Пока одни игроки закрепляют ИИ в регламентах и обучении тысяч сотрудников, другие выводят его в новые каналы и партнерства.

Бухгалтерские программы часто ошибаются именно там, где клиент заплатил одной суммой за несколько поставок.

Прежде чем бежать за очередным генеративным ИИ, стоит посмотреть, как Совкомбанк и Альфа-Банк пересобрали внутренние процессы.

Два слоя одной волны ИИ: индустриальный заказ и внутренние тренажеры — разбираем на свежих релизах.

Представьте, что банки отказали вам из-за маленькой зарплаты, а начать бизнес очень хочется — именно здесь на сцену и выходит микрокредитование.

Банк, где каждый второй клиент даже не пытается говорить с живым оператором — это уже реальность одного из российских финансовых гигантов.

Крупнейшие игроки российского финансового рынка — Сбер, Альфа-Банк, Совкомбанк и Т-Технологии — почти синхронно объявили о системных изменениях в подходах к использованию искусственного интеллекта.

Банки все чаще напоминают университетские кампусы: они не просто ждут выпускников на пороге, а заходят в аудитории и ведут их за руку со школьной скамьи до своего офиса.

Оборотная сторона ажиотажа вокруг ИИ в финансах заключается в том, что, научившись предсказывать все, нейросети могут упускать из виду самое главное.

Чтобы понять логику развития финансового сектора сегодня, достаточно посмотреть на конкретные кейсы Сбера, Альфы и других игроков — они демонстрируют сдвиг от автоматизации к полной автономии.