Искусственный интеллект в финтех-операциях в 2026 году: как он сокращает расходы и увеличивает прибыль

Введение

Искусственный интеллект повсеместно обсуждается в сфере финтеха, но многие команды по-прежнему задаются более практическим вопросом: где именно ИИ в финтех-операциях действительно улучшит рентабельность и выручку в 2026 году, помимо демонстраций чат-ботов?

Этот вопрос вполне обоснован.

Опрос руководителей компаний, проведенный PwC в 2026 году, показывает, что разрыв между внедрением ИИ и измеримыми результатами по-прежнему существует: только 12% руководителей сообщили о выгодах от ИИ как в плане сокращения затрат, так и в плане увеличения доходов, в то время как 56% заявили, что пока не увидели существенной финансовой выгоды.

В этой статье рассматриваются области применения ИИ в финтех-операциях к 2026 году, где он оказывает наиболее сильное влияние на бизнес, включая снижение затрат, повышение производительности, контроль рисков и увеличение доходов, выходящие за рамки использования чат-ботов. Также объясняется, как расставлять приоритеты в инициативах по внедрению ИИ в финтех-операциях, чтобы их было легче измерять, безопаснее запускать и с большей вероятностью масштабировать.

Статья подготовлена ​​компанией ilink, опытным разработчиком программного обеспечения и блокчейн-технологий, а также надежным технологическим партнером с более чем 12-летним опытом работы в сфере IT.

Почему использование ИИ в финтех-компаниях выходит за рамки чат-ботов

Чат-бот может улучшить качество обслуживания клиентов на первой линии поддержки, но наибольшая окупаемость инвестиций в финтех-компании, использующие ИИ часто достигается за счет рабочих процессов, которые напрямую влияют на затраты, потери от мошенничества, конверсию при регистрации, ошибки при платежах и производительность аналитиков.

Финтех-компании хорошо подходят для внедрения ИИ, поскольку они, как правило, сочетают в себе следующие аспекты:

• Большой объем работы в отделах поддержки, адаптации новых клиентов, предотвращения мошенничества, соблюдения нормативных требований и обработки платежей;
• Структурированные данные и повторяющиеся этапы процесса;
• Четкие операционные показатели, такие как время обработки, количество ложных срабатываний, процент ручной проверки и время решения проблемы;
• Прямая взаимосвязь между показателями операционной деятельности и результатами выручки.

Также усиливается давление в вопросе правильной реализации. Опрос NVIDIA о внедрении ИИ в финансовом секторе в 2026 году показывает, что отрасль переходит от пилотных проектов к серийному производству: почти все респонденты заявили, что бюджеты на ИИ увеличатся или останутся стабильными, и многие инвестируют в оптимизацию уже работающих рабочих процессов.

Что считается искусственным интеллектом в финтех-компаниях

Когда мы говорим об ИИ в финтех-операциях, мы имеем в виду ИИ, интегрированный во внутренние рабочие процессы, системы поддержки принятия решений и оперативное исполнение, а не только в интерфейсы чата для взаимодействия с клиентами.

Это включает в себя автоматизацию с помощью ИИ для таких финтех-операций, как:

• Поддержка оперативных операций и помощь агентам;
• Проведение анализа мошеннических операций и оценка рисков транзакций;
• Автоматизация процесса регистрации и проверки документов в рамках процедуры KYC/KYB;
• Вторыми пилотами в операциях по обеспечению соответствия требованиям;
• Обработка исключений и разрешение споров в рамках платежных операций;
• Оптимизация операций по взысканию и погашению задолженности.

Такой более широкий взгляд важен, поскольку он показывает, где ИИ сокращает затраты в финтех-операциях и где он увеличивает доходы в финтех-индустрии, помимо чат-ботов.

Где ИИ быстрее всего сокращает расходы в финтех-компаниях

Наиболее существенное снижение затрат обычно наблюдается в рабочих процессах с большим объемом повторяющейся ручной работы и четкими операционными базовыми показателями.

