Банки могут получить $370 млрд дополнительной прибыли от внедрения ИИ

Потенциал дополнительной прибыли мировой банковской отрасли от внедрения искусственного интеллекта превышает $370 млрд в год, подсчитали аналитики Boston Consulting Group (BCG). В ноябрьском отчете компания отмечает, что банки обладают всеми характеристиками, идеально совпадающими с сильными сторонами ИИ: автоматизация рутинных процессов, персонализация сервисов и улучшение клиентской поддержки.

«Неудивительно, что венчурное финансирование финтех-стартапов растет, а упоминания ИИ в презентациях розничных банков становятся все чаще», — говорится в документе.

При этом многие банки по-прежнему опасаются высоких издержек, технологических рисков и возможных потерь рабочих мест, связанных с внедрением ИИ. Консультанты признают, что эти страхи реальны, но подчеркивают: лучше бояться и внедрять технологии, учась на ходу, чем ждать и оказаться в числе аутсайдеров.

С 2019 года розничные банки демонстрировали в среднем 7% роста доходов в год, причем показатели варьировались от 4% в Китае до 9% в Европе, пишут авторы доклада. Рост обеспечивали депозиты, кредиты и комиссионные сборы на фоне высоких процентных ставок. Однако прибыльность ухудшилась, особенно в Северной Америке, где прибыль до налогообложения снизилась в 2021–2024 годах из-за роста расходов и резервов по займам.

BCG прогнозирует, что с 2024 по 2029 год рост доходов банков замедлится до 2–4% ежегодно, а доходность останется волатильной. Расходы при этом продолжают расти — на IT, цифровой маркетинг и комплаенс. Средний коэффициент «затраты/доход» у традиционных банков превышает 60%, тогда как у цифровых — около 35%, простое сокращение издержек уже не помогает: банкам требуется системный рывок, и именно ИИ может его обеспечить, отмечают аналитики.

Сейчас розничный банковский сектор генерирует около $2,9 трлн доходов и $900 млрд прибыли до налогообложения. По прогнозу BCG, к 2030 году выручка достигнет $3,8 трлн, но прибыль вырастет лишь до $1 трлн из-за ускоренного роста затрат.

По расчетам аналитиков, банки, ориентированные на ИИ (в отчете их называют AI-first-банками — FM), смогут снизить издержки на 30–40% относительно базового сценария. Часть экономии они передадут клиентам и реинвестируют 15–20% потенциальных доходов в привлечение новых пользователей. Это временно снизит выручку, но исторически такие циклы приводили к устойчивому росту, подчеркивают авторы.

В исследовании также отмечается, что для типичного розничного банка эффективное масштабное внедрение ИИ способно увеличить прибыль на 30% и более по сравнению с банками, не использующими ИИ. Динамика процесса различается по регионам (наиболее активно развитие идет сейчас в Азии), и некоторые направления могут продвигаться медленнее, чем ожидается. Тем не менее, ни один другой инструмент не обладает таким потенциалом влияния на прибыльность, подчеркивают эксперты.

Авторы отчета отмечают, что многие банки «застряли» между ажиотажем вокруг ИИ и нерешительностью: искусственный интеллект звучит в каждом отчете, но отсутствует в финансовых результатах.

Главные причины медленного внедрения технологий — недостаточная вовлеченность топ-менеджмента, размытые цели и страх ухудшить клиентский опыт или потерять контроль. «В некоторых банках ИИ отдают на откуп менеджерам среднего звена, которые не уверены, как действовать, либо опасаются, что технологии сделают их работу ненужной», — отмечается в отчете. Другие распыляют ресурсы на десятки мелких инициатив, вместо того чтобы сосредоточиться на нескольких стратегически важных направлениях. В результате появляется множество несвязанных проектов, которые потребляют ресурсы, но не создают системной ценности, указывают в BCG.

