Банковские чат-боты с ИИ — это не просто новый канал коммуникации, а принципиально иная парадигма, способная трансформировать индустрию. К тематике банковских чат-ботов мы уже обращались совсем недавно – выступление Дмитрия Сатина, CEO UsabilityLab, стало одним из наиболее резонансных событий международного ПЛАС-Форума «Платежный бизнес и денежное обращение». Сегодня мы предлагаем вашему вниманию новую публикацию, подготовленную экспертом в расширение своего выступления на Международном ПЛАС-Форуме FinnoWay Armenia в Ереване 12 ноября 2025 года.

Финансовый сектор находится на пороге фундаментальной трансформации, вызванной революционным развитием технологий искусственного интеллекта. Мы наблюдаем смену не просто отдельных технологий, но целых технологических укладов. На протяжении последнего десятилетия банки инвестировали значительные ресурсы в развитие мобильных приложений, создав высококонкурентную среду с четко определившимися лидерами. Однако сейчас появляется уникальная возможность для тех, кто готов смотреть дальше — в мир интеллектуальных банковских чат-ботов и ИИ-агентов, способных качественно изменить клиентский опыт.

Данная статья исследует эволюцию банковских сервисов, анализирует причины неудач первой волны банковских чат-ботов 2016–2017 годов и представляет успешные кейсы современных ИИ-решений, демонстрирующие потенциал новой технологической парадигмы. Мы рассмотрим, как искусственный интеллект может стать не просто дополнением к существующим каналам обслуживания, но полноценным стратегическим преимуществом, особенно для банков, которые не смогли занять лидирующие позиции в эпоху мобильных приложений.

Эволюция банковских сервисов (2018-2025)

Последние семь лет стали периодом стремительной цифровой трансформации банковского сектора. Для понимания этого процесса команда UsabilityLab провела масштабное исследование отзывов пользователей мобильных приложений банков в странах СНГ. Анализ пользовательских комментариев позволил выявить ключевые потребности, болевые точки и ожидания клиентов на разных этапах эволюции мобильного банкинга. Несмотря на разные темпы и особенности цифровизации в отдельных странах, нам удалось синтезировать эти данные в единый эволюционный таймлайн, отражающий логику развития и приоритеты банковских приложений макрорегиона. Этот процесс можно условно разделить на четыре ключевых этапа, каждый из которых характеризуется определенными технологическими и пользовательскими трендами.

2018–2019: Базовый функционал

В начале этого периода цифровой банкинг для многих банков представлял собой лишь дополнительный канал обслуживания с ограниченным функционалом:

• Просмотр баланса и истории операций стал базовой функцией, доступной практически в каждом банковском приложении
• Возможность совершать простые переводы между собственными счетами клиента
• Оплата ограниченного набора услуг из предустановленных шаблонов
• Интерфейсы часто копировали логику банковских терминалов и веб-сайтов, не используя преимущества мобильных платформ

На этом этапе ключевым конкурентным преимуществом было само наличие мобильного приложения. Пользователи только начинали привыкать к идее управления финансами через смартфон, и их требования к функционалу были довольно скромными.

2020–2021: Расширение платежных технологий

Следующий этап характеризовался активным внедрением современных платежных инструментов и технологий:

• Бесконтактные платежи (Apple Pay, Google Pay) стали неотъемлемой частью мобильного банкинга
• Развитие QR-платежей для быстрой оплаты в розничных точках
• Развитие P2P-переводов между картами разных банков, в том числе по номеру телефона
• Начало формирования экосистем вокруг банковских приложений

На этом этапе мобильные приложения ведущих банков перестали быть просто «карманным отделением банка» и начали трансформироваться в полноценные финансовые хабы с расширенными возможностями.

2022–2023: Продвинутые финансовые сервисы

В этот период банковские приложения становятся полноценными финансовыми центрами с расширенными возможностями:

• Появление онлайн-кредитов и рассрочек непосредственно в приложении
• Дистанционное открытие счетов и выпуск виртуальных карт без посещения отделений
• Внедрение биометрической идентификации для повышения безопасности
• Развитие аналитических инструментов для управления личными финансами

Именно в этот период сформировалась явная поляризация рынка — определились явные лидеры с продвинутыми приложениями, технологическими возможностями и значительной пользовательской базой, а также банки, не занимающие лидерские позиции, которые существенно отставали по функциональности и уровню пользовательского опыта.