1. Поддержка операционных процессов и помощь агентам (помимо базовых чат-ботов)

Это один из самых распространенных способов быстрого достижения успеха в сфере ИИ для финтех-компаний. Ключевое отличие от обычных чат-ботов заключается в том, что ИИ для оперативной поддержки интегрирован в рабочий процесс оператора, а не просто используется в качестве интерфейса чата.

К числу наиболее эффективных вариантов применения относятся:

• Искусственный интеллект обрабатывает входящие заявки, сообщения в чате и звонки;
• Вспомогательные агенты для составления ответных действий и определения оптимальных дальнейших шагов;
• Сводная информация по заявкам и генерация заметок в CRM-системе;
• Помощь в проверке качества и разметка диалогов;
• Рекомендации по безопасному реагированию с правилами эскалации.

Эта категория позволяет снизить затраты, поскольку повышает эффективность обслуживания без необходимости полной автоматизации регулируемых решений.

Типичные улучшения ключевых показателей эффективности (KPI) в проектах по снижению затрат в сфере финансовых технологий с использованием ИИ включают:

• Более низкая стоимость контакта;
• Сокращение среднего времени обработки заказа;
• Более быстрое время реагирования на первоначальный запрос;
• Повышение производительности агентов;
• Меньше доработок из-за противоречивых ответов.

Это также одна из наиболее практичных отправных точек для команд, изучающих возможности применения ИИ в финтех-операциях к 2026 году, при этом сохраняя риски на приемлемом уровне.

2. Автоматизация процесса регистрации и проверки документов в рамках процедуры KYC/KYB.

Процедуры KYC и KYB часто являются дорогостоящими, медленными и очень повторяющимися.

Это делает их перспективными кандидатами для автоматизации операций в сфере финансовых технологий с помощью искусственного интеллекта.

Типичные сценарии снижения затрат:

• Извлечение и нормализация данных из документов;
• Проверки достоверности и выявление несоответствий;
• Маршрутизация и приоритизация обращений;
• Классификация исключений для проверки аналитиком;
• Обнаружение дубликатов и сопоставление записей.

Там, где проявляется экономия средств:

• Более низкая стоимость обработки одного случая адаптации;
• Меньше времени на ручную проверку;
• Сокращение задержек в очереди;
• Сокращенное время активации;
• Повышение производительности аналитиков.

Это наглядный пример того, как искусственный интеллект в финтех-индустрии может одновременно повысить эффективность и конверсию клиентов.

3. Вторые пилоты операций по обеспечению соответствия требованиям

Сотрудники отделов по соблюдению нормативных требований часто тратят много времени на поиск информации в нормативных документах, составление обзоров дел и подготовку внутренней документации.

Именно поэтому использование ИИ в операциях по обеспечению соответствия нормативным требованиям в финтех-индустрии приобретает все большее значение в 2026 году.

К полезным рабочим процессам для второго пилота относятся:

• Помощники по поиску политик и процедур;
• Краткое изложение кейса для аналитиков;
• Поддержка расследования и подготовка доказательств;
• Проект внутренней системы поддержки отчетности для проведения экспертной оценки;
• Помощь в составлении контрольных карт и составлении контрольных списков.

Почему компания сокращает расходы:

• Это сокращает время, затрачиваемое на монотонную внутреннюю работу;
• Это повышает производительность аналитиков;
• Это помогает сократить количество невыполненных заказов и задержек;
• Управлять проще, чем принимать полностью автономные решения.

Для многих финтех-компаний эта категория приносит ощутимую выгоду без излишнего риска, связанного с соблюдением нормативных требований.

4. Сортировка операций по борьбе с мошенничеством и приоритизация очереди аналитиков.

Предотвращение мошенничества часто обсуждается как вопрос, связанный с рисками, но оно также является важной проблемой с точки зрения операционных затрат.

На практике применение ИИ в финтех-компаниях, занимающихся борьбой с мошенничеством, может снизить затраты, помогая командам обрабатывать меньшее количество малозначимых оповещений и расставлять приоритеты в отношении действительно важных случаев.

