май    2026

Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
				1	2	3
4	5	6	7	8	9	10
11	12	13	14	15	16	17
18	19	20	21	22	23	24
25	26	27	28	29	30	31

показать все 

08.05.2026

ИИ-агенты будут влиять на выручку бизнеса

Читать далее 

07.05.2026

Группа «Борлас» (ГК Softline) представила комплексное решение для управления жизненным циклом изделия на конференции «Практики цифровизации: применение методик повышения эффективности производства»

Читать далее 

06.05.2026

АПКИТ представил первое исследование цифровой зрелости станкоинструментальных производств России

Читать далее 

05.05.2026

Маркировка отечественного ПО с открытым кодом откладывается

Читать далее 

05.05.2026

Монитор технологий проведет первую публичную офлайн презентацию итогов ежегодного панельного исследования и представит Технологическую карту российского ПО 2025

Читать далее 

показать все 

22.04.2026

Суверенные облака: стратегия на 2026–2028

Читать далее 

22.04.2026

Российское ПО дорожает: как обосновать бюджет?

Читать далее 

22.04.2026

Управление данными: искусство превращения хаоса в актив

Читать далее 

23.03.2026

Эволюция бизнес-процессов от ИИ-инструментов к мультиагентным командам

Читать далее 

23.03.2026

Время внедрения: ИИ в вашем бизнесе – эксперимент или реальная прибыль?

Читать далее 

29.07.2025

Точность до метра и сантиметра: как применяют технологии позиционирования

Читать далее 

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

Читать далее 

22.09.2023

Эпоха российской ориентации на Запад в сфере программного обеспечения завершилась

Читать далее 

22.09.2023

Сладкая жизнь

Читать далее 

22.09.2023

12 бизнес-концепций, которыми должны овладеть ИТ-руководители

Читать далее 

показать все 

Главная / Архив номеров / 2026 / Выпуск №1 (154) / Эффективность ИТ-инвестиций в банке

Рубрика: Тема номера /  ИИ в бизнесе

Дмитрий Исаков, основатель и генеральный директор инвестиционной платформы Lender Invest

Эффективность
ИТ-инвестиций в банке

ИИ ускоряет анализ, но не заменяет суждение. Могут ли алгоритмы управлять портфелями и оценивать риски? Разбираемся, как финансовым организациям использовать ИИ-инструменты без потери качества, и почему «мнение» нейросети не отменяет ответственности человека.

Существует ли риск того, что зависимость от ИИ снизит качество принимаемых управленческих решений и ослабит роль человеческой экспертизы в финансах? Где должна проходить граница автоматизации?

Сегодня ИИ у многих пользователей ассоциируется с безграничными возможностями, часто превосходящими их собственные способности. Считается, что ИИ-агенты могут решить любую задачу. При этом объем компетенций оценивается как достаточным для принятия уже и профессиональных решений.

Действительно, использование ИИ алгоритмов позволяет автоматизировать многие процессы. Уже внедрена их работа как на уровне сбора статистических данных и первичного анализа, так и решения более сложных задач.

Например, анализ действий ФРС и учет рисков управления портфелями уже сейчас трактуется моделями типа Alladin от BlackRock. Однако даже они имеют существенные риски зависимости от качества исходных данных, сбоев алгоритмов, неспособности прогнозировать экстраординарные события (пандемии, военные конфликты и другие «черные лебеди»).

Так, алгоритмы пока еще не способны построить причинно-следственные связи между событиями, выбивающимися из стандартизированного потока, и в силу этого выдают ошибочные суждения. Последние при массовом использовании ИИ способны создать целый каскад неверных решений, приводящих к системным кризисам.

Сегодня ИИ совершенно точно должен занять место в сборе отчетности, анализе новостного фона, скоринговых моделях, формировании модельных портфелей, выявлении паттернов мошенничества и в целом в операциях, выбивающихся из привычного информационного потока.

С точки зрения принятия управленческих решений место ИИ пока должно оставаться на уровне так называемого второго мнения. То есть управленцу полезно узнать мнение ИИ, но итоговое решение должно оставаться за человеком.

По сути, полный отказ от ИИ, так же, как и перекладывание полной ответственности на него- это два нежизнеспособных полюса. Стратегия работы с ИИ-инструментами должна базироваться на симбиозе с человеком. Где задача человека — быть не просто наблюдателем, а активным участником верификации полученных данных и оперативной реакции на выбросы аномалий.

Рассматривая перспективу развития ИИ, думается, что фокус по-прежнему должен оставаться на когнитивном и критическом мышлении человека. Алгоритмы «черных ящиков» не снимают ответственности с управленца, а лишь облегчают процесс принятия решений.

Ключевые слова: искусственный интеллект, ИИ-агенты, алгоритмы, ИТ-инвестиции, банки, отчетность, стратегия.

Подпишитесь на журнал

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи