При внедрении ИИ-технология вторична: сначала нужно договориться о реальности

Алексей Мезенцев, руководитель AI Lab ОТП Банка, выступил на Молодежном дне международной конференции «Теория игр и Менеджмент» (GTM 2026). В конференции также принял участие известный российский математик Алексей Савватеев и представители других банков и компаний. Спикер ОТП Банка рассказал, почему хорошие ИИ‑инициативы терпят крах на старте и какую ошибку совершают компании при автоматизации.

Мезенцев заявил, что технология искусственного интеллекта может быть выбрана самая совершенная, но это не гарантирует результат. По его словам, ИИ оказывается «слепым», если опирается на неполные или устаревшие данные.

«Сначала нужно договориться о реальности, правилах и выигрыше. Проблема не в модели, а в том, сколько реальности ей доступно», — отметил он.

Опасной зоной руководитель AI Lab ОТП Банка назвал расхождение между официальными регламентами и реальной работой сотрудников. Слепое программирование формальных инструкций может не улучшить, а наоборот, ускорить неверные маршруты.

«Люди не помеха процессу. Они его скрытая „операционная система“. Автоматизация бумажной нормы без контекста живой работы — это путь к тому, чтобы передать ИИ ошибочное решение», — подчеркнул Мезенцев.

Отдельное внимание он уделил выбору приоритетов. На примере известного сервиса Алексей рассказал про лучший способ разрешить спор о развитии продукта: вместо использования сложных фреймворков провести небольшой тест.

«Приоритет — это очередь гипотез, которая оценивается в деньгах. Задача — за минимальные деньги проверить эффект для бизнеса. Если мы не можем доказать ценность идеи, мы должны расставлять приоритеты не по масштабу будущего проекта, а по скорости проверки гипотезы», — объяснил представитель ОТП Банка.

Главное условие успеха: внедрение ИИ работает только тогда, когда выгоду получает каждый участник процесса от клиента до ИТ‑департамента.

«Мы внедряем не модели. Мы меняем правила игры. Идею нужно продать каждому участнику игры», — резюмировал он.

Технологии позволят банкам устранить «недолюбленность» клиента

Илья Чижевский, Президент ОТП Банка, принял участие в дискуссии «ИИ в банковском риск‑менеджменте: источник антихрупкости или новый класс уязвимостей» на Международном финансовом конгрессе 2026. На сессии он рассказал о подходе ОТП Банка к внедрению искусственного интеллекта и результатах его применения, а также оценил перспективы его развития на горизонте 3–5 лет.

Глава ОТП Банка подчеркнул, что осторожность банка не означает выжидательную позицию: «Осторожность — это когда банк стоит в стороне и наблюдает. Это, наверное, не про нас». Речь идет о другом — о готовности применять инструмент только там, где он показывает надежный результат.

Как пример того, где взвешенный подход к ИИ уже дал реальный результат, спикер привел практику применения ML‑моделей в риск‑менеджменте. Сегодня в банке работает несколько десятков таких моделей, 36 из них — в рисках. «Эти модели дают нам порядка от 5 до 20% преимущества по Gini в розничных моделях, а экономический эффект по итогам прошлого года исчисляется 2% от чистой прибыли банка», — привел цифры И. Чижевский, отметив, что все инвестиции банка в ИИ оцениваются через измеримый возврат, а не «слепую веру» в технологию.

Вместе с тем была отмечена область, где технология пока не оправдывает ожиданий: модели оценки состояния корпоративных заемщиков на основе открытых источников.

«Мы увидели, что эти модели показывают очень неконсистентные результаты, требуют перекалибровок, — рассказал спикер. — Сейчас они помогают лишь с агрегацией данных, формируют аналитические выжимки, а финальное решение остается за человеком».

Схожая сдержанность сохраняется и в автоматизации немассовых, нетиповых процессов — в отличие от розницы и МСБ, где большое количество повторяющихся операций делает применение ИИ математически более простой задачей. По словам Ильи Чижевского выбранная стратегия не оборачивается для банка потерями: «С точки зрения проигрыша, искренне, абсолютно нет — не видим, что в чем‑то из‑за этого уступаем».

Переходя к теме регулирования отрасли, президент ОТП Банка напомнил, что российский банковский сектор стал одним из лучших в мире благодаря тому, что регулятор давал сектору возможность внедрять инновации, сохраняя при этом разумные ограничения. «На мой взгляд, банковский сектор сейчас является безусловным лидером по внедрению искусственного интеллекта как индустрия внутри нашей страны», — подытожил И. Чижевский. На горизонте 3–5 лет, по его мнению, именно технологии позволят банкам точнее предвидеть потребности клиента и устранить его «недолюбленность».

О бизнес-эффектах сквозной архитектуры процессов в ОТП Банке

На конференции «Управление бизнес-процессами 2026» наш коллега, руководитель процессного офиса ОТП Банка Андрей Бессараб, рассказал о процессе перехода банка к сквозной архитектуре и полученных бизнес-эффектах. Делимся основными мыслями.

