До 50% роста производительности: как банки и страховые компании в Украине внедряют AI

В рамках спецпроекта "AI Лидеры" издание Delo.ua подготовило первый национальный рейтинг, измеряющий, насколько глубоко, эффективно и нравственно украинские компании интегрируют искусственный интеллект в свои бизнес-процессы. Мы опросили ведущие украинские компании в ключевых секторах экономики – от ритейла до агро, от банкинга до производства – чтобы зафиксировать, как именно, для чего и с каким результатом бизнес использует AI у себя.

Предлагаем панораму внедрения технологий искусственного интеллекта в банковском и страховом секторах Украины.

Как и для чего банки и страховые компании используют искусственный интеллект

Финансовый сектор – банки и страховые компании – среди лидеров внедрения технологий искусственного интеллекта.

Развитие банковского сегмента требует от участников рынка максимально использовать современные технологии. Банки являются регулируемыми финансовыми организациями, поэтому могут использовать только проверенные и утвержденные Нацбанком технологии, что ограничивает использование ИИ. Искусственный интеллект в банках пока используется в бизнес-процессах, которые напрямую не влияют на показатели баланса и прибыли. ИИ сейчас используют в целях экспертизы, отмечает директор департамента цифрового бизнеса, член правления Глобус Банка Владимир Солодкий.

В ПУМБ решения на основе ИИ внедряют по нескольким направлениям — от внутренних процессов до клиентских сервисов. В первую очередь AI применяется в IТ, аналитике данных, маркетинге, обслуживании клиентов и управлении рисками. Также в банке тестируют возможности автоматизации в финансах, HR и комплаенсе – в частности, для повышения точности проверок и уменьшения операционной нагрузки.

Sense Bank использует ИИ в первую очередь в направлении Fraud Prevention и управления рисками. Модели обнаружения мошенничества интегрированы с внутренними системами банка – CRM, системами проверки финансовых операций, транзакционного мониторинга и платежными шлюзами. Это позволяет в режиме реального времени прогнозировать мошеннические действия, формировать уведомления и автоматически инициировать блокировку рисковых операций. ИИ также используется для оценки вероятности несанкционированных транзакций, выявления признаков социальной инженерии, определения риска привлечения клиентов в дроп-схемы, а также разработки и внедрения когнитивных сервисов — биометрических проверок и технологий компьютерного зрения.

Отдельное направление – KYC-процессы, где AI применяется для анализа клиентских документов и данных, а также интеграция с сервисами контакт-центра: сайтом, базой знаний и чатами с клиентами. Банк использует AI для персонализации клиентских предложений, прогнозирования склонности к открытию продуктов и оценке риска дефолта.

Укрэксимбанк овладевает сервисами АI для улучшения процессов операционной деятельности, уменьшения трудозатрат и улучшения качества услуг. В настоящее время в банке реализовано автоматическое считывание информации из техпаспортов залоговых технических средств. В процессе внедрения — автоматизация отчетности по командировкам работников.

Работают в банке над разработкой АI ассистента по поддержке. Основные задачи, которые будет решать АI ассистент: консультации сотрудников по внутренней базе нормативных документов; по банковским процессам; по технической поддержке; формирование запроса на техническую поддержку вместо пользователя; предоставление информации по статусу исполнения обращений пользователя.

В Укргазбанке одним из ключевых проектов, находящихся в стадии бета-тестирования, является ИИ-агент "Норма". Это RAG-система, позволяющая специалистам осуществлять семантический поиск по всей внутренней нормативной базе, мгновенно получая ответы на сложные запросы в базу знаний нормативной документации. "Также мы активно исследуем решения по автоматизации бэк-офиса: например, внедрение OCR/AI технологий позволит нам автоматически обрабатывать более 100 тысяч документов ежемесячно", — рассказывает руководитель проектов аналитики данных Укргазбанка Сергей Бондаренко.

CDTO "Арсенал Страхование" Константин Палазов утверждает, что искусственный интеллект стал полноценным инструментом в ежедневных процессах работы компании, а не экспериментом. На уровне клиентского сервиса ключевым AI-решением компании стал сервис "AI-лікар" в мобильном приложении по медицинскому страхованию. Это инструмент первичной медицинской диагностики. Пользователь выбирает беспокоящую зону тела, отмечает симптомы, отвечает на уточняющие вопросы, после чего AI формирует наиболее вероятный диагноз с точностью 87% и дает рекомендации по дальнейшим действиям. В среднем результат клиент получает за 2,5 минуты.

