Сегодня малый бизнес получает возможности, которые раньше требовали целых команд и миллионов инвестиций.  О том, как сложные инструменты из мира крупных корпораций стали доступны каждому, и какие решения уже сегодня открывают малому бизнесу новые возможности, мы поговорили с Анной Лоевской, директором дивизиона «Цифровой корпоративный банк» Сбербанка.

— Еще недавно доступ к сильной аналитике, автоматизации и персонализированным сервисам был преимуществом крупного бизнеса. Что именно изменилось за последние 2–3 года, какие инструменты или подходы сделали эти возможности реально доступными МБ?

А. Лоевская: Крупный бизнес может себе позволить сложные дорогостоящие учетные и ERP-системы. У малого бизнеса таких возможностей, как правило, нет. Кроме того, автоматизированные решения на основе ИИ и Big Data непросто интегрировать. Сложность интеграции и цена входа делали персонализацию и автоматизацию недоступными для большинства компаний сегмента малого бизнеса. 

Поэтому, например, на протяжении последних 8 лет в интернет-банке СберБизнес мы предлагали предпринимателям нефинансовые онлайн-сервисы и сервисы для ведения бизнеса и управления процессами, которые закрывали важные потребности бизнеса. А крупным компаниям предложили решения прямой интеграции Sber API, которые позволяют работать с банком непосредственно из их учетных систем.

Но технологии не стоят на месте. За последние два-три года нейросети обучились и стали намного эффективнее в обработке запросов, поиске информации и автономном решении многошаговых задач. И теперь они могут решать задачи, над которыми раньше трудились целые департаменты или автоматизированные системы. А еще они стали гораздо доступнее. 

Например, использование ИИ-помощника на базе ГигаЧат в интернет-банке и мобильном приложении СберБизнес в настоящее время не стоит нашему пользователю ничего и доступно каждому. Некоторые наши конкуренты уже предлагают клиенту платить за подобные услуги. Вполне возможно, что в будущем мы предложим пользователям некую расширенную версию наших нейроассистентов на платной основе, но об этом говорить пока преждевременно. Сейчас он представлен уже на странице входа в веб-версию интернет-банка СберБизнес и внутри, в самом интернет-банке (как в мобильном приложении, так и в веб).

Важный аргумент в пользу доступности: работе с ИИ-помощником не нужно специально учиться. Пользователю достаточно сформулировать обычный запрос по образу и подобию поисковых систем и получить совет или готовое решение, поиск которых раньше мог занять несколько дней. 

— В каких бизнес-задачах МБ быстрее всего получает эффект от ИИ — и где этот эффект уже можно прямо посчитать в деньгах?

А. Лоевская: Первый пример — автоматизация сценариев с ИИ-агентами, которые работают строго по заданной инструкции и/или базе знаний. Допустим, это сценарий автоматизации первой линии поддержки или сбора лидов по скриптам. ИИ как минимум может повышать экспертизу сотрудников (оперативно консультировать по определенным вопросам), а как максимум — выполнять работу автономно.

Второй пример — решение сложных творческих задач, требующих формирования планов, стратегий, поиска точек роста, оптимизации затрат. Например, у нас был кейс с предпринимателем из Смоленской области. Он обратился к нашему ИИ-помощнику с вопросом «Как повысить продажи?», получил несколько советов, последовал им и увеличил продажи неходовой продукции в несколько раз.

Как посчитать эффект? Это нетрудно сделать путем сопоставления. Допустим, бизнес растет и вам нужно расширить возможности первой линии поддержки. Как быть? Искать персонал, нанимать людей, расширять фонд оплаты труда? Можно поступить и так. А можно внедрить ИИ-решение (чат-боты, агенты и т.д.). Как правило, стоимость подписки на ИИ обойдется дешевле. 

Или, например, формирование маркетинговой стратегии — это услуга, которую продают специализированные агентства. Малому бизнесу зачастую она не по карману. А ИИ-помощник в СберБизнес составит ее по запросу бесплатно, и для этого вам не придется нанимать специально обученных людей, погружать их в ваши процессы и задачи, отвлекаться от основной деятельности. Экономия очевидна.

— Как меняются ожидания предпринимателей от банка как цифрового партнера? Ждут ли они уже не просто финансовых услуг, а готовых ИИ-инструментов для управления бизнесом?

А. Лоевская: Предпринимателям не нужны цифровые партнеры. Им нужно, чтобы кто-то за них решил рутинные задачи, из-за которых возникает множество хлопот и может наступить финансовая или административная ответственность. Например, вопросы по налогам, как сэкономить на отчислениях и тому подобное… Вопросов и потребностей у предпринимателя возникает очень много, и все они требуют внимания и экспертизы. 

А ведь чаще всего предприниматель на старте своего дела не говорит: «Я хочу работать на УСН, иметь доход от такой-то суммы, отчислять столько-то и искать маркетолога». Большинство формулируют свою мотивацию так: «Я хочу возить / кормить / одевать людей», «продавать радость», «обеспечивать район свежей выпечкой» и так далее. Ирония состоит в том, что, когда предприниматель погружается в операционку, на изначальное призвание у него просто не остается времени.
ИИ-ассистенты позволяют быстрее и эффективнее справляться с этими хлопотами и освободить предпринимателю время на то, ради чего он и открыл бизнес.