«По модели Грейнера на определенных этапах в работе компании возникают кризисы. В ОТП Банке возник кризис контроля: при оптимизации количества процессов и подразделений вертикального управления оказалось недостаточно, и потребовалось оперативно выстраивать сквозное горизонтальное управление», – отметил Бессараб. Он подчеркнул, что проект был запущен в банке в кратчайшие сроки и позволил получить точную картину реального функционала подразделений, объективно оценить распределение затрат и создать систему регулярного мониторинга ключевых показателей, сосредоточившись на стабильности, качестве и предсказуемости операций.

Спикер пояснил, что первым этапом на этом пути стали каталогизация и моделирование, на которые ушло 6 месяцев. В результате банк зафиксировал три уровня: 20 групп сквозных процессов, около 200 самих сквозных процессов и порядка 2 000 подпроцессов. Именно уровень подпроцессов показал реальный функционал каждого подразделения и сформировал точную базу для дальнейшей работы.

Вторым шагом в ОТП Банке внедрили модель стоимости процессов для непосредственного расчета стоимости каждого элемента. Для массовых операций банк использовал стафф-модели, рассчитанные по нормативам. В немассовых подразделениях применялась экспертная оценка: руководители самостоятельно определяли долю аллокации затрат на конкретную задачу. Погрешность такого подхода не исказила итоговый рейтинг процессов по их стоимости, позволив сформировать объективную картину распределения затрат.

«Третий шаг – создание управленческого дашборда. Мы применили правило Парето, выделив 20% процессов, в которых сосредоточено 80% затрат, и добавили к ним требования регулятора. Для каждого процесса определили от 3 до 7 метрик по трем категориям: стоимость, время и качество. Эти показатели работают как конкретные триггеры, подсвечивающие зоны для глубокого анализа», – отметил Андрей.

Дашборд фиксирует изменения метрик, и раз в месяц топ-менеджмент рассматривает их состояние. Если по конкретной метрике, например по времени выдачи кредита, фиксируется отклонение, формируется поручение проработать его причины. По результатам такой проработки могут быть запущены изменения – в частности, реинжиниринг, автоматизация или применение технологий искусственного интеллекта. Эти работы проводят либо централизованные команды, либо владельцы процессов при поддержке процессного офиса. На текущем этапе экономический эффект от внедрения проекта составил 200 млн рублей.

Почему через 3-5 лет контакт-центр станет центром прибыли

Алексей Рогожин, руководитель контактного центра и центра заботы о клиентах ОТП Банка, принял участие в дискуссии «Эволюция банковских контакт-центров: что меняется сегодня», прошедшей в рамках презентации итогов 4-й волны исследования банковских контакт-центров аналитической и консалтинговой компании Frank RG. Он рассказал о переходе банка к единой модели управления клиентским опытом, смене приоритетных метрик и планах по трансформации службы поддержки в прибыльное подразделение.

Алексей отметил, что в рамках трансформации, начатой полтора года назад, ОТП Банк интегрировал метрику Contact Rate в систему мотивации продуктовых команд, что позволило кратно расширить линейку услуг и улучшить операционные показатели. «Мы обеспечили сквозную синхронизацию на всех этапах клиентского пути – от чат-бота до живого оператора, так как понимаем, что классические показатели эффективности теперь уступают место FCR (решение вопроса с первого обращения) и метрикам клиентской доходности», – заявил спикер.

По его словам, ключевыми запросами клиентов все еще остаются мгновенная доступность каналов связи и сокращение времени ответа до секунд: пользователи высоко ценят эмпатию, прозрачность и готовность банка компенсировать потенциальные сбои: «Ошибки возможны, но важно оперативно дать обратную связь и исправить ситуацию», – заключил он.

Алексей также затронул тему искусственного интеллекта и автоматизации в контакт-центре. Он отметил, что банк провел переработку примерно 15% всей автоматизации, установив высокие стандарты качества. «Мы придерживаемся принципа: если выход на сотрудника всегда открыт для клиента, и он активно пользуется автоматизацией, которую мы создаем, значит, мы делаем качественный продукт. При этом сама автоматизация должна быть прозрачной и не хуже, чем то, что делает человек». Еще отметил, что в текущем году приоритетом для его команды станет внедрение ИИ-моделей для анализа и поведенческих данных, способных прогнозировать уровень удовлетворенности клиентов в реальном времени.

В финале резюмировал, что через 3-5 лет контакт-центр трансформируется в центр прибыли. «Увеличение автономных агентов и развитие эмоционального интеллекта – вот направления роста. При этом главный вызов остается неизменным: как сделать каждое взаимодействие с клиентом максимально ценным и человечным, несмотря на рост цифровизации».

Как не переплачивать за ИИ

На VII Форуме «Франкенштейн на кибербанке: ИИ и технологии будущего в финансовом секторе» Богдан Гарбар, CPO и руководитель Центра платформенных ИИ-решений ОТП Банка, представил инженерную методику расчета вычислительных ресурсов для сервисов на основе генеративного искусственного интеллекта.

Планирование вычислительных мощностей остается одной из ключевых задач при внедрении генеративного ИИ. До настоящего времени большинство компаний принимали решения на основе экспертных оценок, приблизительных ориентиров и данных из непрозрачных источников, что затрудняло точное бюджетирование и повышало инвестиционные риски. Избыточные закупки могли заморозить капитал в оборудовании, которое простаивало и быстро устаревало, а недостаточные мощности приводили к тому, что сервисы не справлялись с нагрузкой, что негативно сказывалось на скорости работы и удовлетворенности клиентов.