Типичные сценарии использования:

• Приоритизация оповещений и оценка очереди;
• Поддержка оценки транзакционных рисков;
• Выявление аномалий и кластеризация шаблонов;
• Распределение обращений аналитиком на основе степени серьезности;
• Поддержка снижения количества ложноположительных результатов.

Влияние на издержки часто включает в себя:

• Снижение затрат на ручную проверку;
• Более быстрое время обработки оповещений;
• Более эффективное использование аналитических ресурсов;
• Сокращение количества нерассмотренных дел в очередях расследования мошенничества.

Это один из самых наглядных примеров применения ИИ для снижения затрат в финтех-индустрии, выходящий за рамки традиционных чат-ботов.

5. Автоматизация операций по обработке платежей и исключений.

Это крайне важная категория для платежных компаний, поставщиков платежных услуг, процессоров, электронных кошельков и финтех-платформ.

Внедрение ИИ в платежные системы может снизить затраты на рабочие процессы, которые часто упускаются из виду в стандартных решениях на основе ИИ.

Примеры включают:

• Анализ причин и классификация неплатежей;
• Классификация исключений при согласовании;
• Процессы подготовки к возврату платежей и разрешению споров;
• Выявление и приоритизация аномалий в расчетах;
• Маршрутизация очереди операций для обработки платежных инцидентов.

Там, где проявляется экономия средств:

• Снижение затрат на оплату труда персонала при возникновении исключений;
• Более быстрое разрешение исключений;
• Сокращение объема доработок в операционных группах;
• Улучшение показателей SLA при обработке платежных инцидентов.

Для компаний, стремящихся к снижению затрат на платежные операции с помощью ИИ, именно здесь ценность становится очевидной быстрее, чем в экспериментах, ориентированных на клиентов.

Где ИИ повышает доходность в финтех-компаниях

Большая часть контента, посвященного искусственному интеллекту, фокусируется исключительно на экономии средств. Это тоже упускает половину истории. Наиболее эффективные результаты в росте доходов финтех-компаний, достигаемые с помощью ИИ, часто достигаются за счет операционных улучшений, повышающих конверсию, защищающих доходы или улучшающих удержание клиентов.

1. Снижение уровня мошенничества и количества ложных отказов

Ущерб от мошенничества очевиден, но ложные отказы часто недооцениваются. Более эффективная работа по предотвращению мошенничества и управлению рисками может повысить выручку за счет:

• Предотвращение убытков от мошенничества;
• Снижение количества ложных отказов в законных транзакциях;
• Улучшение результатов авторизации;
• Сохранение доверия клиентов и обеспечение повторных обращений.

Именно поэтому окупаемость инвестиций в ИИ в сфере платежей часто сводится как к снижению затрат, так и к увеличению доходов.

2. Более быстрая регистрация и активация

Задержки при регистрации могут снизить количество активаций, депозитов и первых транзакций. Когда использование ИИ в финтех-операциях повышает скорость и согласованность процесса регистрации новых клиентов, это приводит к увеличению доходов за счет:

• Более высокие показатели завершения процесса адаптации новых сотрудников;
• Более быстрое время до первой транзакции;
• Более быстрое получение финансирования или зачисление средств;
• Меньший процент отказов на этапах проверки.

Это один из наиболее практичных ответов на вопрос «как ИИ повышает доходность в финтех-индустрии помимо чат-ботов».

3. Улучшение работы службы поддержки

Поддержка обычно рассматривается как центр затрат, но в сфере финансовых технологий она напрямую влияет на доверие, внедрение продукта и удержание клиентов.

Искусственный интеллект, используемый в оперативной поддержке, может способствовать росту доходов за счет:

• Более быстрое решение проблем;
• Снижение уровня недовольства клиентов;
• Повышение доверия к платежам и операциям со счетами;
• Увеличение использования продукта и повышение лояльности клиентов.

