Искусственный интеллект в финтехе: что уже работает в промышленной среде, Артём Летин "ВТБ"
Артём Летин, вице-президент, руководитель управления моделирования КИБ и СМБ, ВТБ. Форум Data Day 2026 «ИИ + Данные». Организатор — Издательский дом «Регламент».
Искусственный интеллект в банковской среде уже давно вышел за рамки экспериментов и используется в реально работающих промышленных процессах. Речь идёт не о демонстрационных стендах и не о единичных пилотах, а о системах, которые встроены в операционную деятельность и закрывают массовые, повторяющиеся и хорошо формализуемые задачи. Именно такие сценарии сегодня дают наибольший практический эффект.
Наиболее зрелым направлением названа потоковая обработка документов. Здесь AI применяется для распознавания сканов, типизации входящих документов и автоматического извлечения данных из текста. Смысл этого подхода в том, чтобы не просто прочитать документ, а сразу определить его тип, выделить нужные сущности и передать информацию в бэк-офисные системы без ручного ввода. Это особенно важно для таких процессов, как онбординг и финансовый мониторинг, где объём документов велик, а цена ошибки или задержки заметна для бизнеса.
Отдельный важный блок — текстовая аналитика. Она используется для обработки обращений клиентов и отзывов о банке и его продуктах. Такая аналитика помогает видеть проблемные зоны и сильные стороны сервисов, а также позволяет аналитикам быстрее находить нужную информацию в больших массивах данных. По сути, речь идёт о системном инструментарии для понимания клиентского опыта и выявления повторяющихся тем, на которые банк должен реагировать.
Ещё один практический сценарий — поиск по смысловой близости в базе обращений и применение таких систем для сотрудников контактного центра. Здесь AI помогает находить не просто совпадающие слова, а релевантные случаи по смыслу, например быстро отбирать обращения по конкретной проблеме клиента за нужный период. Дополнительно такие решения позволяют сотрудникам быстрее находить ответы в нормативных документах и формировать проекты ответов. Это снижает нагрузку на персонал, ускоряет обслуживание и повышает единообразие коммуникации.
В целом выступление показывает прагматичный подход к AI: ценность создают не абстрактные разговоры о технологиях, а чётко определённые процессы, где есть большой поток данных, повторяемость операций и понятный измеримый результат. Главный акцент сделан на том, что в условиях ограничений и высокой сложности особенно востребованы решения, которые уже умеют работать в реальной операционной среде и дают ощутимую пользу здесь и сейчас.