«Когда мы начинали внедрять генеративный ИИ, столкнулись с классической дилеммой: заложить слишком много ресурсов — заморозить капитальные затраты, заложить слишком мало — потерять клиентов из-за неработающего сервиса. Существующие калькуляторы и бенчмарки оказались непрозрачными, и мы решили разобраться, как все работает на атомарном уровне», — отметил Богдан Гарбар.

Он пояснил, что разработка ОТП Банка позволяет перейти от интуитивных оценок к обоснованным расчетам при планировании капитальных затрат на GPU-серверы — наиболее дорогостоящий компонент LLM-инфраструктуры.

«Мы создали не просто калькулятор, а инструмент для принятия решений: на какой инфраструктуре строить решение, в каком объеме закупать оборудование и как эффективно распределять вычислительные ресурсы между задачами. Модель связывает ожидаемую нагрузку и требования к качеству сервиса с ключевыми финансовыми показателями проекта — капитальными затратами (CapEx), совокупной стоимостью владения (TCO) и возвратом инвестиций (ROI).

В отличие от типовых подходов, она рассчитывает необходимый объем графических процессоров (GPU) на основе реальных бизнес-параметров и ряда технических факторов, которые напрямую влияют на потребность в вычислительных мощностях: объема памяти для одной пользовательской сессии, применения оптимизаций, включая квантование моделей, а также использования специализированных техник обработки запросов, позволяющих снизить нагрузку без потери качества сервиса. Это дает возможность определить минимально необходимый объем оборудования, достаточный для выполнения целевых SLA при оптимальных затратах», – подчеркнул Богдан Гарбар.

Если банки не откроют данные для ИИ-агентов, они останутся витриной за стеклом

Об этом в рамках панельной дискуссии сессии «Как оседлать волну» на форуме AI Future Forum (Москва, Крокус Экспо) заявил директор по внедрению искусственного интеллекта и эффективности процессов ОТП Банка Дмитрий Маркосьянц. Модератором сессии выступила Марианна Данилина, руководитель Управления стратегии, исследований и аналитики Ассоциации ФинТех.

Комментируя тренд открытых API и развитие ИИ на финансовом рынке, он отметил, что банки пока не демонстрируют готовность раскрывать свои данные, поскольку видят в этом для себя определенный дискомфорт.

«Традиционно кредитные организации строили модель вокруг закрытого контура, где клиент получает все финансовые сервисы внутри одного банка. В то время как маркетплейсы изначально создавались иначе: часть сервисов продавцы получают от стартапов, которые существуют внутри экосистемы и обмениваются данными через открытые API. Поэтому для них тема с раскрытием данных не так чувствительна, как для банков», — пояснил Дмитрий Маркосьянц.

Также сдерживающим фактором для работы через Open API является вопрос стоимости и механика доступа, добавил спикер.

«Можно создать дверь, но вход сделать настолько платным и забюрократизированным, что дверь так и не откроется. Это важный аспект, на который сейчас нет ответа в нашем регулировании», — отметил он.

Дальнейшее развитие открытых API, по его убеждению, окажется неразрывно связано с искусственным интеллектом.

«Мы движемся в сторону ИИ-коммерции, где агенты будут совершать покупки за человека, включая открытие финансовых продуктов. И все компании неизбежно, рано или поздно, станут открытыми для таких агентов, иначе рискуют остаться витриной за стеклом. Вопрос лишь в том, произойдет ли это по модели регулятора или более естественным рыночным путем», — заявил Маркосьянц.

Отвечая на вопрос о том, нужно ли принуждать банки к открытости через регулятора, эксперт предложил альтернативный путь: «Мне кажется, надо не банки заставлять, а показать пример, когда государственные сервисы в первую очередь станут открытыми и предоставят свои возможности для банков».

Бюджет на защиту ПДн формируется в логике постройки дома

Алексей Колпаков, начальник управления развития процессов кибербезопасности ОТП Банка, выступил на сессии «Персональные данные» в рамках Ciso Forum 2026. Обсудил новые тренды в защите персданных.

На какие направления защиты ПДн компании реально выделяют основной бюджет в 2026 году? Алексей предложил рассматривать как бюджет на строительство дома. Есть три главных «стрима»: фундамент, стены и крыша.

Фундамент — это discovery-процесс, то есть анализ того, что уже есть в компании. В любой крупной организации существует множество процессов, где используются персданные, и еще больше мест их хранения. Компании собирают данные о клиентах, их продуктах и предпочтениях, потому что без этого невозможно эффективно строить бизнес. Запретить сбор и хранение нельзя, поэтому нужно менять процессы в сторону безопасности. Для этого ОТП Банк использует DCAP-систему, которая сканирует файловые ресурсы, рабочие станции и системы вроде Atlassian. Так банк понимает, где и какие данные лежат, кто с ними работает, проводит ревизию и очищает инфраструктуру от чувствительных данных, сокращая риски.