Пример публичной финтех-компании демонстрирует возможность достижения комбинированного эффекта: агентство Reuters сообщило, что компания Chime заявила о снижении затрат на обслуживание почти на 30% и увеличении среднего дохода на одного активного пользователя на 23% за три года.

4. Оптимизация процессов взыскания задолженности и погашения долгов

Для кредиторов и платформ BNPL операции по взысканию задолженности являются прямым источником дохода и инструментом возврата долгов. Искусственный интеллект в финтех-операциях может улучшить результаты за счет:

• Более эффективная приоритезация учетных записей;
• Более продуманное планирование и последовательность информационно-просветительской работы;
• Помощь агента в обеспечении соответствия требованиям при отправке сообщений;
• Оценка вероятности восстановления в очереди.

Это может повысить показатели возврата средств, одновременно снизив затраты на управление операциями по взысканию задолженности.

5. Наилучшее из возможных действий в рамках операционных рабочих процессов

Для роста выручки не всегда требуется отдельный комплекс инструментов маркетингового ИИ. В некоторых финтех-компаниях операционные процессы могут способствовать росту доходов за счет принятия соответствующих нормативным требованиям оптимальных действий на этапах адаптации, поддержки или обслуживания клиентов.

Примеры:

• Предложение соответствующих шагов по настройке продукта после завершения процесса регистрации;
• Запуск предложения, соответствующего контексту, во время взаимодействия с сервисом;
• Перенаправление клиентов к функциям самообслуживания, повышающим уровень использования продукта.

Это важная категория вариантов использования ИИ в финтех-индустрии, поскольку она связывает качество операций с ростом.

Планируете внедрение ИИ в финтех-операции?

ilink поможет вам определить приоритетные варианты использования и запустить готовое к производству решение.

Запросить консультацию

Использование ИИ в финтех-операциях часто приводит к неудовлетворительным результатам

Некоторые проекты кажутся стратегическими, но с точки зрения окупаемости инвестиций в финтех-компании, использующие искусственный интеллект, они представляют собой слабый вариант.

1. Универсальные чат-боты без интеграции с рабочими процессами.

Это одна из самых распространенных причин, по которой команды не видят ощутимого результата. Обычный чат-бот может выглядеть современно, но если он не может получить доступ к реальным системам или запускать реальные рабочие процессы, он, как правило, работает неэффективно.

Типичные ограничения:

• Отсутствует доступ к внутренней структуре учетной записи или контексту транзакций;
• Отсутствие конкретных мер реагирования;
• Отсутствие разумного подхода к передаче информации командам, состоящим из людей;
• Не наблюдается заметного влияния на локализацию, время обработки или необходимость доработки.

2. Масштабные программы трансформации с использованием ИИ без ответственного за ключевые показатели эффективности.

Эти программы часто начинаются слишком масштабно и развиваются слишком медленно.

Что обычно происходит:

• Масштаб применения расширяется до того, как будет доказана его ценность;
• Несколько команд объединяются без четкого определения ответственных лиц;
• Показатели успеха остаются расплывчатыми;
• Снижение эффективности использования времени.

Более эффективный подход к разработке дорожной карты внедрения ИИ в финтех-индустрии заключается в начале работы с одним высокопроизводительным рабочим процессом и одним ответственным за его выполнение владельцем бизнеса.

3. Слишком раннее принятие автономных решений в условиях высокого риска

Для многих финтех-компаний принятие автономных решений на ранних этапах создает больше проблем, чем приносит пользы.

Почему на начальном этапе он показывает неудовлетворительные результаты:

• Требования к управлению замедляют внедрение;
• Требования к проверяемости и объяснимости повышают сложность;
• Получение юридических и нормативных разрешений занимает больше времени;
• Система обработки исключений часто бывает недостаточно продуманной.

В долгосрочной перспективе потенциальная выгода может быть реальной, но окупаемость инвестиций зачастую происходит медленнее.

