Сейчас искусственный интеллект повсюду: в том числе и в финансовой сфере. При этом часто клиенты не понимают, как именно работают нейросети и можно ли им доверять. В этом материале на вопросы, которые нас всех волнуют, ответят специалисты, своими руками разрабатывающие нейросети и ИИ-модели.

— А почему ИИ такой умный? Как он вообще работает?

Отвечает Алексей Пустынников, Team Lead DS в команде GeoML в ВТБ:

Есть разные направления ИИ, и отвечать тоже придется по-разному.

Начать следует с самых ярких и хайповых: Large Language Models — большие языковые модели, LLM, а также VLM и Diffusion Models.

Именно модели таких типов появляются на уме, когда упоминается ИИ в современном контексте, и именно они отвечают за большую часть повседневных задач, которые решаются с помощью ИИ: с помощью этих методов можно переписать письмо в нужной стилистике (сделать его более мягким или наоборот жестким), перерисовать свою аватарку под определенный стиль, тем самым порадовав себя или друзей. По сути, такие модели — это копилка знаний, куда при обучении заложили колоссальное количество информации. Её модель достает по запросу, следуя алгоритмам.

Но это лишь вершина айсберга, есть и другая широкая категория моделей на основе ИИ. Они чуть сложнее для понимания, «пообщаться» с ними не получится. Это статистические модели, которые учатся предсказывать параметры, основываясь на анализе больших объемов данных. Например, рекомендательные системы, которые подсказывают, что вам может понравиться, на основе ваших предпочтений.

Такого рода модели имеют доступ к огромному массиву предыдущих покупок или действий по клиентам. Именно масштаб и позволяет делать предсказания точными и интересными для пользователя. Важно отметить, что данные, на которых обучается такая модель, обезличенные. Она не знает, кто конкретно чаще всего заказывает пиццу с ананасами (не осуждаем), лишь видит, что такому-то user id соответствует повышенная частотность заказов такого-то идентификатора продукта.

— А когда ИИ заменит людей в банке — ваши прогнозы?

Юрий Карев,начальник управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения, вице-президент, Банк ВТБ:

Мы не думаем, что ИИ когда-либо полностью заменит людей.

Искусственный интеллект замечательно справляется с задачами, где нужно быстро обработать большие объемы данных, найти закономерности, выявить аномалии или спрогнозировать поведение на основе статистики. Мы активно используем такие технологии, например, для оценки кредитных рисков, выявления мошенничества, персонализации предложений, чтобы повысить эффективность и точность.

Но ИИ не «понимает» в человеческом смысле. Поступить правильно в этически неоднозначной ситуации, увидеть репутационные риски или принять решения в условиях нестандартных кризисов, где требуется не только логика, но и интуиция, и опыт, сможет только человек. В банке мы ежедневно сталкиваемся с ситуациями, где нужно принять решение, которое формально противоречит модели на основе ИИ, но стратегически оправдано.

Я бы сказал так: ИИ — это наш помощник и ускоритель. Он расширяет возможности людей, но не заменяет их. Так что мы строим будущее, где человек и машина работают в связке: человек задает направление и понимает цель, а ИИ помогает пройти путь быстрее и точнее.

— Какие задачи в обслуживании клиентов ИИ решает лучше человека?

Антон Исправников, начальник управления моделирования для розничного бизнеса, Банк ВТБ:

Существует масса примеров того, как ИИ существенно экономит время сотрудникам. Часто даже вход через турникет осуществляется через распознавание лиц. Но есть и другие фишки.

Планирование встреч. У нас есть «умный протокол встреч». Созвоны преобразуются в текст, формируется выжимка ключевых договоренностей и список участников. Это экономит сотрудникам по несколько часов в неделю.

Умный поиск по внутренней базе знаний. Сотрудник может написать запрос и получить ответ на естественном языке. И вместо поиска документа, главы и статьи в нем, можно сразу получить ответ со ссылкой на источник.

Обработка обращений и жалоб клиентов. Чтобы правильно среагировать на обращение, надо понять его тематику. Заявок тысячи. А с применением ИИ можно сэкономить как минимум 2-3 штатные единицы в год и направить их на решение сложных стратегических задач.