Стены — это доступы, обезличивание, работа с подрядчиками. Алексей отметил, что взлом периметра в 2026 году — резонансный, но редкий кейс. Куда более реальный сценарий — разработчик с доступом к продуктивной среде, аналитик, сохраняющий таблицы с ПДн в Excel, или подрядчик, риск взлома которого значительно выше.

Крыша — это DLP. Важно использовать его правильно. Не применять DLP для псевдобезопасных задач вроде отслеживания того, кто плохо отозвался о руководителе. По возможности переводить политики в режим блокировки, потому что мониторинг не остановит утечку — если данные ушли, они уже ушли. Не считать DLP панацеей, так как в любой компании есть процессы, которые он не закроет, и только комплексная работа дает реальный результат.

Алексей также привел статистику, собранную в общении с коллегами: все три инструмента — DLP, DCAP и обезличивание — одновременно используют только 15% компаний, работающих с ПДн. Он отметил, что это прогресс, ведь еще пять лет назад таких компаний было в три раза меньше. В банках и финтехе этот процент выше, на уровне 75%, благодаря высокой зарегулированности отрасли и ответственности перед клиентами.

Что покупают сначала: процессы, архитектурные изменения или инструменты? Сначала всегда идут процессы, затем архитектурные изменения, потом инструменты, иначе деньги будут потрачены впустую, система просто не будет работать. В качестве примера он привел контакт-центр: «Правильный процесс — когда оператор работает в CRM, видит на экране только имя и отчество клиента и его продукты, нажимает кнопку звонка, и система сама соединяет его с клиентом. Провал — когда операторам выгружают в Excel списки с ФИО и другими ПДн, и эти файлы начинают перемещаться по рабочим местам и пересылаться по почте. В таком случае процесс становится неконтролируемым, и никакие системы безопасности не помогут», - пояснил Колпаков.

Если процессы настроены, но у сотрудников остались избыточные права, многие будут действовать по-старому. Поэтому нужно разделение контуров на обычный, защищенный и RnD. Работа с чувствительными данными должна идти в защищенном контуре без возможности копирования. RnD, напротив, должен быть максимально удобным — с административными правами, доступом в интернет и инструментами, но без продовых данных. Когда бизнес-процессы требуют передачи данных между контурами, вступают в дело инструменты: почту проверяет DLP, обмен файлами через общие папки контролирует DCAP, для переноса баз данных работает система обезличивания. Если начать в обратном порядке — компания получит сотни алертов и тысячи ложных срабатываний, с обработкой которых физически справиться будет просто невозможно. Лучше посмотреть в первую очередь на процессы в массовых функциях, потому что там чаще всего отмечаются самые высокие риски нарушения контура информационной безопасности.

Экосистема с бесшовной интеграцией эффективнее, чем набор разрозненных решений

Елена Будерацкая, лидер функции Data Governance в Дирекции управления данными ОТП Банка, выступила на панельной дискуссии Дата-саммита 2026 «Вся правда о платформе данных: статика или пластичность», где рассказала о внедрении цифровых экосистем. В обсуждении также приняли участие ведущие игроки рынка. Делимся основными мыслями.

1. Бизнес должен исходить из собственных задач при выборе технологий, поскольку новые решения появляются практически ежедневно и нужно четко понимать цель их внедрения. И честно задать вопросы: для чего мне это необходимо и что я хочу получить для моей компании. В текущих реалиях, если компания работает с большими данными и хочет оставаться конкурентоспособной, то без современных платформ уже не обойтись.

«Платформа данных — это не просто программное решение, которое кто-то поставляет и устанавливает. На нее нужно смотреть с точки зрения пользователя и его ожиданий. В первую очередь, ему необходимо, чтобы данные были корректными и находились в одном месте, и было понятно, что это за данные, чтобы на их основе можно было принимать решения и использовать их в других процессах. При этом пользователю хотелось бы, чтобы работать с этими данными было просто и удобно», — поделилась Елена.

2. Однако уже недостаточно внедрить отдельную дорогую технологию. Необходима целостная экосистема, которую невозможно выстроить без культуры работы с данными в компании, data governance, а также четких процессов и фреймворков. При этом не имеет принципиального значения, реализуется ПО внутри компании или с привлечением вендоров.

3. У производителей платформ всегда остаются пробелы, которые компаниям приходится закрывать самостоятельно. Однако сейчас ведущие вендоры разрабатывают не просто отдельные решения, а создают из них экосистему. Такой подход дает лучший результат, поскольку в сочетании с бесшовной интеграцией работает эффективнее, чем набор разрозненных инструментов.

Сегодня выигрывает самый адаптивный

Руководитель по развитию молодёжных программ ОТП Банка Екатерина Новикова выступила на панельной дискуссии в рамках образовательного интенсива о карьерных траекториях «Компас выпускника — 2026» для студентов Президентской Академии (РАНХиГС), где рассказала какие навыки сейчас для выпускников ключевые и как начинающему специалисту построить карьеру. Делимся основными тезисами.

1. Стажировки — это отличный карьерный инструмент и для студентов, и для бизнеса. Студенты могут попробовать себя в разных направлениях и безопасно совершать ошибки, трансформируя их в ценный опыт. А после стажировки — получают шанс устроиться на работу. А для бизнеса — это возможность «поймать» талантливых и молодых специалистов на старте их карьеры. 

   «Есть большая вероятность, что студент после стажировки решит остаться в компании и расти как специалист. И даже если через несколько лет он сменит компанию, то потом он может захотеть вернуться на свое первое место работы, но теперь уже как профессионал с большим опытом», — делится Екатерина.

2. ОТП Банк активно развивает молодежные программы, стажировки и образовательные вебинары c 2020 года. В каждый набор более 50% студентов остаются в штате компании. Самые распространенные направления — аналитика и ИТ. Благодаря такому подходу, у студентов есть возможность еще до получения диплома погрузиться в профессию, попробовать себя в разных сферах и сделать более осознанный выбор карьерного пути.

3. Спикер подчеркнула, что в процессе стажировки каждая сторона, участвующая в процессе, должна быть толерантна к ошибкам, которые являются естественной частью профессионального развития на протяжении всей жизни человека. Поэтому в банке существуют программы наставничества и экспертной поддержки, благодаря которым стажёры и начинающие сотрудники получают оперативную помощь более опытных коллег. 

   «В компании всегда дают возможность учится на неуспешных кейсах, так работник получает новый опыт, а работодатель  — повод усовершенствовать процессы. Такой подход к стажировкам позволяет не только эффективно развивать молодых специалистов, но и формировать устойчивую кадровую базу, готовую к работе в условиях быстро меняющейся и конкурентной бизнес-среды», — говорит Екатерина Новикова.

4. О различие между работой в бизнесе и государственном секторе: «В бизнесе от сотрудников всегда ожидают больше инициативности и готовности находить решения, которые помогут команде работать быстрее и эффективнее. Молодые специалисты часто предлагают нестандартные и смелые подходы, которые помогают компании становится более конкурентоспособной. Госсектор же – более консервативный. Поэтому при выборе места для стажировки нужно учитывать и эти особенности».

5. В современной конкурентной среде ключевую роль играют не только знания, но и гибкие навыки. «Сегодня выигрывает не самый умный, а самый адаптивный. Часто молодых специалистов сдерживают не пробелы в знаниях, а страх задавать вопросы, проявлять инициативу и болезненная реакция на обратную связь. Именно поэтому особенно ценятся такие качества, как гибкость, проактивность, открытость к обратной связи и готовность учиться на ошибках, умение задавать вопросы и отсутствие страха выглядеть неидеально», — подытожила коллега.

Как ML-модели помогают снижать потери и увеличивать прибыль

Егор Миранцов, старший аналитик ОТП Банка, провёл мастер-класс для студентов НИТУ МИСИС, где рассказал о практическом применении ML-моделей в бизнесе и о том, как они помогают увеличивать прибыль компании. Делимся основными тезисами.

ML — это не просто технология, а инструмент, который помогает бизнесу расти. Компании, которые внедряют машинное обучение осознанно, получают конкретные бизнес-результаты: растёт конверсия, снижаются потери от мошенничества и ускоряются операционные процессы.

ML также значительно улучшает пользовательский опыт: клиенту легче выбрать нужный ему продукт, получать персонализированные рекомендации, а также значительно сокращается время получения поддержки. По словам спикера, таким образом, ML-модели могут увеличивать вовлечённость и время, которое пользователи проводят на сайте.

ML-модели эффективно выявляют мошеннические операции, при этом не отклоняя транзакции добросовестных клиентов: решения принимаются практически мгновенно. В целом использование машинного обучения позволяет существенно снижать потери, связанные с фродом, оттоком клиентов, просрочками и операционными простоями.

ML активно применяется и в других бизнес-процессах: от кредитного скоринга и принятия решений по заявкам до маркетинга, где модели помогают сегментировать аудиторию и предлагать более релевантные продукты и рекламу.

«Не каждой компании нужен ML — и это нормально. Такие решения эффективны там, где есть понятная бизнес-метрика, большое количество повторяющихся решений, сложные паттерны в данных, а также инфраструктура для тестирования и мониторинга моделей», — поделился Егор Миранцов.

При этом спикер подчеркнул, что эффект от ML измеряется в деньгах, а не в метриках. Ценность любого ML-решения определяется через A/B-тесты и бизнес-экономику — дополнительную выручку, снижение потерь и стоимости ошибок, а не только технические показатели качества модели.

В то же время спикер предупредил, что ML-модели также могут ломаться. Причин для этого может быть несколько: устаревшие фичи, резкая смена поведения пользователя, сезонный сдвиг данных, изменение цен или ассортимента. Поэтому важную роль играет не только разработка модели, но и ее дальнейшая поддержка, а также настройка параметров.

Егор Миранцов также рассказал о ключевых этапах внедрения ML-решений: от формулирования бизнес-задачи и оценки стоимости ошибки до создания базового решения, проверки качества данных и запуска пилота. Только после этого модель масштабируется на весь продукт с обязательной настройкой мониторинга качества и стабильности работы.

«ML — это часть продуктовой и инженерной системы, и часто происходят ситуации, когда побеждает не самая сложная модель, а лучшая интеграция во все процессы. Чтобы принять решение о запуске, важно не только оценить эффект, но и понимать экономику всего процесса», — заключил Егор.

Речевая аналитика на базе ML и LLM помогает лучше понять клиентов

Начальник центра обучения и контроля качества контакт-центра ОТП Банка Ольга Сухарева и начальник отдела развития голосовых роботов и речевой аналитики в Collection Светлана Рабехова представили результаты внедрения AI-инструментов речевой аналитики Naumen в коммуникации с клиентами. Выступление спикеров состоялось в рамках отраслевой конференции Naumen, посвященной цифровой трансформации финансового сектора.

Эксперты рассказали, что в ОТП Банке на платформе речевой аналитики выстроена двухуровневая система анализа диалогов: на базе классических ML-моделей и больших языковых моделей — LLM. ML отвечает за массовые задачи: классификацию тематик, базовый контроль алгоритмов, автоматическую оценку всех звонков и чатов. LLM модель подключается там, где требуется глубокое понимание контекста, эмоций клиента и нюансов переговоров. Такой гибридный подход позволяет банку не только повысить качество сервиса и лучше понимать клиентов, но и получить измеримый экономический эффект.

Как отметила Светлана Рабехова, речевая аналитика давно перестала быть просто инструментом контроля и сегодня выступает драйвером бизнес-показателей. Автоматическая оценка позволила анализировать 100% диалогов с клиентами, что привело к росту выполненных обещаний по оплате задолженности на 5,5%.

Важно также отметить, что среднее время анализа одного диалога экспертом уменьшилось в 20 раз — с 7 минут до 20 секунд: можно быстро ознакомиться с сутью разговора без необходимости прослушивать полный диалог.

Ольга Сухарева рассказала о реальных примерах внедрения инструмента в Контакт-центре и поделилась результатами. Автоматическая оценка помогла на 1,7% чаще решать вопросы клиентов с первого обращения. Среднее время обработки звонков сократилось на 5 секунд, а конверсия в продажи выросла на 3,3%.

Благодаря точному аудиту жалоб доля обращений в ЦБ РФ снизилась на четверть. Также выросла точность начисления сорри-бонусов с 85% до 97%.

Чем моложе сотрудники, тем выше у них запрос на добрые истории и социальную повестку

На конференции медиахолдинга «Комсомольская правда» «Экономика добрых дел: от инициативы к устойчивой ценности», которая прошла 5 марта 2026 года, наша коллега, начальник отдела развития внутрикорпоративных сообществ ОТП Банка Антонина Коломиец рассказала о роли внутрикорпоративных сообществ в развитии бизнеса.

Она отметила, что такие объединения сотрудников — важный и эффективный инструмент повышения вовлеченности сотрудников и формирования и продвижения корпоративной культуры и ценностей компании.

Сегодня в ОТП Банке успешно функционирует экосистема, которая включает около 50 сообществ, которые делятся по двум направлениям — профессиональные и по интересам. Почти половина сотрудников (более 3100 человек) банка состоят хотя бы в одном сообществе. В течение квартала в рамках экосистемы проходит более 100 мероприятий разной направленности.

Отдельное внимание спикер уделила ESG-сообществу. Созданное по инициативе сотрудников, сегодня сообщество включает 287 участников и фактически на добровольных началах выполняет функционал целого специализированного подразделения. В числе собственных инициатив — волонтерская поддержка благотворительных фондов, проведение внутренних благотворительных ярмарок, участие в донорских мероприятиях и организация собственных лекториев, посвященных важным социальным и экологическим темам.

Спикер подчеркнула, что участие сотрудников в добровольческих инициативах положительно отражается на бизнес-показателях компании: 

«Есть конкретные операционные метрики и результаты внутренних опросов, которые показывают, что сотрудники, вовлеченные в добровольческие сообщества, дают бизнесу больший эффект. Такие показатели, как NPS и CSI, позволяют измерить уровень вовлеченности. Эти метрики помогают ответить на важный вопрос — почему бизнесу стоит инвестировать в добрые дела», — отметила Антонина Коломиец.

 «Чем моложе сотрудники, тем выше у них запрос на добрые истории и социальную повестку. Кандидатам важно понимать, какие полезные инициативы реализует компания. Сегодня для соискателей важна социальная ответственность и проявленность работодателя», — подчеркнула Антонина Коломиец.

Спикер также рассказала, что волонтерская деятельность в рамках сообществ развивается по нескольким направлениям — от экологических инициатив (раздельный сбор, уборка территорий) и поддержки приютов для животных до помощи детям и специализированным учреждениям (геронтологический центр, специализированные медицинские детские учреждения), а также важных социальных проектов (донорство крови). Комплексная работа по повестке всегда складывается из маленьких инициатив.

Импортозамещение требует не только технологий, но и экономической прозрачности и эффективности

Сергей Симоненко, директор по информационным технологиям ОТП Банка, выступил на сессии "Доверять и проверять: что мы знаем о доверенных ПАК сегодня? группы Rubytech", которая прошла в рамках Уральского форума «Кибербезопасность в финансах». В формате открытого диалога с коллегами и вендорами он поделился практическим опытом импортозамещения критической инфраструктуры и обозначил болевые точки, с которыми сталкивается банк в рамках процесса локализации. В этом посте делимся основными тезисами с вами.