4. Пилоты без базовых показателей

Если нет данных об оценке «до» и «после», то и убедительной истории окупаемости инвестиций не будет. Это одно из главных препятствий на пути масштабирования использования ИИ в финтех-индустрии в рамках инициатив 2026 года.

Как измерить рентабельность инвестиций в ИИ в финтех-компаниях

Если вы хотите получить реальную окупаемость инвестиций в финтех-операции с использованием ИИ, измерьте как влияние на затраты, так и на доходы, а затем скорректируйте результаты с учетом рисков.

Показатели снижения затрат при использовании ИИ в финтех-операциях

Используйте показатели, привязанные к реальной экономической эффективности рабочих процессов.

Примеры:

• Стоимость за ящик или стоимость за билет;
• Среднее время обработки и время решения проблемы;
• Оценка, выставленная вручную;
• Аналитическое время на одну очередь;
• Показатель повторной обработки и устранения несоответствий.

Показатели выручки и роста, связанные с улучшением операционной деятельности.

Отслеживайте показатели выручки, на которые может повлиять эффективность операционной деятельности.

Примеры:

• Показатель завершения процесса адаптации новых сотрудников;
• Время активации;
• Показатель авторизации и показатель ложных отказов;
• Коэффициент возврата в коллекциях;
• Доход на одного активного пользователя;
• Удержание и отток клиентов.

Показатели с поправкой на риск

В проектах в сфере финансовых технологий с использованием искусственного интеллекта необходимо включать механизмы контроля рисков в модель оценки рентабельности инвестиций.

Отслеживайте такие показатели, как:

• Уровень потерь от мошенничества;
• Частота ложноположительных результатов;
• Показатель эскалации нарушений;
• Частота ошибок и утечка исключений;
• Результаты аудита или сбои в системе контроля, связанные с изменениями в рабочем процессе.

Структура сроков окупаемости

Практический подход к окупаемости инвестиций в финтех-компании: рентабельность инвестиций (ROI)

• Быстрая окупаемость: от 3 до 9 месяцев;
• Средний срок окупаемости: от 9 до 18 месяцев;
• Долгосрочный и стратегический срок окупаемости: 18+ месяцев.

Как расставить приоритеты в реализации инициатив в области ИИ в финтех-компаниях в 2026 году

Лучший способ повысить рентабельность инвестиций в ИИ в финтех-компаниях это расставлять приоритеты, исходя из бизнес-ценности, риска и готовности, а не из видимости тенденций.

Используйте матрицу ROI x риск x готовность.

Оцените каждый вариант использования по следующим параметрам:

• Потенциальная окупаемость инвестиций;
• Готовность данных;
• Готовность к интеграции;
• Сложность соблюдения нормативных требований;
• Время до начала производства;
• Четкость измерений.

Это помогает командам избегать малоэффективных пилотных проектов и сосредоточиться на тех сценариях использования ИИ в финтех-операциях, которые реально могут быть внедрены в производство к 2026 году.

Начните с одного операционного процесса, а не с программы, охватывающей всю платформу.

Практическая последовательность внедрения:

1. Выберите один высокопроизводительный рабочий процесс с четко выраженной проблемой и владельцем бизнеса.
2. Определите базовые KPI до начала любых работ по сборке.
3. Добавьте механизмы управления с участием человека и пути эскалации проблем.
4. Интегрируйте ИИ в реальный производственный процесс.
5. Оценивайте результаты в течение 6–12 недель по сравнению с исходным уровнем.
6. Масштабируйте только то, что доказывает свою ценность.

Такой подход соответствует общей тенденции 2026 года: компании все больше инвестируют в оптимизацию и масштабирование рабочих процессов в области ИИ, а не только в запуск новых экспериментов.

Создайте основу, которая обеспечит повторяемость окупаемости инвестиций.

В финтех-индустрии фундаментальная работа является частью окупаемости инвестиций, а не причиной задержки.