— Может ли чат-бот ВТБ на основе ИИ обидеться, если я буду с ним грубо разговаривать?

Антон Гусев/Владислав Шадрин (ВТБ Онлайн):

Чат-бот ВТБ пока не умеет обижаться, и, наверное, мы не будем учить его этому. Гнев клиента часто справедлив, все-таки финансы — тема важная, и отключить эмоции невозможно. Преимущество робота в том, что он не испытывает эмоции и в любом случае пытается помочь пользователю/решить задачу пользователя. Обижаться он точно не будет :)

Банки любят говорить, что они — «опора финансовой стабильности». Но на деле последние годы они больше похожи на параноиков: тотальные проверки клиентов, блокировки переводов по 115-ФЗ, бесконечные «докажите источник средств». При этом крипторынок, который ещё вчера считался «серой зоной», сегодня шаг за шагом выстраивает собственную систему AML и KYC, местами даже жёстче банковской.

Банки формально защищены: у них прямой контакт с ЦБ, готовая инфраструктура, опыт десятилетий. Но именно это и мешает — слишком много легаси, слишком медленная перестройка процессов, слишком высокая цена ошибок. Внедрение новых правил превращается в бюрократическую драму, где главное — «не получить штраф», а не реально понять риски клиента.

У криптоиндустрии другой подход. Биржи и сервисы не могут позволить себе роскошь «просто заблокировать» клиента. Им важно доказать регуляторам, что они умеют отслеживать транзакции, не убивая UX. Поэтому появляются блокчейн-аналитические платформы вроде Chainalysis или Crystal, которые позволяют видеть путь каждой монеты. Такой уровень прозрачности банки до сих пор обеспечить не могут — их мир заканчивается на выписке по счёту.

Крипта адаптируется быстрее ещё и потому, что на неё давят сильнее. FATF, SEC, локальные регуляторы — все требуют одно и то же: полный контроль потоков. В итоге отрасль учится находить баланс между анонимностью и отчётностью. А банки, прикрываясь «законом», часто делают ровно противоположное — режут клиентов под одну гребёнку, не разбираясь в реальных рисках.

Через пару лет нас ждёт любопытный расклад: банки будут пытаться догнать крипту по технологиям анализа транзакций, а крипта будет догонять банки по юридической «чистоте». Вопрос только в том, кто быстрее встроится в повестку регуляторов. И есть шанс, что первыми будут не те, кто сидит в стеклянных офисах на Неглинке, а те, кто вчера торговал биток с ноута.

От «самого надёжного» к объекту критики аналитиков — всего один квартал. Где именно банк оступился и чего теперь ждать акционерам?

Новый выпуск подкаста от инвест-канала «Fond&Flow»

🎲#74. Под ребрами..

Итак, дошли руки до результатов самого лучшего банка России за 2024 год. Если вспомнить, что говорили о нём после публикации МСФО за прошлый год, то сегодня всё сильно изменилось.

🗿Несколько дней назад БСПБ опубликовал отчет за 2-й квартал 2025 года. Результаты вызвали массу негатива не только в сторону банка, но и всего сектора в целом. Несмотря на рост доходов, увеличение резервов, снижение рентабельности и какие-никакие дивиденды привели к падению акций на 6% в день публикации, а сам отчёт назвали "неожиданным разочарованием".

Что пошло не так у одного из лучших банков прошлого года? Действительно ли отчёт оказался таким плохим и как теперь реагировать на это инвесторам? Давайте смотреть...

Ключевые показатели за 2-й квартал 2025 года:

• 🔺Чистый процентный доход вырос на 17%, до 19,5 млрд ₽. А все благодаря впечатляющему расширению кредитного портфеля (+18,3% г/г). Корпоративный портфель прибавил 16% с начала года, а розничный — 7,8% (до 174,7 млрд ₽).

• 🔺Чистый комиссионный доход увеличился лишь на 5%, до 2,8 млрд ₽, за счёт роста транзакционной активности. Но из-за малой доли в общей выручке (24,4 млрд ₽) он не стал основным драйвером.

• 🔺Доход от операций на финансовых рынках подрос на 9%, до 2,8 млрд ₽, но, увы, как и комиссии, не смог спасти общую картину.

• 🔻Чистая прибыль упала аж на 19,2% за год и на 38% по кварталу, составив 9,1 млрд ₽. И ключевой причиной стал резкий рост отчислений в резервы (6,9 млрд ₽, почти вдвое больше, чем годом ранее) + увеличение операционных расходов на 20,6%, до 6,6 млрд ₽.

И казалось бы, неплохо... Да, просели где-то по доходу от комиссий, где-то снижение ставки сыграло против, но рост в целом положительный. В чем же проблема?

Основная претензия именно к показателям была основана на контрасте между первым кварталом и вторым. Если в первом мы видели продолжение той хорошей базы с 2024 года, где чистая прибыль прибавила чуть ли не 20%, то во втором она снизилась на те же 20%. Здесь и возникают вопросы.

🚨 Качество активов: звоночки, которые уже не просто звоночки

Сначала хочется отметить, что с качеством кредитного портфеля всё нормально. На первый взгляд. Просрочка (NPL) выросла лишь на 0,2 п.п. с начала года, до 4,9%, а покрытие резервами осталось на комфортном уровне 86%.

Но, как это часто бывает, главное скрыто в деталях...

⚠ Самое тревожное, что я увидел — это рост стоимости риска (COR), который взлетел с -0,02% до 3,4%, что для консервативного БСПБ с исторически низкорисковым портфелем — мягко говоря, не очень. Это и указывает, что у банка явные проблемы с качеством активов. Отчисления в резервы составили 6,9 млрд ₽, что и стало ключевой причиной падения прибыли.

Кроме того, менеджмент пересмотрел прогноз COR на 2025 год с "менее 1%" до "менее 2%", ожидая дальнейшего ухудшения финансового состояния заёмщиков, особенно в корпоративном сегменте.

💼 Дивиденды или подачка? Чего на самом деле ждать инвесторам

Ну и подходим к самому главному фактору критики аналитиков — дивидендам

Менеджмент решил перестраховаться из-за роста резервов и снизил коэффициент выплаты дивидендов до 30%, что соответствует нижней границе дивидендной политики...

❗По итогу выплаты за 1-е полугодие составят 7,4 млрд ₽, или 16,61₽ на акцию. При цене акций 350–370₽ это всего 4–5% див.доходности. И это на фоне прогнозов аналитиков в начале года о выплатах до 30₽ за полугодие и доходности до 16,6% за год. Сейчас, с учётом слабого 2-го квартала, она составит 8–9%. Это всё ещё конкурентно, но ниже, чем у большинства в секторе.

Именно это спровоцировало падение акций в день публикации. Но, как говорится, ваши ожидания = это ваши проблемы.

🤔 Как по мне, после отчёта нельзя назвать БСПБ какой-то плохой компанией, в которую категорически нельзя инвестировать. Да, согласен, это не лучший выбор для тех, кто ищет высокую див.доходность или быстрый рост акций. Однако благодаря сильной капитализации, росту депозитов и перспективам стабилизации качества портфеля акции легко могут вернуться к 400₽. Текущий P/E (3,4x) ниже среднеисторического (3,8x), что говорит о недооценённости. Но, судя по объёмам, рынок больше ориентируется на тех, кто выиграет от смягчения ДКП. В целом, с этим согласен.

Очень важна ваша поддержка — плюсани пожалуйста ♥️, и подпишись на канал, чтобы не упустить от меня что-то интересное!

Прошлые выпуски:

• 🌀 ВКонтакте — прибыль в отчётности, убыток в реальности и сказка про «92,5 млн активных»: MAX, допэмиссия и новые приключения для миноритариев

• 💎 АЛРОСА — разовая прибыль, вечные проблемы. Как продать с дисконтом активы в Африку и выдать это за рост бизнеса? Здесь научат...

• 🔩 Северсталь — производим много, зарабатываем мало, или как жить с эффектом «дешёвой стали». Есть ли смысл после отказа от дивидендов?