От пилотов к новой архитектуре бизнеса

Искусственный интеллект (ИИ) перестает быть отдельным цифровым инструментом и становится новой архитектурой бизнеса. На конференции ЦИПР-2026 представители Альфа-банка рассказали, как банк развивает AI-native подход в повседневной работе всей организации — от разработки и клиентских сервисов до инфраструктуры, безопасности и принятия решений.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

Под AI-native-моделью в данном случае понимается не точечное внедрение отдельных AI-инструментов, а подход, при котором искусственный интеллект становится частью базовой архитектуры банка и встраивается в повседневные процессы на разных уровнях — от разработки и инфраструктуры до клиентских сервисов, аналитики, операционных процессов и принятия решений.

По словам директора по информационным технологиям Альфа-банка Алексея Фетисова, современный банк — это технологическая компания с банковской лицензией. Если раньше ключевым конкурентным преимуществом банков были ИТ-системы и инфраструктура, то теперь такую роль начинает играть генеративный искусственный интеллект, считает он.

«Мы строим AI-native-банк. Искусственный интеллект становится не просто прикладным программным обеспечением — он становится единым каркасом, на который нанизаны все сервисы банка», — отметил директор по искусственному интеллекту в ИТ Альфа-банка Святослав Соловьев.

На пленарном заседании ЦИПР-2026 премьер-министр Михаил Мишустин заявил, что более половины отечественных компаний уже внедряют технологии искусственного интеллекта. Он отметил, что к 2025 году рынок внедрения ИИ по отношению к 2019 году вырос в 10 раз и составил 24 млрд руб.

Согласно национальной стратегии развития ИИ, совокупный вклад этой технологии в ВВП страны к 2030 году должен составить 11 трлн руб., отмечал президент России Владимир Путин в ходе выступления на международной конференции по ИИ и машинному обучению в ноябре 2025 года.

Эксперты компании «Яков и партнеры» и «Яндекса» в декабре 2025 года оценили ожидаемый экономический эффект от внедрения ИИ в размере 7,9–12,8 трлн руб. в год к 2030 году, что соответствует до 5,5% прогнозного ВВП, указано в исследовании «Искусственный интеллект в России: тренды и перспективы».

По словам представителя Альфа-банка, банк уже перешел от экспериментов с генеративным ИИ к промышленному внедрению таких решений. Если раньше генеративный ИИ внутри банка во многом воспринимался как венчурное направление, то теперь каждый ИИ-проект проходит полноценную оценку эффективности. По словам господина Соловьева, в банке действует единая методология оценки ИИ-инициатив, а решения о запуске проектов принимаются на уровне специального управляющего комитета по искусственному интеллекту.

Представитель банка уточнил, что сейчас искусственный интеллект становится базовым слоем бизнес-процессов и инфраструктуры банка и используется в разработке, операционных процессах, поддержке сотрудников, работе с документами, мониторинге инцидентов, клиентских сервисах и внутренней аналитике. Кроме того, банк создал собственную ИИ-платформу AlfaGen, на основе которой банк развивает внутренние ИИ-сервисы, агентные системы и инструменты для разработки.

По словам руководителя направления ИИ Cloud.ru Дмитрия Юдина, в компании используют ИИ системно — и для клиентского сервиса, и для управления инфраструктурой. «Логика простая — если мы хотим продавать платформу внедрения ИИ-агентов, она должна сначала доказать ценность у нас внутри», — отмечает он. Так, по итогам внедрения несколько взаимосвязанных ИИ-агентов среднее время обработки сложного запроса сократилось в два раза, решение простых задач теперь происходит за минуты, рассказал он.

При этом представитель Альфа-банка подчеркивает, что AI-native-модель — это не модель «банка без людей». По словам директора по искусственному интеллекту и данным, старшего вице-президента Альфа-банка Дмитрия Григорова, ИИ уже давно используется в большинстве ключевых банковских процессов, однако роль человека смещается от ручного выполнения задач к управлению качеством, логикой и результатом. «Искусственный интеллект забирает рутину. А целеполагание, контроль и ответственность остаются за человеком», — отметил господин Григоров.

