Что такое агентный ИИ в банковской сфере и чем он отличается от других видов автоматизации?

Агентный ИИ — это системы, способные автономно выполнять сложные последовательности действий, принимать решения и работать с неструктурированными задачами. В отличие от традиционной автоматизации или генеративного ИИ, он может самостоятельно доводить задачи до конца, например, полностью готовить кредитное досье, а не только его черновик.

Почему банки не получают ожидаемой отдачи от внедрения ИИ?

Многие банки сталкиваются с «чистилищем пилотных проектов», где изолированные ИИ-решения не приносят значимого финансового результата. Это происходит из-за точечных внедрений, которые не меняют бизнес-процессы целиком, оставляя старые операционные модели.

Как агентный ИИ изменит роли сотрудников в банках?

Ожидается, что сотрудники банков перейдут от выполнения рутинных задач к управлению цифровыми агентами, курируя работу до 20–30 систем. Это позволит им сосредоточиться на коммуникации с клиентами и принятии ключевых стратегических решений, которые требуют человеческого участия.

Что является ключом к успешному внедрению агентного ИИ в банке?

Ключ к успеху — это полная перестройка операционных процессов от начала до конца, а не точечные внедрения отдельных инструментов. Необходимо перейти от линейных, изолированных этапов к «оркестрации», где процесс адаптируется под контекст задачи, а также интегрировать полный стек технологий, включая генеративный ИИ и традиционную автоматизацию.

Агентный ИИ в банковской сфере: переход от экспериментов ...

Агентный ИИ в банковской сфере: переход от экспериментов к реальной трансформации

Банки рискуют застрять в «чистилище пилотных проектов». McKinsey объясняет, почему агентный ИИ требует полной перестройки операционных процессов, а не точечных внедрений.

27.02.2026, 10:58

Обновлено:24.05.2026, 07:27

3 мин чтения

0 просмотров

Суть

В банковской индустрии намечается фундаментальный сдвиг, связанный с внедрением агентного искусственного интеллекта (Agentic AI). В отличие от традиционной автоматизации или даже генеративного ИИ, агентные системы способны не просто создавать контент, но и самостоятельно выполнять сложные последовательности действий, принимать решения и работать с неструктурированными задачами. Однако, согласно отчету McKinsey, многие банки рискуют не получить отдачи от этих технологий, если продолжат внедрять их точечно. Реальная ценность достигается только при полной перестройке рабочих процессов от начала до конца.

Контекст

Долгое время банки были лидерами по внедрению автоматизации, в частности роботизированной автоматизации процессов (RPA). Однако RPA имела ограничения: она хорошо справлялась только с жестко регламентированными, повторяющимися действиями («если А, то Б»). Генеративный ИИ расширил эти границы, позволив работать с текстом и кодом, но часто оставался инструментом-помощником (copilot).

An abstract image of a stack of 3D credit cards swirling up in a repeating twisting pattern.

Агентный ИИ представляет собой следующий шаг эволюции. Это системы, которые могут действовать автономно для достижения поставленной цели, адаптируясь к контексту. Например, вместо того чтобы просто написать черновик кредитного меморандума, агент может собрать данные, проанализировать риски, выявить несоответствия и подготовить финальное досье, обращаясь к человеку только в исключительных случаях.