— Есть мнение, что крупные компании все равно сохраняют преимущество за счет ресурсов, данных и экспертизы. В чем тогда реальное «уравнивание»? Где ИИ действительно позволяет малому бизнесу конкурировать с крупным, а где разрыв по-прежнему сохраняется?

А. Лоевская: У крупных компаний есть свои специализированные ИИ-решения — потому что у них множество связей и зависимостей между процессами, сложная архитектура, своя специфика работы. 

У малого бизнеса задач не меньше. Но их кластеризация выше, и их проще разделить на процессы. С помощью ИИ малый бизнес может эффективнее администрировать бизнес-потребности, повышать рентабельность, экономить время и трудозатраты. Может показаться, что крупные компании получают больше эффекта от внедрения ИИ-решений. Однако на самом деле эффективность вполне сопоставима. У малого бизнеса больше гибкости и скорости, выше доля автоматизации (и ИИ-зации), и за счет меньших масштабов более ощутим эффект от внедрений. 

То, что мы наблюдаем сейчас, — это новая научно-техническая революция, где бизнес, который быстрее адаптируется под новые реалии, получает большее ускорение, новые рынки, кратный рост. Универсального ИИ для всех сегментов бизнеса нет. Модель необходимо либо обучать под конкретную задачу и отрасль, либо собирать на основе специальных ИИ-агентов. Уже сейчас мы изучаем ИИ-модели, которые «собирают себя» сами, дообучаются, создают агентов. 

— Что сегодня сильнее всего тормозит массовое внедрение ИИ в малом бизнесе? Это недоверие, нехватка времени, неочевидная окупаемость — или проблема в том, что нет простых и понятных сценариев?

А. Лоевская: Первая причина — стереотипы мышления. Они сложились из-за новостей о систематических галлюцинациях в ранних версиях LLM. Чаще всего эти проблемы уже решены. 

Вторая причина — пользователь «на входе» просто не уверен, что вложенные средства быстро окупятся. Третья причина — многие опасаются сложностей интеграции с существующими процессами в компании. Четвертая — пользователи переживают за безопасность и конфиденциальность передаваемых данных. И есть еще пятая — люди не очень наслышаны об успешных кейсах применения ИИ в бизнесе среди знакомых и контрагентов. А это один из самых убедительных аргументов. 

— Какую роль играют цифровые платформы и API-решения в распространении ИИ? Можно ли сказать, что именно через них ИИ становится доступным бизнесу «из коробки», без больших инвестиций?

А. Лоевская: Скорее не из коробки, а из личного кабинета онлайн. Благодаря ИИ процесс подключения и настройки интеграции стал гораздо проще и короче.
Сами API-инструменты также становятся проще и адаптируются под ИИ. Например, трансформируются под формат MCP.

Протокол МСР — это открытый стандарт для взаимодействия больших языковых моделей (LLM) с внешними источниками данных и инструментами. Он позволяет ИИ-моделям легко подключаться к внешним сервисам и платформам, заменяя множество сложных интеграций единым стандартизированным протоколом. Проще говоря, LLM-модель сама запрашивает и передает данные, обеспечивая нужный результат. Это упрощает разработку и повышает надежность подключения ИИ к корпоративным данным и сервисам. 

Что касается инвестиций — подключение к решениям Sber API предоставляется клиентам Сбера бесплатно.

— Можете привести пример, где внедрение ИИ в МБ не дало ожидаемого результата? В чем была главная ошибка?

А. Лоевская: Самая распространенная проблема — это внедрение ради внедрения. Как минимум нужно сформулировать главную идею (ответ на вопрос «зачем»), цель и инструменты для реализации, а также испытать ее в реальных условиях ведения бизнеса. Бывает и так, что ИИ не помогает упростить процесс, а усложняет его. Но это скорее недостаток гипотезы и изначальной идеи, а не издержки работы нейросетей.

— Если смотреть глубже: какая скрытая цена у внедрения ИИ для МБ — не только в деньгах, но в процессах, компетенциях, управлении?

А. Лоевская: Осваивать навыки работы с ИИ неизбежно придется всем. Это новая реальность. Даже если вы не работаете с нейросетями на постоянной основе, вы должны понимать принципы работы LLM-моделей и ИИ-агентов. Совсем скоро это станет такой же рутиной, как владение офисным ПО.

Но помимо этого нужно честно ответить себе на вопрос, как вы можете повысить свою экспертизу и производительность. Нашим пользователям в этом смысле намного проще — они могут регулярно обращаться к ИИ-помощнику в СберБизнес, совершенствуя навыки работы с нейросетями и получая практический опыт от работы с ИИ без каких-то глубоких интеграций.  

— Кто выиграет больше в ближайшие 2–3 года: те, кто уже сейчас внедряет ИИ, кто ждет зрелых решений или те, кто активно ищет перспективные партнерства? И что бы вы посоветовали предпринимателю, который не хочет упустить момент?

А. Лоевская: В выигрыше окажутся те, кто изучает возможности нейросетей, чтобы соответствовать ритму рынка и стандартам качества услуг на нем.
Если вы — корпоративный клиент Сбера, то уже сейчас перед вами открыты все возможности использования самых продвинутых технологий и решений, реализованных в Гига-ассистенте. Наш ИИ-помощник — это проводник в мире повседневных бизнес-задач и путеводитель в мир новых возможностей LLM-моделей. Очень рекомендую попробовать его в работе, и вы поймете, насколько это удобно, интересно и, главное, продуктивно для бизнеса.