2024–2025: Экосистемный подход и ИИ

Текущий этап характеризуется качественным скачком в развитии банковских сервисов:

• Интеграция нефинансовых сервисов и создание полноценных экосистем
• Глубокая персонализация предложений на основе анализа пользовательского поведения
• Активное внедрение элементов искусственного интеллекта в финансовые сервисы
• Развитие чат-ботов и ИИ-ассистентов как нового интерфейса взаимодействия с банком

Мы находимся в точке, когда традиционные мобильные интерфейсы достигли пика своего развития, а новые парадигмы взаимодействия, основанные на естественном языке и искусственном интеллекте, только начинают формироваться.

ИИ как точка технологического перехода

Смена технологических укладов

История технологического развития показывает, что периодически возникают моменты, когда происходит смена не просто отдельных технологий, но целых технологических укладов. Именно такой период мы наблюдаем сейчас:

• Человечество входит в новый технологический уклад с ИИ как главным драйвером. Искусственный интеллект сейчас проникает во все отрасли экономики, кардинально меняя способы создания ценности. В финансовой сфере это проявляется особенно ярко.
• В период дисрапции традиционные технологии быстро устаревают, уступая место инновационным решениям. Исторические примеры, такие как переход от паровых двигателей к электрическим или от аналоговых технологий к цифровым, демонстрируют, что в моменты смены укладов компании, не сумевшие адаптироваться, быстро теряют конкурентоспособность.
• Мобильные банковские приложения — уходящая парадигма, чат-боты с ИИ — восходящая. Графические интерфейсы мобильных приложений, доминировавшие последнее десятилетие, постепенно уступают место естественно-языковым интерфейсам, основанным на новейших технологиях искусственного интеллекта.

Уроки прошлого: почему ранние чат-боты не взлетели

Идея банковских чат-ботов не нова. Еще в 2016–2017 годах были попытки создать банковские сервисы, полностью работающие через мессенджеры. Однако большинство этих проектов не смогли достичь значительного успеха. Среди них можно выделить:

TalkBank — российский финтех-стартап, предлагавший полноценный банк в мессенджерах (Telegram, WhatsApp, Viber). Проект позволял выпускать виртуальные карты, совершать платежи и управлять финансами без отдельного приложения. Однако он столкнулся с серьезными ограничениями:

• Регуляторные барьеры (проблемы с KYC в чате и идентификацией)
• Слабая экономическая модель (высокая стоимость привлечения клиентов при низкой транзакционной активности)
• Нежелание банков отдавать контроль над пользовательским интерфейсом
• Технологическая зависимость от внешних платформ (Telegram, WhatsApp).

QIWI ChatBank — экспериментальный проект Qiwi для платежей через чат-боты, который был свернут из-за:

• Слабой монетизации
• Отсутствия массового использования (пользователи предпочитали традиционные приложения)
• Смещения фокуса компании на другие направления.

Эксперименты Сбербанка с «банкингом в чате» и ассистентом «Салют» также не привели к революционным изменениям, так как пользователям было проще использовать привычную навигацию «кнопка → экран → действие», чем диалоговые сценарии.

Ключевая причина неудач этих проектов лежала в технологических ограничениях того времени. В 2016–2017 годах не было полноценного ИИ для поддержки естественных диалогов, а были лишь «скрипты с кнопками»:

• Вместо понимания естественного языка и контекста диалога боты работали по простым правилам «условие → ответ»
• Отсутствовало понимание намерений пользователя и семантики запросов
• Боты не могли поддерживать сложные многоходовые диалоги
• Любое отклонение от заранее запрограммированных сценариев приводило к сбоям

Сравнение возможностей чат-ботов 2016–2017 и современных ИИ-агентов наглядно демонстрирует качественный скачок в технологиях (см. таб):

Параметр	Чат-боты 2016–2017	ИИ-агенты 2024–2025
Понимание текста	Простые ключевые слова	Семантическое понимание контекста
Диалог	Последовательность скриптов	Многоходовой естественный диалог
Обработка ошибок	“Я не понял”	Переформулировка, уточнения
Действия	Ограниченный набор команд	Автономные действия и принятие решений
Цель	Имитация общения	Решение задач пользователя

От провалов к прорывам: современные истории успеха ИИ-агентов в банкинге

Кейс ANNA Money: эволюция банковского бота

ANNA Money (Absolutely No Nonsense Admin) представляет собой яркий пример успешного финтех-сервиса нового поколения, созданного командой российских предпринимателей в Великобритании. В отличие от проектов первой волны, Anna Money удалось создать действительно полезный и интеллектуальный сервис, объединяющий банковское обслуживание и автоматизированное административное управление для малого бизнеса.

Ключевые инновации ANNA Money:

• Интеграция банковских и административных функций. В отличие от обычных чат-ботов, которые просто предоставляли альтернативный интерфейс к существующим функциям, ANNA Money объединила банковский счет с системой администрирования бизнеса, автоматизируя рутинные задачи.
• Продвинутые технологии искусственного интеллекта. Под руководством Славы Акулова, отвечавшего за направление AI Accounting, была создана система, которая не просто выполняла команды, но автоматически распознавала документы, извлекала данные и принимала интеллектуальные решения.
• Масштабируемая архитектура. Уровень автоматизации достиг такого уровня, что один бухгалтер мог эффективно обслуживать до 12 тыс. клиентов одновременно, — революционный показатель для финансовой индустрии.
• Фокус на реальные потребности предпринимателей. ANNA Money избавляла владельцев малого бизнеса от необходимости погружаться в сложности бухгалтерского учета, налогообложения и финансовой отчетности, позволяя им сосредоточиться на развитии своего дела.

ANNA Money преодолела многие барьеры, с которыми столкнулись ранние банковские боты. Вместо того чтобы пытаться заменить традиционные интерфейсы простыми диалоговыми скриптами, команда ANNA Money создала интеллектуальную систему, которая действительно упрощала жизнь предпринимателей, автоматизируя сложные бизнес-процессы.

Опыт, полученный при создании ANNA Money, Слава Акулов сейчас применяет в своем новом проекте Jupid в США, который представляет собой следующий шаг эволюции — полностью автоматизированного «карманного финансового директора» для малого бизнеса. Этот переход от банковского бота к автономному финансовому агенту отражает общий тренд развития ИИ в финансовом секторе.

Многоязычность и мультикультурность как вызов и возможность

Глобализация и активные миграционные процессы создают особые вызовы для банковской сферы, особенно в многоязычных регионах. Традиционные графические интерфейсы часто не справляются с этими вызовами, в то время как ИИ-боты могут предложить элегантное решение.

Языковые барьеры в традиционном банкинге

В многонациональных регионах, таких как Кавказ и Центральная Азия, банки сталкиваются с необходимостью обслуживать клиентов, говорящих на разных языках:

• В Армении банки вынуждены поддерживать минимум три языка: армянский, русский и английский
• В Казахстане пользователи регулярно запрашивают полноценный английский интерфейс
• В Азербайджане отзывы на банковские приложения часто содержат запросы о переводе на английский язык

Локализация традиционных графических интерфейсов сопряжена с множеством технических сложностей:

• Адаптация длины текстов (некоторые языки требуют значительно больше пространства)
• Необходимость перестройки навигации под культурные паттерны различных пользователей
• Адаптация форматов дат, времени, валют для различных культурных контекстов
• Учет культурных особенностей и символики, приемлемой в разных странах

ИИ-боты как решение языковой проблемы

Современные чат-боты на основе искусственного интеллекта предлагают принципиально новый подход к многоязычному обслуживанию:

• Естественное многоязычие. Современные языковые модели способны свободно общаться на десятках языков без необходимости создания отдельных интерфейсов для каждого языка.
• Автоматический перевод контента. ИИ-бот может автоматически переводить банковскую информацию, договоры и уведомления на предпочитаемый пользователем язык.
• Культурная адаптация. Продвинутые ИИ-системы способны учитывать культурные особенности пользователей и адаптировать коммуникацию к их ожиданиям.
• Единая техническая база. Вместо поддержки нескольких версий приложения для разных языков, достаточно развивать одну языковую модель, которая будет обслуживать всех клиентов.

