На Форуме FINNEXT состоялся масштабный блок, посвящённый влиянию искусственного интеллекта на экономику компаний. Программа объединила две части — сессию докладов AI-Economy и панельную дискуссию «Public Talk с IT-лидерами самых технологичных финтехов страны». Модератором обеих встреч выступил Никита Худов, заместитель генерального директора Альянса ИИ.

Сессия открылась ключевым тезисом: рынок уже перешёл от точечных экспериментов с ИИ к масштабной интеграции — и этот переход создаёт ощутимое расслоение между компаниями. Пользователи ИИ экономят в среднем 5,4% рабочего времени (2,2 часа в неделю), а продвинутые — более 9 часов. Инвестиции в технологию выросли в 13 раз за последние 10 лет, а экономический эффект от её внедрения может достичь 5,5% ВВП к 2030 году. При этом значительная часть потенциала остаётся нереализованной.

В рамках сессии докладов AI-Economy более 10 спикеров представили собственные кейсы, инструменты и подходы к внедрению ИИ — от агентных архитектур и LLM-решений до методологий оценки ROI. Доклады охватили весь путь: от первых пилотов до промышленной эксплуатации в масштабах крупнейших финансовых организаций страны.

Панельная дискуссия «Public Talk с IT-лидерами» собрала за одним столом Игоря Маслова (Т-Банк), Алексея Ульенкова (Газпромбанк), Андрея Кузнецова (НСПК) и Александра Крайника («Сравни»). Обсуждение строилось вокруг трёх блоков: стратегия ИИ-трансформации, агенты и мультиагентные системы, монетизация и измерение финансового эффекта.

Алексей Ульенков обозначил одну из ключевых управленческих задач в контексте ИИ-трансформации: «Когда мы говорим про искусственный интеллект, подход к Discovery в продуктах нужно менять. Одна из основных наших управленческих задач — вырастить компетенцию именно Discovery применительно к задачам генеративного ИИ.»

Андрей Кузнецов описал позицию платёжной инфраструктуры в новом мире развития ИИ: «Мы видим, что рынок активно смотрит в сторону разработки ИИ-агентов. Со своей стороны — в части проведения транзакций — мы готовы к диалогу с банками для изучения и дальнейшего развития этого направления. Уже ведем переговоры с рядом кредитно-финансовых организаций», — добавил он.

Отвечая на вопрос о том, как в 2026 году отличить промышленную мультиагентную систему от демо, Игорь Маслов назвал три ключевых критерия: «Три метрики, которые отделяют промышленный агент от демо: качество, автономность и измеримый экономический эффект. Сделать демо сейчас очень легко. Но если вы хотите решение, которое приносит реальную пользу, — история с качеством является краеугольным камнем. Агент не должен требовать постоянного сопровождения со стороны людей. И надо уметь считать эффект: иногда люди делают классные штуки, которые в принципе не окупаются, или решаются более простыми вариантами — дешевле, проще и иногда качественнее.»

Подводя итоги дискуссии, Александр Крайник сформулировал главный практический барьер внедрения ИИ: «В синхронизации Discovery и Delivery кроется серьезная проблема: она связана с кадрами, процессами и дефицитом необходимой рынку экспертизы.»

В завершение встречи спикеры поделились конкретными цифрами: согласно их данным, доля нового кода, создаваемого с помощью ИИ, составляет в Т-Банке — 30–35%, а в «Сравни» — более 5%. Газпромбанк ставит целью достичь отметки в 30% к концу 2026 года.