Искусственный интеллект в страховании и банкинге: как технологии меняют финансовый рынок
03.09.2026
Искусственный интеллект постепенно становится частью повседневной работы финансовых компаний. Банки и страховщики уже используют ИИ не только для экспериментальных проектов, но и для обслуживания клиентов, обработки документов, анализа информации, маркетинга и разработки новых продуктов.
По данным исследования консалтинговой компании «Яков и Партнеры», подготовленного совместно с «Яндексом», к концу 2025 года генеративный искусственный интеллект хотя бы в одной бизнес-функции использовали около 90% компаний банковского и страхового сектора. Финансовая отрасль сегодня относится к числу наиболее технологически зрелых с точки зрения внедрения ИИ.
Почему банки и страховые компании активно внедряют ИИ
Финансовый сектор традиционно работает с большими объемами информации: клиентскими обращениями, документами, договорами, платежными данными, историей взаимодействия и множеством других параметров.
Поэтому автоматизация отдельных процессов может давать заметный экономический эффект.
В наиболее технологически развитых компаниях внедрение искусственного интеллекта уже перестает быть задачей одного ИТ-подразделения. Создаются специализированные команды, а в отдельных бизнес-функциях появляются сотрудники, отвечающие непосредственно за использование ИИ-инструментов.
Это позволяет быстрее распространять успешные решения на клиентский сервис, маркетинг, аналитику, внутренние процессы и разработку продуктов.
Инвестиции в искусственный интеллект продолжают расти
Финансовые компании направляют на развитие ИИ значительную часть своих технологических бюджетов.
В 2025 году на решения на базе искусственного интеллекта в банкинге и страховании приходилось в среднем 15,2% годового ИТ-бюджета. Для сравнения, средний показатель по исследованным отраслям составлял около 11%.
При этом генеративный ИИ стал отдельным инвестиционным приоритетом. На него финансовые компании направляли около 5,5% ИТ-бюджета, а в 2026 году участники исследования ожидают дальнейшего увеличения этой доли.
Какой экономический эффект приносит ИИ
Внедрение искусственного интеллекта постепенно становится не только технологическим, но и экономическим фактором.
Согласно данным исследования, в 2024 году средний эффект от использования ИИ в банкинге и страховании оценивался в 7,2% EBITDA. Это один из самых высоких результатов среди исследованных отраслей.
Выше показатель оказался только в электронной коммерции — 8,3%. Среднее значение по всей выборке составляло около 3,3%.
Для финансового рынка это особенно важно: технологии начинают рассматриваться не просто как способ снизить нагрузку на сотрудников, но и как инструмент увеличения эффективности бизнеса и создания новых сервисов.
Генеративный ИИ становится главным направлением развития
Одним из наиболее быстро растущих направлений остается генеративный искусственный интеллект.
Компании банковского и страхового сектора в среднем используют такие технологии уже в нескольких бизнес-функциях одновременно.
Наиболее широко генеративный ИИ применяется в клиентском сервисе. Также генеративные модели активно используются:
- в маркетинге;
- при разработке продуктов;
- во внутренних коммуникациях;
- в ИТ-процессах;
- при работе с корпоративной документацией;
- в виртуальных помощниках и чат-ботах;
- для анализа клиентских отзывов.
Около 70% компаний применяют генеративный ИИ для работы с внутренними документами, 65% — в качестве виртуальных ассистентов для взаимодействия с клиентами, а 60% используют технологию для анализа обратной связи.
Как искусственный интеллект может использоваться в страховании
Для страхового бизнеса особенно перспективны процессы, связанные с большим количеством типовых обращений и документов.
ИИ-технологии позволяют автоматизировать часть операций, связанных с обработкой информации, быстрее находить необходимые сведения в документах и помогать специалистам при взаимодействии с клиентами.
Генеративные модели могут использоваться для подготовки ответов на обращения, навигации по большим массивам внутренних документов, анализа отзывов и работы виртуальных помощников.
При этом в страховании особенно важными остаются контроль качества, защита персональных данных и проверка решений человеком. Высокая степень регулирования финансовой отрасли делает надежность и безопасность ИИ-систем не менее важными, чем скорость их работы.
Речевые технологии и NLP уже стали зрелыми инструментами
Обработка естественного языка, или NLP, а также технологии распознавания и синтеза речи развиваются значительно дольше генеративного ИИ.
Поэтому во многих финансовых компаниях подобные инструменты уже встроены в повседневные процессы.
Они используются в голосовых помощниках, чат-ботах, автоматической расшифровке разговоров и встреч, а также при анализе качества работы контакт-центров.
По данным исследования, распространенность NLP и речевых технологий среди наиболее технологически развитых отраслей составляет около 72%. В других секторах показатель также достаточно высокий — около 66%.
Это говорит о том, что данное направление постепенно переходит из стадии активного внедрения в стадию совершенствования уже существующих решений.
