Искусственный интеллект перестает быть отдельным цифровым инструментом и становится новой архитектурой бизнеса. Как банки вписывают AI-native-модели в свою обыденность и для чего, читайте в материале «Ленты.ру».
Банк как технологическая компания
На конференции ЦИПР-2026 представители Альфа-Банка рассказали, как банк выстраивает AI-native-модель, в которой ИИ встроен в повседневную работу всей организации — от разработки и клиентских сервисов до инфраструктуры, безопасности и принятия решений.
«Современный банк — это уже технологическая компания с банковской лицензией», — заявил директор по информационным технологиям Альфа-Банка Алексей Фетисов. По его словам, если раньше ключевым конкурентным преимуществом банков были IТ-системы и инфраструктура, то теперь такую роль начинает играть генеративный искусственный интеллект.
Фото: Premreuthai / Shutterstock / Fotodom
Собственная платформа
Одним из элементов AI-native-стратегии банка стала собственная ИИ-платформа AlfaGen. На ее базе Альфа-Банк развивает внутренние AI-сервисы, корпоративных ассистентов, агентные системы и инструменты для разработки. Платформа работает в закрытом защищенном контуре с учетом требований регуляторов, банковской тайны и обработки персональных данных.
Мы строим AI-native-банк. Искусственный интеллект становится не просто прикладным программным обеспечением — он становится единым каркасом, на который нанизаны все сервисы банка
По словам представителей банка, Альфа-Банк уже перешел от экспериментов с генеративным ИИ к промышленному внедрению AI-решений. Если раньше генеративный ИИ внутри банка во многом воспринимался как венчурное направление, то теперь каждый AI-проект проходит полноценную оценку эффективности. По словам Соловьева, в банке действует единая методология оценки AI-инициатив, а решения о запуске проектов принимаются на уровне специального управляющего комитета по искусственному интеллекту.
Фото: Elena Shishkina / Shutterstock / Fotodom
Где уже используют ИИ
Сейчас ИИ используется в разработке, операционных процессах, поддержке сотрудников, работе с документами, мониторинге инцидентов, клиентских сервисах и внутренней аналитике. При этом в банке подчеркивают: речь идет уже не об отдельных AI-пилотах, а о полноценно сформированной AI-native-модели, где искусственный интеллект становится базовым слоем бизнес-процессов и инфраструктуры.
Отдельное направление — AI-native-разработка и Enterprise Vibe Coding. Новый подход предполагает, что значительную часть инженерной работы выполняет искусственный интеллект, а разработчики взаимодействуют с ним на естественном языке, управляя архитектурой, требованиями и качеством результата.
По словам Соловьева, банк уже тестирует новый формат tiny teams, в котором команды разработки могут сокращаться с 7–8 до 3-4 человек за счет использования AI-агентов и автоматизации части инженерных процессов. Также в эпоху AI безопасность должна проектироваться сразу на уровне архитектуры и разработки — Security by Design становится обязательной частью AI-native-подхода.
Сам факт, что генеративный ИИ умеет писать код, уже не новость. Главная задача — встроить это в полноценный производственный цикл с требованиями к архитектуре, безопасности и качеству
При этом представители банка подчеркивают, 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 Григоров.
Фото: Koson / Shutterstock / Fotodom
Новые роли
На фоне внедрения ИИ в банке появляются и новые роли. Одной из них стала специальность AI-продакта — специалиста на стыке технологий, продукта и клиентского опыта, который умеет переводить бизнес-задачи на язык ИИ-моделей и доводить решения до промышленного внедрения.
Как рассказал Алексей Фетисов, значительная часть новых серверных мощностей банка строится именно под AI-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 Фетисова, Альфа-Банк делает ставку на создание новых решений, которые изначально проектируются под требования современного банка. В ряде направлений банк развивает собственные AI- 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 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 кибербезопасности за всю историю нашей отрасли», — отметил Соловьев. По его словам, именно поэтому банк развивает собственные механизмы контроля AI-систем, защитные контуры и инструменты мониторинга, а также активно использует ИИ для задач кибербезопасности и контроля качества работы моделей.
Фото: Екатерина Якель / «Лента.ру»
ИИ для бизнеса
ИИ уже активно используется и в корпоративном бизнесе Альфа-Банка. Руководитель департамента разработки и поддержки продаж транзакционных продуктов Александр Горинов рассказал, что в сегменте среднего и крупного бизнеса банк делает ставку не только на автоматизацию, но и на использование ИИ для повышения управленческой видимости и ускорения принятия решений.
По его словам, современные модели позволяют за минуты находить взаимосвязи в данных, на анализ которых раньше уходили дни работы аналитиков. Кроме того, Альфа-Банк уже внедрил AI-агента для оптимизации части операций по валютному контролю: сейчас система автоматически обрабатывает 93 процента операций без участия человека, а точность модели превышает 95 процентов.
При этом Горинов подчеркнул, что даже при глубокой автоматизации ряд вещей остается за человеком
По его словам, в корпоративном бизнесе ключевую роль продолжают играть доверие, эмоциональная связь с клиентом и способность принимать решения с учетом контекста, а не только формальных данных.
В банке подчеркивают, что AI-native-модель — это не «банк без людей»: по мере внедрения ИИ возрастает роль специалистов, которые умеют превращать технологии в работающие сервисы и бизнес-инструменты.
Представители Альфа-Банка также отметили, что AI-native-модель требует не только новых технологий, но и перестройки самой организации. 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.