Это преимущество особенно актуально для банков, работающих в многоязычных регионах или с международной клиентской базой, позволяя существенно снизить затраты на локализацию и повысить качество обслуживания иноязычных клиентов.

Стратегические возможности для банков, не занимающих лидерские позиции

Завершение эры конкуренции мобильных банков

За последние годы произошла явная кристаллизация рынка банковских мобильных приложений:

• Лидеры в каждом регионе уже четко определились
• Крупные банки с серьезными ресурсами создали приложения, с которыми сложно конкурировать
• Рынок достиг стадии зрелости, когда инновации становятся инкрементальными, а не революционными

Поляризация рынка и технологический разрыв

Наблюдается увеличение разрыва между передовыми и другими участниками рынка:

• Разрыв между лидерами и остальными участниками рынка стал практически непреодолим
• Попытки догнать лидеров путем совершенствования мобильных приложений требуют огромных инвестиций с сомнительной отдачей
• Конкуренция в сфере мобильных приложений перешла от функциональности к маркетингу и экосистемному подходу

«Квантовый скачок» как стратегическая возможность

В этой ситуации для банков, не сумевших стать лидерами в эпоху мобильных приложений, открывается уникальная стратегическая возможность:

• Не догонять уходящий поезд, а сесть в новый. Вместо того, чтобы инвестировать в улучшение уже устаревающей парадигмы, сфокусироваться на развитии технологий будущего.
• Перепрыгнуть поколение технологий. История знает много примеров, когда компании и страны с развивающимися экономиками пропускали промежуточные этапы технологического развития и сразу переходили к новейшим технологиям (как, например, многие регионы с ограниченной телекоммуникационной инфраструктурой «перепрыгнули» эру стационарных телефонов и сразу перешли к мобильной связи).
• Занять лидирующие позиции в новой парадигме. При смене технологических укладов часто происходит перераспределение рыночных позиций, и компании, которые первыми освоили новые технологии, получают значительное преимущество.

ИИ-боты представляют собой не просто новый канал коммуникации, а принципиально иной подход к банковскому обслуживанию, который может стать «квантовым скачком» для банков второго эшелона.

Модель зрелости банковских ИИ чат-ботов

Для понимания эволюции банковских чат-ботов целесообразно использовать пятиступенчатую модель зрелости, аналогичную той, что применяется для оценки развития электронного правительства:

1. Информационный уровень

На первом уровне бот выполняет роль интерактивного справочника:

• Отвечает на простые справочные вопросы
• Предоставляет информацию о курсе валют, адресах банкоматов, часах работы отделений
• По сути, это «FAQ в мессенджере», не способный выполнять операции
• Пользователю по-прежнему необходимо обращаться к приложению или в отделение для совершения действий

2. Интерактивный уровень

На втором уровне появляется возможность взаимодействия:

• Заполнение форм через диалоговый интерфейс
• Возможность запросить консультацию или оставить заявку на обратный звонок
• Помощь в навигации по продуктам, предложение калькуляторов для расчетов
• Однако реальные операции все еще недоступны через чат-бот

3. Транзакционный уровень

На третьем уровне бот начинает выполнять финансовые операции:

• Становятся доступны переводы между счетами, оплата услуг, блокировка карты
• Часть сервисов все еще требует подтверждения в интернет-банке или звонка в кол-центр
• Операции ограничены простыми сценариями с минимальным риском

4. Интегрированный уровень

На четвертом уровне происходит полная интеграция с другими каналами:

• Создаются «сквозные» сценарии между мобильным банком, сайтом, кол-центром
• Бот получает возможность подтягивать данные клиента без дополнительных запросов
• Клиент может начать операцию в чат-боте и завершить в приложении без повторного ввода данных

5. Трансформационный уровень

На пятом уровне бот становится проактивным советником:

• Самостоятельно предлагает услуги, предугадывая потребности клиента
• Реализует сложные жизненные сценарии с максимальной автоматизацией
• Минимизируется необходимость участия человека в процессах
• Использует предиктивную аналитику для упреждающих рекомендаций