1. В прошлом году банк завершил знаковый проект по миграции процессинга, а сейчас в активной фазе находится импортозамещение автоматизированной банковской системы (АБС) и хранилища данных. При выборе софта организация ориентируется на уже зарекомендовавшие себя российские стеки, однако в части аппаратного обеспечения пока сохраняет возможность использовать западные решения там, где это допустимо. 

2. Говоря о текущем состоянии рынка, Сергей Симоненко высоко оценил сложившуюся практику открытого тестирования на отраслевых полигонах. Сегодня свои решения проверяют не только вендоры ПО, но и производители инфраструктуры, причем нередко в конкурентной среде. «Очень важно, что вы соревнуетесь с точки зрения технологической возможности и делаете это качественно. Выражаю вам за это признательность», — обратился он к разработчикам. 

3. В качестве иллюстрации спикер привел недавний пример тестирования автоматизированных банковских систем (АБС). «Вчера мы видели информацию: все семь АБС успешно прошли проверку на небольших базах данных — у всех стояли зеленые галочки. Но когда речь зашла о серьезном объеме, 50–60 терабайт, пока справился только один — ЦФТ. Мне как потребителю было бы важно понять, что с остальными шестью», — поделился он. По мнению эксперта, такие испытания позволяют объективно оценить готовность продуктов к реальным нагрузкам. Он призвал вендоров активнее участвовать в подобных тестах и публично демонстрировать результаты. «Уважаемые коллеги, это же не ярмарка тщеславия, это реальная возможность показать всему российскому рынку, на что вы способны. Если вы можете помочь с решением этого вопроса, отрасль будет вам благодарна, сейчас отличный момент заявить о себе», — подчеркнул Сергей. При этом он отметил, что пока российские решения в сегменте системного ПО и инфраструктуры только начинают появляться, но первые обнадеживающие примеры видны уже сейчас. 

4. Отдельно спикер остановился на значении самой практики открытых тестирований для рынка. Он подчеркнул, что для компаний, которые не могут позволить себе развернуть собственные испытательные комплексы, такие полигоны становятся окном в мир новых технологий. «Мы пока не являемся участниками программы тестирований на полигонах, но видим, что для небольших организаций без достаточного ресурса на собственные тестовые стенды, возможность использования результатов тестирования на полигонах - это значимое достижение для всей отрасли, для России. Мы все объединились: регулятор, вендоры, потребители сервиса — в одном порыве все адаптируют, тестируют, проверяют. Такого опыта в мире больше нет», — поделился он. 

5. Еще одним важным вызовом спикер назвал вопросы эксплуатации и совокупной стоимости владения. Он напомнил, что за периметром пользовательского интерфейса остаются критически важные процессы: резервное копирование, восстановление данных, скорость обслуживания и отказоустойчивость. Без понимания того, как эти механизмы будут работать в долгосрочной перспективе, внедрение новых систем становится затруднительным. «Любая финансовая организация всегда балансирует между требованиями регулятора, функциональными возможностями и стоимостью решения. Там где есть возможность применить дешёвую импортную инфраструктуру — мы её применяем, потому что вопрос цены и совокупной стоимости владения сегодня стоит крайне остро», — констатировал Сергей Симоненко.

Универсальный ИИ-ассистент ломает систему

На отраслевой конференции IT Ось 2026 директор по внедрению искусственного интеллекта и эффективности процессов ОТП Банка Дмитрий Маркосьянц выступил на тему: «Ассистент, который слишком много употребляет». В этом посте поделимся главными тезисами.

1. «Эффект из искусственного интеллекта извлекают и будут извлекать прежде всего те организации, не у которых больше пилотов или какие-то вау-штуки, а те, кто сумел обернуть это в системную самовоспроизводимую способность организации создавать новые AI-driven улучшения с измеримым эффектом и управляемым безопасным масштабированием».

2. В основе подхода, который ОТП Банк применяет при построении агентских систем, лежит принцип чанкинга, заимствованный из нейрофизиологии: человеческий мозг не удерживает сложный процесс в деталях каждый раз заново, а «отливает» его в узкую микросхему и воспроизводит на автомате — точно так же, как опытный водитель паркуется, не задумываясь о каждом движении. «Попытка построить универсального ассистента, который удержит в контексте весь корпоративный ландшафт, приводит к сложностям: широкий контекст трудно контролировать, качество страдает. Когда вы сужаете задачу и строите узких ролевых агентов, вы сразу получаете лучшее качество и предсказуемый результат», — отметил спикер.

3. Ключевым условием тиражирования Дмитрий Маркосьянц назвал децентрализацию разработки. В ОТП Банке выстроена трехслойная архитектура: менеджер канала распределяет запросы, агенты-эксперты работают внутри крупных доменов, а агенты-специалисты создаются непосредственно сотрудниками профильных подразделений. «Самое главное, что это дает, — возможность управляемо масштабировать такую систему и быстро ее раскатать на всю организацию. Каждым таким агентом-специалистом может заниматься конкретный юнит, более того — конкретный человек в этом юните. В HR есть люди, которые занимаются той или иной тематикой, и они могут делать этих агентов. Вы размыкаете цепочку, когда все завязано на умное подразделение, которое делает вам AI, и делегируете это в юниты», — объяснил эксперт.

