматизация к 2026 году
В Сбере анонсировали амбициозные планы по дальнейшей цифровизации процессов. Уже в 2026 году банк планирует перевести большинство сделок по проектному финансированию жилья в полностью автоматический режим. Этот шаг ознаменует новый этап в развитии банковского сектора, где AI-технологии станут основным инструментом принятия решений.
Ожидаемые эффекты от полной автоматизации:
- Сокращение времени рассмотрения заявок до минимума
- Повышение точности оценки кредитных рисков
- Уменьшение операционных издержек
- Улучшение клиентского опыта
🌐 Отраслевой контекст: ИИ как драйвер трансформации банкинга
Применение искусственного интеллекта в банковском секторе уже давно вышло за рамки простой автоматизации обработки заявок. Современные технологии позволяют не только ускорять анализ компаний, но и прогнозировать риски, выявлять отклонения в реальном времени и оптимизировать кредитные портфели.
Для финансовых организаций AI становится не просто инструментом повышения скорости принятия решений, но и стратегическим активом для управления качеством портфеля и минимизации рисков дефолта. При этом отраслевые эксперты единодушно подчеркивают: человеческий контроль остается критически важным элементом системы, а искусственный интеллект является лишь частью комплексной цифровой экосистемы кредитования.
Успешный опыт Сбера и других российских банков демонстрирует, что грамотное сочетание технологий машинного обучения и экспертного анализа открывает новые горизонты для развития финансового сектора и повышения его эффективности.
Редакция продолжит отслеживать тенденции цифровизации в банковской сфере и представит эксклюзивный анализ новых AI-решений по мере их появления на рынке.