6. Гипотетический 6-й уровень – автономный финансовый агент

Следующий шаг в эволюции банковских чат-ботов выводит нас за пределы традиционного понимания цифрового банкинга и приближает к концепции “self-driving money” (самоуправляемых финансов):

На этом уровне бот не только консультирует и выполняет поручения, но и самостоятельно принимает ограниченные решения в интересах клиента:

• Переводит деньги с дебетового счета на накопительный, если видит, что клиент не тратит их
• Автоматически гасит часть кредита при поступлении крупной суммы
• Подбирает и открывает депозит с лучшей ставкой без явного запроса
• Управляет подписками и регулярными платежами, оптимизируя расходы

По сути, это «ИИ-бухгалтер» или «личный финансовый менеджер», действующий от имени клиента по заранее согласованным правилам и приоритетам.

Для реализации этого уровня потребуются серьезные изменения:

• Регуляторные изменения, позволяющие ИИ совершать операции от имени клиента
• Четкое определение ответственности в случае ошибок или неверных решений ИИ
• Создание надежных алгоритмов с высоким уровнем кибербезопасности
• Обеспечение полной прозрачности работы бота и возможности контроля со стороны клиента

Будущее банковских чат-ботов

Технологический горизонт развития ИИ в банковской сфере открывает впечатляющие перспективы, центральной из которых становится концепция “self-driving money”:

• Автономное управление финансами — финансы, которые сами «знают», как оптимально работать на благо пользователя без постоянного вмешательства
• Автоматический анализ расходов, доходов и финансовых целей клиента
• Самостоятельная оптимизация финансовых потоков: перемещение средств между счетами, погашение долгов, инвестирование, выбор лучших условий для каждой финансовой операции
• Принятие множества микрорешений без участия человека на основе заранее определенных правил и приоритетов

По прогнозам Gartner, к 2030 году автономное управление финансами станет стандартом, и банки без подобных технологий рискуют потерять конкурентоспособность. Клиенты будут ожидать не просто обслуживания, а активного управления своими финансами.

Особое значение приобретет персонализация на основе финансового поведения и культурных особенностей. ИИ позволит создать действительно персонализированный финансовый опыт, учитывающий не только индивидуальные привычки, но и культурные особенности клиента. Это особенно актуально для мультикультурных регионов, где традиционные подходы к финансам могут существенно различаться.

Практические рекомендации для банков

Для банков, рассматривающих внедрение ИИ-ботов как стратегическое направление развития, можно предложить следующие рекомендации:

1. Начинайте с четкой стратегии

• Определите, какие бизнес-цели должен решать ИИ-бот (снижение нагрузки на кол-центр, увеличение продаж, повышение лояльности)
• Сформулируйте четкие метрики успеха и KPI для оценки эффективности
• Разработайте поэтапный план внедрения, соответствующий модели зрелости

2. Фокусируйтесь на пользовательском опыте, а не технологиях

• Исследуйте реальные потребности и проблемы ваших клиентов
• Проектируйте сценарии взаимодействия с ботом, исходя из пользовательских задач
• Регулярно тестируйте прототипы с реальными пользователями

3. Интегрируйте бота в существующую экосистему

• Обеспечьте бесшовную интеграцию бота с другими каналами обслуживания
• Синхронизируйте данные и состояние клиента между всеми точками взаимодействия
• Используйте единую базу знаний для всех каналов коммуникации

4. Выбирайте правильный технологический стек

• Используйте современные языковые модели с поддержкой нужных языков
• Обеспечьте безопасную интеграцию с банковскими системами
• Внедрите механизмы мониторинга и контроля качества работы ИИ

5. Учитывайте регуляторные требования

• Проработайте вопросы соответствия требованиям регулятора
• Обеспечьте прозрачность и объяснимость решений ИИ
• Внедрите механизмы человеческого контроля для критически важных операций

6. Развивайте бота итерационно

• Начните с простых сценариев и постепенно расширяйте функциональность
• Анализируйте реальные диалоги для выявления проблемных мест
• Постоянно обучайте и совершенствуйте модель на основе обратной связи

Консорциумный подход: совместное внедрение ИИ для банков

Внедрение полноценной инфраструктуры для работы с современными языковыми моделями требует значительных инвестиций, которые могут оказаться непосильными для отдельных банков, не занимающих лидерские позиции. Техническая инфраструктура, лицензии на ПО и модели, квалифицированные специалисты, обеспечение безопасности и соответствия регуляторным требованиям — все это составляет существенный экономический барьер входа в сферу банковского ИИ.