По словам генерального директора MWS AI Дениса Филиппова, опыт компании показал, что пилотные внедрения цифровых сотрудников дают прирост скорости процессов до 40% в зависимости от отрасли. Наиболее перспективным господин Филиппов назвал использование использование ИИ в клиентском сервисе, а также в юридическом, финансовом и IT-департаментах.

«При текущей острой нехватке ресурсов практически во всех отраслях экономики и достаточно низкой производительности труда нельзя говорить о том, что ИИ-агенты заменят людей. Наоборот, нам жизненно необходимо оснастить наших людей более эффективными инструментами для выполнения своей работы и повысить их производительность», — отметил Денис Филиппов.

На фоне масштабного внедрения ИИ в Альфа-банке появляются и новые роли. Одной из них стала специальность ИИ-продакта — специалиста на стыке технологий, продукта и клиентского опыта, который умеет переводить бизнес-задачи на язык ИИ-моделей и доводить решения до промышленного внедрения.

Отдельное направление — AI-native-разработка и enterprise vibe coding, когда значительную часть инженерной работы выполняет искусственный интеллект, а разработчики управляют архитектурой, требованиями и качеством результата. По словам господина Соловьева, банк уже тестирует новый формат «tiny teams», в котором команды разработки могут сокращаться с 7–8 до 3–4 человек за счет использования ИИ-агентов и автоматизации части инженерных процессов.

По словам Дмитрия Юдина, сейчас 75-80% всех ответов инженеров Cloud.ru проходят через ИИ-сервис. Более того, к концу 2025 года ассистент начал закрывать 55% всех задач первой линии, связанных с ответами по документации и маршрутизацией обращений, уточнил он.

Вместе с тем господин Фетисов отметил, что сегодня значительная часть новых серверных мощностей банка строится именно под ИИ-нагрузку и GPU-инфраструктуру. По его словам, внедрение генеративного ИИ меняет сами подходы к построению дата-центров: стойки с видеокартами требуют существенно больше энергии и охлаждения, чем классическая серверная инфраструктура.

Отдельно в банке подчеркивают, что развитие AI-native-модели тесно связано с созданием собственного технологического стека и инфраструктуры. По словам Алексея Фетисова, Альфа-банк делает ставку на создание новых решений, которые изначально проектируются под требования современного банка. В ряде направлений банк развивает собственные ИИ- и инфраструктурные решения, поскольку требования к масштабу и скорости внедрения зачастую опережают возможности готовых рыночных продуктов.

Важной частью AI-native-модели в Альфа-банке называют развитие собственных агентных систем и инфраструктуры управления ими. Банк одним из первых начал развивать отдельный контур Agent Risk Management (ARM) — систему управления рисками ИИ-агентов. Также в банке действует собственный модуль контроля и «цензурирования» ответов моделей, который проверяет результаты генерации на соответствие требованиям безопасности, законодательства и внутреннего комплаенса.

«Автономные агенты — это, наверное, самый большой вызов для кибербезопасности за всю историю нашей отрасли», — отметил господин Соловьев. По его словам, именно поэтому банк развивает собственные механизмы контроля ИИ-систем, защитные контуры и инструменты мониторинга, а также активно использует ИИ для задач кибербезопасности и контроля качества работы моделей.

ИИ уже активно используется и в корпоративном бизнесе Альфа-банка. Как рассказал руководитель департамента разработки и поддержки продаж транзакционных продуктов Александр Горинов, современные модели помогают за минуты находить взаимосвязи в данных, на анализ которых раньше уходили дни, а AI-агент банка уже автоматически обрабатывает 93% операций валютного контроля с точностью выше 95%. При этом, подчеркнул господин Горинов, даже при глубокой автоматизации в корпоративном бизнесе за человеком остаются ключевые вещи — доверие, эмоциональная связь с клиентом и принятие решений с учетом контекста, а не только формальных данных.

Представители Альфа-банка отметили, что AI-native-модель требует не только новых технологий, но и перестройки самой организации — инфраструктуры, процессов, подходов к разработке и подготовке специалистов. В банке считают, что следующий этап развития индустрии связан с масштабированием AI-native-подхода, при котором искусственный интеллект становится встроенной частью всей операционной и технологической модели бизнеса.