Кроме медицинского направления, AI-решения используются компанией в автостраховании. "На этапе принятия автомобиля на страхование мы интегрировали сервис удаленного автоматического осмотра авто с использованием технологий Computer Vision. Система анализирует фото и видео автомобиля, обнаруживает с помощью AI имеющиеся повреждения и фиксирует их в цифровом виде без необходимости физического осмотра. Это сокращает время оформления договора, уменьшает человеческий фактор и повышает прозрачность оценки состояния авто еще до начала страхового покрытия", – рассказывает собеседник Delo.ua.

С точки зрения бизнеса эффект очень практичен: то, что раньше масштабировалось за счет увеличения количества людей, теперь масштабируется технологиями. Эффективность действий сейчас может возрастать кратно без пропорционального роста операционных расходов.

В Райффайзен Банке утверждают, что Райф стал первым украинским банком, системно интегрировавшим AI во все без исключения бизнес-процессы.

AI работает в банке на всех уровнях: от ежедневных задач (работа с почтой, переводы, подготовка к встречам с клиентами, анализ законодательства) до критических банковских процессов – KYC, KYB, антифрод, AML. Искусственный интеллект анализирует рынок, генерирует презентации, пишет и проверяет код, обрабатывает десятки тысяч клиентских звонков еженедельно.

В Райфе сделали стратегический выбор в пользу общественных моделей. Эксперименты с собственными показали, что затраты на инфраструктуру и поддержку значительно превышают стоимость токенов от провайдеров. Вместо этого банк инвестирует в кастомизацию – собственные RAG-системы, контекстные движки, специализированные workflow.

Распределение для общих задач выглядит следующим образом: корпоративный GPT (MS AI Studio) – 54%, публичный ChatGPT – 24%, Gemini – 10%, Anthropic – 7%, Perplexity – 2,5%, Grok – 3%, DeepSeek – 0,35%.

Для разработки: Claude Sonnet 4.5 доминирует с 89%, GPT-5 и Gemini 3 – по 5%, остальные – 1%.

Технологический стек: Claude Code, GitHub Copilot, MS Copilot, собственные RAG-системы, Context Engines, Lovable, Vertex AI, AWS Bedrock, Azure AI, кастомные MCP-серверы и skills.

Страховая компания VUSO имеет кейсы с использованием искусственного интеллекта для улучшения клиентского сервиса. Ключевым из них стал проект интеграции ИИ в систему урегулирования страховых случаев в медицинском страховании.

ИИ вовлечен в обработку рутинных запросов в мобильном приложении VUSO: от первичного взаимодействия с клиентом и навигации сервисом до запуска онлайн-консультаций, заказа медикаментов и информирования о статусе запроса.

Основой этого подхода стал собственный цифровой сервис еЛікар – комплексное решение, сочетающее искусственный интеллект, мобильное приложение, интеграцию с CRM страховой компании, а также интеграцию с лабораториями и сервисами доставки медикаментов.

Результаты запуска сервиса имеют количественное подтверждение: время от запроса к получению помощи сократилось с более чем двух часов до 3—8 минут, значительно уменьшилось количество звонков в контакт-центр, а человеческие ресурсы были перераспределены на проработку сложных и нестандартных случаев, рассказывают в компании.

Что меняет ИИ в банках и страховых компаниях

Как выглядит измеряемый результат внедрения в банках и страховых компаниях технологий искусственного интеллекта? Часть участников рынка планирует подводить первые итоги в течение текущего года, часть уже имеет на руках конкретные факты и цифры.

В ПУМБ констатируют увеличение клиентской базы благодаря проработке AI большого количества результатов коммуникаций с холодными клиентами; упрощению процессов онбординга клиентов; активации неактивных клиентов персонализированными коммуникациями на основе исторических данных; скоринга риска клиентов.

Снижены затраты благодаря автоматизации процессов, которые не могли автоматизироваться без AI (обработка неструктурированной информации, изображений, аудиозаписей, больших объемов данных); разгрузке сотрудников через использование AI-помощников; помощникам, ускоряющим написание кода и разработку ПО; борьбе с мошенничеством и угрозами безопасности.

В Sense Bank рассказывают, что банк уже интегрировал искусственный интеллект в более чем 60 внутренних процессов. Около 50% диджитал-коммуникаций с клиентами банка сегодня проходят при участии виртуальных помощников. Благодаря ИИ команда Sense Bank может обрабатывать клиентские базы в 3,5 раза быстрее традиционного контакт-центра.

