Банк России опубликовал доклад для общественных консультаций «Применение искусственного интеллекта на финансовом рынке: текущий статус и условия дальнейшего развития». Документ подготовлен профильными подразделениями Банка России и ориентирован на обсуждение с участниками финансового рынка, экспертным и научным сообществом.
Ключевые результаты опроса Банка России: уровень внедрения ИИ
По данным опроса Банка России (июль 2025 года), применение ИИ на финансовом рынке переходит от точечных пилотов к масштабированию:
- 21% организаций применяют ИИ на постоянной основе;
- 15% — тестируют пилотные проекты;
- 29% — планируют внедрение в горизонте 1–3 лет;
- 35% — не используют и не планируют использовать ИИ.
Сегментные различия существенны. В докладе отмечается более высокий уровень проникновения ИИ у страховщиков и системно значимых кредитных организаций: 60% страховщиков применяют ИИ на постоянной основе; в банковском секторе 24% организаций активно применяют ИИ и 19% тестируют пилоты. В отдельных сегментах (в том числе инфраструктурных) доля постоянного применения ИИ находится на уровне порядка 17–33% (в зависимости от вида деятельности).
Ожидаемые эффекты и барьеры внедрения
Организации, планирующие внедрение ИИ, связывают с ним, прежде всего, прагматические эффекты управления операционной эффективностью и рисками. В качестве ожидаемых результатов чаще всего указываются:
- снижение операционных затрат — 84%;
- оптимизация процессов управления рисками — 70%;
- повышение прозрачности и автоматизации бизнес-процессов — 54%;
- получение конкурентных преимуществ — 50%;
- улучшение клиентского опыта — 35%.
Для организаций, не использующих и не планирующих ИИ, ключевые препятствия связаны с ресурсной и кадровой базой:
- высокая стоимость внедрения — 59%;
- недостаточная экспертиза — 46%;
- дефицит специалистов в области ИИ — 44%;
- трудности оценки экономического эффекта — 43%.
Генеративный и агентский ИИ — новые технологические акценты и риски
В докладе отдельно фиксируется рост внимания регуляторов и рынка к специфическим рискам генеративного ИИ (включая риск ошибочных результатов и «галлюцинаций»). Дополнительно отмечается, что существующие риски могут усиливаться по мере развития агентского ИИ (ИИ-агентов), характеризующегося повышенной степенью автономности.
С практической точки зрения это повышает значимость управляемого жизненного цикла ИИ-решений: контроля качества данных, процедур валидации, мониторинга моделей в эксплуатации, а также усиления контуров информационной безопасности и устойчивости к целевым воздействиям.
Доверие и этика — развитие Кодекса этики и «лучших практик»
Отдельный блок доклада посвящён дальнейшему развитию Кодекса этики в сфере разработки и применения ИИ на финансовом рынке. Банк России рассматривает Кодекс как «живой» документ и основу для постоянного диалога с рынком. В числе заявленных направлений работы:
- мониторинг соблюдения рекомендаций Кодекса;
- подготовка сборника лучших практик применения;
- разработка руководств по отдельным положениям;
- при необходимости — решение о нормативном закреплении отдельных рекомендаций, прежде всего снижающих риски применения ИИ.
В докладе приводятся примеры мер, соотносимых с принципами человекоцентричности, справедливости, прозрачности, безопасности, надёжности и эффективности, включая: информирование клиентов о применении ИИ (когда это неочевидно), возможность пересмотра решений сотрудником организации по запросу клиента, контроль качества данных и регулярную проверку моделей по показателям качества, недопущение дискриминационных факторов, маркирование материалов, созданных с применением генеративных моделей. Отдельно подчёркивается практическая вариативность реализации «человека в контуре»: по результатам опроса, 88% организаций, применяющих ИИ или тестирующих пилоты, предоставляют клиентам возможность отказаться от взаимодействия с ИИ и переключиться на сотрудника, однако способы такого переключения существенно различаются.
Значение доклада для научно-методологической повестки ИМИСС МГУ
Доклад Банка России формирует прикладную рамку задач, непосредственно связанных с направлениями исследований ИМИСС МГУ в области математического моделирования сложных систем, инженерии знаний и доверенного искусственного интеллекта. Наиболее значимые линии для научно-методического сопровождения включают:
- управление рисками ИИ в высокорисковых отраслях (модельные, операционные и киберриски), включая формализацию процедур контроля и мониторинга;
- прозрачность и объяснимость решений, а также обеспечение корректности и воспроизводимости результатов на протяжении жизненного цикла моделей;
- данные и доверенный обмен данными (качество, происхождение, доступность, режимы использования, защита и конфиденциальность);
- развитие методических подходов к этическим принципам и комплаенсу при внедрении ИИ-сервисов, включая клиентские сценарии взаимодействия;
- оценку последствий внедрения генеративного и агентского ИИ для архитектуры бизнес-процессов, управления, безопасности и устойчивости финансовых организаций.
Материалы доклада, включая приложения, глоссарий и расширенный список литературы, могут быть использованы в аналитических обзорах, учебных кейсах и исследовательских постановках задач по тематике доверенного ИИ и цифрового регулирования.
Справочно
- Доклад Банка России для общественных консультаций (2025), PDF:
https://www.cbr.ru/Content/Document/File/185193/Consultation_Paper_20112025.pdf - Раздел «Доклады для общественных консультаций» (официальная страница с контекстом и перечнем материалов):
https://cbr.ru/analytics/d_ok/