Серьезным барьером также остается устаревшая IT-архитектура. Руководители не знают, как перейти от старых систем к современной открытой инфраструктуре с качественными данными, а быстрые обновления базовых ИИ-моделей вызывают опасения инвестировать в технологию, которая может устареть через год. Азиатские банки (особенно китайские и сингапурские) страдают от «паралича выбора» между разработкой собственных решений и покупкой внешних, а американские — опасаются зависимости от поставщиков, подчеркивают авторы доклада.

Сохраняются сомнения и в надежности и подотчетности ИИ-решений в критически важных сферах — кредитовании, борьбе с отмыванием денег, управлении казначейством. Банки пытаются определить, где должна оставаться роль человека и какие пороги вмешательства безопасны. «Это не технический, а организационный вопрос, напрямую связанный с репутационными и юридическими рисками», — отмечают в BCG.

Наконец, препятствия создают регуляторные ограничения и корпоративная культура. Руководители не готовы доверить машинам решения по ипотеке или инвестициям; клиенты неохотно позволяют ИИ вмешиваться в финансовые вопросы, а сотрудники опасаются увольнений.

Авторы отчета соглашаются, что «все перечисленные опасения реальны», но подчеркивают: ожидание может оказаться худшей стратегией. «Те, кто замешкается, рискуют проиграть конкурентную гонку еще до её начала», — пишут они.

По прогнозу BCG, в будущем банки смогут рассматривать ИИ-агентов — системы, которые самостоятельно наблюдают, планируют и действуют для достижения целей, — как цифровых сотрудников. Агентный ИИ способен контролировать и выполнять сквозные процессы в сферах обслуживания, комплаенса, управления рисками и обработки исключений, снижая предельные издержки практически до нуля, указывают аналитики.

Роль человека при этом, по их мнению, смещается к более ценным задачам: сотрудники фронт-, мидл- и бэк-офисов будут меньше заниматься рутиной и больше — «моментами истины» — ситуациями, где решающее значение имеют эмпатия, суждение и ответственность.

По данным компании, результаты первых внедрений впечатляют. Один азиатский банк, использующий агентов для автоматизации взыскания долгов, снизил издержки на 30–40% и улучшил показатели возврата задолженности на двузначные значения (его имя в отчете не указано — FM). Другие банки, применяющие виртуальных ассистентов для консультирования клиентов, увеличили количество завершенных предварительных заявок на 75%.

Следующим этапом, по мнению экономистов, станет переход к автономным агентам, способным наблюдать, планировать, использовать инструменты и действовать самостоятельно, что даст банкам максимальный экономический эффект. На высшем уровне развития появятся системы из нескольких агентов, которые смогут взаимодействовать, обмениваться контекстом и координировать действия уже между собой.

«Лишь немногие компании в любой отрасли приблизились к этим двум последним этапам, но, согласно исследованиям BCG, те, кто масштабно извлекает ценность из ИИ, демонстрируют пятикратный рост выручки и троекратное сокращение затрат по сравнению с компаниями, которые этого не делают», — подсчитали авторы.

Со временем, прогнозируют аналитики, ИИ-агенты разделят рынок: лидеры встроят агентные системы в бизнес-процессы, а аутсайдеры так и останутся на стадии пилотных инструментов.

Реальных примеров ощутимой выгоды от использования ИИ пока немного, признают авторы доклада. По их данным, только 5% компаний извлекают ценность в масштабе, 60% — нет, а 35% показывают лишь ограниченные успехи.

BCG советует генеральным директорам и советам банков сделать внедрение ИИ главным приоритетом. Пока менее 20% банков установили измеримые цели по применению технологий, и менее 15% перестроили структуру доходов и расходов в пользу ИИ.

Чтобы начать движение, банки должны оценить текущий уровень зрелости ИИ, определить технологические и организационные пробелы, внедрить четкую стратегию и KPI, запустить несколько высокоэффективных пилотных проектов (например, цифровое онбординг клиентов или автоматические кредитные проверки) и постепенно перераспределять инвестиции в пользу ИИ-платформ и данных, говорится в отчете.

По расчетам консультантов, такие меры позволят создать самоподдерживающийся инвестиционный цикл, где доходы от ранних успехов финансируют следующие этапы внедрения.