В этом контексте особенно перспективным представляется консорциумный подход — объединение банков для совместного создания и использования ИИ-инфраструктуры. В банковской сфере уже есть успешные прецеденты подобной кооперации:

• Бюро кредитных историй — объединение для общего скоринга
• Процессинговые центры — совместное использование платежной инфраструктуры
• Синдицированное кредитование — распределение рисков и ресурсов
• Платежные системы — создание общих протоколов и стандартов

Создание «банковского ИИ-кооператива» предоставляет ряд стратегических преимуществ:

• Разделение затрат — инвестиции в инфраструктуру распределяются между участниками
• Экономия на масштабе — совокупный объем операций делает проект экономически эффективным
• Синергия данных — объединенные анонимизированные данные позволяют создать более точные модели
• Общая экспертиза — доступ к пулу специалистов, которых сложно нанять отдельному банку

При этом каждый банк сохраняет собственную клиентскую базу, продуктовую линейку, корпоративный стиль и контроль над данными своих клиентов. Технически такой консорциум может функционировать через создание общего защищенного контура и API, через которые банки-участники получают доступ к языковым моделям и другим ИИ-сервисам.

Консорциум как стратегия выживания

В современном банковском секторе наблюдается устойчивый глобальный тренд на консолидацию. По мнению ряда банковских руководителей, будущее за крупными финансовыми институтами, и в перспективе на рынке останется лишь несколько крупных игроков. В условиях небольших экономик, таких как страны СНГ, эта тенденция может проявляться особенно остро.

В этом контексте консорциумный подход приобретает особую значимость — это уже не просто способ внедрения новых технологий, но и стратегия сохранения независимости и рыночных позиций для небольших банков. Объединение ресурсов позволяет не только снизить затраты на инновации, но и создать конкурентоспособную альтернативу крупным финансовым экосистемам.

По сути, малые банки оказываются перед стратегическим выбором:

• Сохранять полную независимость, рискуя проиграть в технологической гонке
• Стать частью консорциума, пожертвовав частью автономии ради конкурентоспособности
• Быть поглощенными крупными игроками в процессе консолидации рынка

Такой подход не только снижает барьер входа для банков, не занимающих лидерские позиции, но и создает условия для появления качественно новых решений, основанных на более широком и разнообразном понимании клиентских потребностей. Объединяясь, небольшие банки могут не просто догонять лидеров, но и предложить рынку более инновационные и клиентоориентированные решения — реализуя принцип «силы малых» в новом цифровом контексте.

Вместо послесловия

Мы находимся на пороге новой эры в банковском обслуживании, когда искусственный интеллект переходит от роли вспомогательного инструмента к полноценному интерфейсу взаимодействия с финансовыми услугами. Для банков, не занимающих лидерские позиции, это открывает уникальную возможность перепрыгнуть поколение технологий и занять лидирующие позиции в новой реальности. Вместо того чтобы догонять лидеров в устаревающей парадигме мобильных приложений, они могут сосредоточиться на развитии технологий будущего.

Как показывает история успеха ANNA Money и других современных финтех-сервисов, ключевым фактором успеха становится не просто внедрение чат-бота, а создание интеллектуальной системы, способной решать реальные проблемы пользователей и автоматизировать сложные процессы.

Эволюция от простых информационных ботов к автономным финансовым агентам отражает общий тренд развития искусственного интеллекта — от вспомогательного инструмента к самостоятельному актору, способному принимать решения и действовать от имени человека.

В ближайшем будущем мы можем ожидать дальнейшего развития концепции “self-driving money”, когда финансы будут самостоятельно оптимизироваться в интересах клиента, а роль человека будет сводиться к установке общих правил и приоритетов.

Это открывает новую главу в развитии банковских услуг, и те, кто сумеет воспользоваться этой возможностью, получат значительное конкурентное преимущество в меняющемся мире финансов.