Одновременно часть функций традиционных NLP-систем может постепенно переходить к генеративным моделям, способным лучше учитывать контекст диалога.
Компьютерное зрение в финансовой отрасли
Компьютерное зрение позволяет искусственному интеллекту анализировать изображения и извлекать из них необходимую информацию.
В промышленности такие системы часто используются для контроля оборудования и выявления производственных дефектов. В банкинге и страховании сценарии применения отличаются.
Здесь компьютерное зрение преимущественно используется при работе с визуальной информацией и в клиентских процессах.
Согласно исследованию, среди опрошенных компаний финансового сектора технология применялась в клиентском сервисе у 100% пользователей компьютерного зрения, а в маркетинговых задачах — у 80%.
При этом инвестиционный приоритет постепенно смещается в сторону генеративного ИИ.
Персональные предложения с помощью рекомендательных систем
Еще одно направление — рекомендательные системы.
Они анализируют информацию о пользователе и помогают формировать предложения с учетом его интересов, поведения и других доступных параметров.
Персонализация предложений является наиболее распространенным сценарием использования таких систем: ее назвали 75% участников исследования.
Еще по 60% компаний используют подобные технологии для персонализации маркетингового контента и автоматизации некоторых процессов клиентской поддержки.
При этом рекомендательные алгоритмы уже достаточно давно применяются на рынке, поэтому сегодня компании чаще дорабатывают существующие решения, чем создают масштабную инфраструктуру с нуля.
Искусственный интеллект меняет клиентский сервис
Одна из главных тенденций — использование ИИ непосредственно во взаимодействии с клиентами.
Раньше автоматизация часто ограничивалась простыми чат-ботами, работающими по заранее подготовленным сценариям. Современные системы способны анализировать содержание обращения, учитывать контекст разговора и помогать находить необходимую информацию.
Для страхового рынка это может означать более быстрое получение клиентом ответа на типовые вопросы и снижение нагрузки на контактные центры.
При этом сложные вопросы, связанные с условиями договора, страховыми случаями или индивидуальными обстоятельствами, требуют корректной проверки информации и участия квалифицированных специалистов.
Таким образом, наиболее перспективной остается модель, при которой искусственный интеллект помогает сотруднику и клиенту быстрее работать с информацией, но не подменяет необходимые процедуры принятия ответственных решений.
ИИ становится инструментом создания новых страховых продуктов
Технологическое развитие влияет не только на внутренние процессы.
Среди компаний из наиболее продвинутых отраслей 72% связывают дальнейший рост выручки с созданием новых продуктов и сервисов. В остальных исследованных секторах такую роль инновациям отводят значительно реже — примерно в 25% случаев.
Поэтому следующим этапом развития ИИ может стать переход от автоматизации существующих операций к созданию новых форматов взаимодействия с клиентами.
Для страхования особенно важными могут стать персонализация предложений, интеллектуальная обработка документов, совершенствование цифровых сервисов и повышение скорости обслуживания.
Какие технологии будут развиваться быстрее
Исследование показывает заметное различие между отдельными направлениями искусственного интеллекта.
NLP, речевые технологии, компьютерное зрение и рекомендательные системы уже достаточно широко используются и постепенно становятся зрелой частью цифровой инфраструктуры.
Генеративный ИИ, напротив, продолжает активно масштабироваться.
Именно в этом направлении компании намерены увеличивать инвестиции, искать новые сценарии применения и распространять технологию на дополнительные бизнес-процессы.
Поэтому в ближайшие годы можно ожидать перехода от отдельных генеративных сервисов к более комплексным корпоративным ИИ-системам.
Перспективы искусственного интеллекта в страховании до 2030 года
Потенциальный экономический эффект от дальнейшего распространения искусственного интеллекта оценивается весьма значительно.
По приведенной в исследовании экспертной оценке, к 2030 году использование ИИ может ежегодно приносить российской экономике от 7,9 до 12,8 трлн рублей экономического эффекта.
На долю банковского и страхового сектора может приходиться около 15% совокупного эффекта. Это способно сделать финансовую отрасль одним из крупнейших бенефициаров дальнейшего развития искусственного интеллекта.
Что это означает для страхового рынка
Страховая отрасль постепенно переходит от отдельных цифровых инструментов к системному использованию искусственного интеллекта.
Главным изменением становится не само появление ИИ, а расширение перечня задач, которые с его помощью могут решаться.
Автоматическая работа с документами, интеллектуальные помощники, анализ обращений, персонализация сервисов и совершенствование клиентской поддержки постепенно становятся частью современной страховой инфраструктуры.
При этом дальнейшее развитие технологий будет напрямую связано с качеством данных, информационной безопасностью, защитой персональной информации и контролем результатов работы ИИ.
Именно сочетание автоматизации и профессиональной экспертизы человека может стать одним из основных принципов цифровой трансформации страхового рынка в ближайшие годы.