ИИ также встроен в работу с внутренними базами знаний, в интеллектуальный поиск и обработку документов. Это позволило сократить время обработки запросов, требующих поиска информации, на 20%, а также экономить время и ресурсы внутренних команд.

В направлении безопасности ИИ повышает точность прогнозирования рисков, ускоряет реагирование команд, снижает расходы по устранению последствий инцидентов и обеспечивает высокий уровень защиты данных и клиентского сервиса.

В Райффайзен Банке прирост производительности штатных разработчиков в результате внедрения АI оценивают в 50%. "При том, что непосредственно кодом инженер занимается всего два часа в день, мы получаем экономию 3,5 часа в неделю в среднем среди 220 разработчиков", — рассказывают в банке.

"Принципиальная позиция: мы не сокращаем людей из-за AI. Мы переориентируем их на более ценные, творческие направления. 17 сотрудников, ранее занимавшихся рутинной обработкой, теперь работают над задачами с более высокой добавленной стоимостью", — утверждают в Райффайзен Банке.

Будущее ИИ в банках и страховых компаниях

Банки и страховые компании выстраивают свое будущее, ориентируясь на всестороннюю имплементацию технологий искусственного интеллекта в работу.

В Глобус Банке планируется создание векторной базы знаний; развертывание внутренней инфраструктуры для использования ИИ в банковских процессах; реализацию внутренних помощников, которые смогут выполнять рутинные задания в режиме 24/7 и покрывать до 80% запросов автоматически; перевод части задач 1-й и 2-й линии внутренней поддержки банка на ИИ.

В Укргазбанке в ближайшие два года планируется выйти на уровень полной операционной зрелости ИИ. Планы банка сосредоточены на трех стратегических направлениях:

Во-первых, это клиентский сервис. Банк запускает проект разработки и внедрения ИИ-ассистента "Компас" — единственную интеллектуальную базу знаний для коллег, отвечающих за коммуникации с клиентами.

Во-вторых, банк трансформирует аналитику и риски. Внедрение ML-моделей нового поколения для интеллектуальной сегментации и предиктивного скоринга позволит не только персонализировать предложения клиентам, но и более эффективно управлять кредитными рисками.

В третьих, банк планирует технологическое масштабирование. Развитие полноценной MLOps-платформы позволит автоматизировать весь жизненный цикл моделей — от обучения до мониторинга. Это позволит банку масштабировать успешные пилотные проекты на всю сеть в течение считанных дней.

В Райффайзен Банке ставят амбициозную цель: довести количество регулярно использующих AI-сотрудников до конца 2027 года с 63% до 95%.

Следующая цель — "Рея 2.0" — полная переработка AI-ассистента в MyRaif. Текущая версия не соответствует стандартам банка, и там это признают. Цель новой версии – 97% правильных ответов.

В ближайшей перспективе в Кредобанке хотят создать Центр компетенций по вопросам ИИ. "Мы стремимся сформировать в банке современную AI-культуру, которая будет способствовать развитию цифровых навыков сотрудников, расширению учебных программ и внедрению лучших практик использования AI в ежедневной деятельности", — уверяют в банке.

В компании "Арсенал Страхование" следующим этапом развития видят глубокую интеграцию AI в бизнес-процессы медицинского ассистанса.

Отдельный фокус планов компании – распознавание и обработка медицинских документов с помощью АI, в том числе и рукописного текста, а также транскрибация в текст голосовых обращений. Это критически важно для масштабирования эффективности ассистанса без пропорционального роста нагрузки на команду.

В планах компании — использование AI в андеррайтинге для автоматизации и повышения точности тарифных решений, прежде всего в моторных рисках. Решение позволит автоматически собирать и анализировать данные о клиенте и транспортном средстве из всех необходимых источников — истории убытков, техническом состоянии авто и убыточности по марке и модели — и формировать аналитический вывод для андеррайтера.

В СК VUSO в ближайший год–два планируют системно развивать AI-решения: от сервиса и урегулирования страховых случаев до внутренних процессов, аналитики и поддержки принятия решений. Фокус компании — на создании единой цифровой экосистемы, где ИИ берет на себя рутинные, повторяющиеся задачи, обеспечивает скорость и непрерывность сервиса, а человеческая экспертиза сосредотачивается на сложных, нестандартных кейсах.