Убедитесь, что реализация включает в себя:

• Надежная архитектура и средства контроля доступа;
• Ведение журналов событий и обеспечение наблюдаемости;
• Версионирование подсказок и моделей для рабочих процессов genAI;
• Пороговые значения достоверности и логика резервного варианта;
• Контроль качества на деликатных этапах осуществляется с участием человека;
• Панели мониторинга KPI, привязанные к результатам бизнеса.

Как ilink может помочь вам создать финтех-продукты

Выбор правильного партнера часто определяет разницу между пилотным проектом, который выглядит многообещающе, и внедрением в производство, которое принесет измеримую выгоду.

ilink - компания, занимающаяся разработкой программного обеспечения и блокчейна, с более чем 12-летним опытом работы в сфере ИТ, помогающая предприятиям создавать и масштабировать финтех-продукты, платежные системы, блокчейн-решения и продукты на основе искусственного интеллекта с помощью команды разработчиков полного цикла. ilink поддерживает разработку индивидуальных продуктов и готовых к запуску решений, включая платежные решения под собственной торговой маркой, а также разрабатывает системы искусственного интеллекта, такие как ИИ-агенты, решения для колл-центров на базе ИИ и инструменты автоматизации рабочих процессов для реальных операций.

Как ilink может помочь:

• Разработка практической дорожной карты развития с ИИ, ориентированную на операционную окупаемость инвестиций, а не только на демонстрации;
• Приоритизация вариантов использования ИИ в финтех-индустрии (учитывая влияние на затраты, влияние на доходы, риски и готовность);
• Разработка масштабируемой архитектуры для рабочих процессов в сфере финансовых технологий, платежей, блокчейна и искусственного интеллекта;
• Создание ориентированных на производство пилотных проектов с интеграциями, средствами управления и отслеживанием ключевых показателей эффективности;
• Масштабируйте успешные рабочие процессы с помощью всей команды, включающей специалистов по продукту, дизайну, разработке, контролю качества и DevOps.

Часто задаваемые вопросы

Что такое ИИ в финтех-операциях?

В сфере финансовых технологий под искусственным интеллектом понимается использование ИИ внутри внутренних рабочих процессов, таких как поддержка клиентов, борьба с мошенничеством, адаптация новых клиентов, соблюдение нормативных требований, платежные операции и взыскание задолженности, а не только в чат-ботах, взаимодействующих с клиентами.

Как искусственный интеллект снижает затраты в финтех-компаниях?

Как правило, позволяет сократить расходы за счет уменьшения объема ручной работы, улучшения сортировки и приоритизации, сокращения времени обработки, уменьшения объема переделок и повышения производительности аналитиков или агентов в условиях больших объемов работы.

Как искусственный интеллект может повысить доходность в финтех-индустрии помимо чат-ботов?

Искусственный интеллект повышает доход за счет улучшения конверсии при регистрации, ускорения активации, снижения количества ложных отказов, сокращения потерь от мошенничества, повышения уровня удержания клиентов, а также улучшения показателей сбора платежей и возврата средств.

Какие сценарии использования ИИ в финтех-операциях окупаются быстрее всего?

Поддержка операционных процессов и помощь агентам, автоматизация процесса KYC/KYB при регистрации клиентов, координация соблюдения нормативных требований, анализ случаев мошенничества и обработка исключений в платежных операциях часто окупаются быстрее всего, когда рабочий процесс большой и измеримый.

Как измерить рентабельность инвестиций в ИИ в финтех-компаниях?

Используйте модель «затраты + доход + риск» с такими показателями, как стоимость обращения, время обработки, процент ручной проверки, процент завершения регистрации, процент авторизации, процент ложных отказов, доход на активного пользователя, процент потерь от мошенничества и процент эскалации вопросов соответствия требованиям.

Стоит ли финтех-компаниям начинать с чат-ботов или с оперативного искусственного интеллекта?

Если цель это измеримая окупаемость инвестиций, многим финтех-компаниям следует начать с внедрения ИИ в оперативные процессы с большим объемом работы и использовать чат-боты как часть более широкой стратегии интеграции рабочих процессов, а не как весь план по внедрению ИИ.