4. Спикер выделил три домена, в которых генеративный искусственный интеллект, пор его мнению, приносит бизнес-результат. Первый — люди: ассистенты и копилоты, повышающие индивидуальную эффективность сотрудников. Второй — процессы: агенты закрывают ручные разрывы в производственных цепочках, автоматизируют исключения и обрабатывают неструктурированные данные. Третий, самый перспективный домен — рост: использование больших языковых моделей для анализа всех точек касания с клиентом. «Ни один человек, ни один детерминированный алгоритм нормально с этим всем количеством информации не разберется и не извлечет из нее пользу. Но с этим прекрасно справляется LLM. Она помогает конвертировать знание о клиенте в продажи, в удержание, в максимизацию customer lifetime value. Самые большие эффекты находятся именно здесь».

5. Операционный домен, по словам спикера, остается наиболее зрелой стартовой площадкой для внедрения агентов: там всегда существует бэклог задач, до которых не доходят руки IT, высока доля исключений и неструктурированных текстов. Языковые модели хорошо справляются с недетерминированностью, а высвобожденная экономия труда мгновенно инвертируется в скорость сервиса и качество клиентского опыта. Это дает прозрачный и быстро измеримый эффект.

Совокупный экономический эффект от внедрения технологий искусственного интеллекта в ОТП Банке по итогам 2025 года превысил 1 миллиард 30 миллионов рублей. Коллеги подчеркивают, что не используют универсальные формулы расчета возврата инвестиций, оценивая результаты комплексно — через сочетание количественных и качественных метрик, включая рост производительности, сокращение операционных рисков и улучшение клиентского опыта.

Мы приверженцы эмоционального банкинга

Президент ОТП Банка Илья Чижевский в интервью генеральному директору Frank RG и издателю Frank Media Юрию Грибанову рассказал о трансформации банка, развитии лидерства и вызовах, которые стоят перед банковской индустрией в 2026 году. Делимся подробностями.

Ю. Грибанов: Не открою секрета, сказав, что рынок банковских услуг последние годы укрупняется. И кажется, это путь в одну сторону: разукрупнение не происходит. Появляются новые игроки в виде банков маркетплейсов, появляются такие яркие истории, как у тебя, когда перезапуск стратегии банка и стечение некоторых обстоятельств позволяют выйти в высшую лигу. Можно ли сегодня конкурировать с игроками из ТОП-5? И за счет чего можно побеждать на их поляне?

И. Чижевский: Последние лет 15, по сути, игра называлась так: «чем больше у меня разработчиков, тем больше я могу себе позволить». Сейчас, по мере проникновения искусственного интеллекта, это постепенно меняется: доступ к этим технологиям дает сильные возможности для конкуренции. У нас не стоит задача создания самих инструментов, мы просто учимся их эффективно использовать во внутренних процессах. Помимо этого, борьба за эмоцию клиента и за его удовлетворенность — то, что дает колоссальное преимущество.

Это не определяется масштабом. Даже, скорее, наоборот: масштаб здесь является риском, потому что часто – не скажу, что всегда – но часто это является синонимом не самой высокой скорости. Поэтому возможности и на поле технологии, и на поле клиентских впечатлений – не исчерпаны. И здесь не обязательно входить в ТОП-3 или ТОП-5 игроков.

Ю.Г.: Но у вас есть ещё одно важное преимущество в виде капитала. У крупных игроков он в дефиците. Но при этом вы достаточно осмотрительно, может быть, консервативно подходите к кредитованию. Почему нет агрессии в кредитном бизнесе? Хотя вы могли бы ее себе позволить.

И.Ч.: Потому что мы не ставим себе целью долю рынка. Мы не стараемся за счет выполнения какой-то годовой цели по объему выдач убить финансовый результат по продукту на горизонте 2-3 лет. Может быть, поэтому, как следствие, риск-кост на рынке в рознице вырос на 25% год к году в третьем квартале 2025 года, а у нас он вырос всего на 7%. Мы никогда не были и никогда не будем работать в кредитовании в режиме «сорви голова». Это не наш подход. Мы, если не уверены, что это эффективно – другими словами, прибыльно – мы в эту историю не входим. И здесь, кстати, большая заслуга нашего акционера, потому что мы неоднократно эту дискуссию имели. Мы никогда не гонимся за долей рынка, потому что много раз на рынке наблюдали, как это приводило к колоссальной потере в доходности и, в конечном счете, убыточности кредитных организаций.

Ю.Г.: А в чем ваша цель? За чем вы гонитесь?

И.Ч.: Мы гонимся за прибылью, в этом большая разница. Доля рынка и прибыльность — это две большие разницы.

Ю.Г.: Почему сегодня клиент должен выбрать ОТП Банк?

И.Ч.: Мы приверженцы истории эмоционального банкинга. Мы, собственно, верим, что мы ее и придумали. Мы сфокусированы на том, чтобы доставлять нашим клиентам удовольствие, что довольно диссонирует, когда мы говорим о банкинге как таковом. Но в условиях, когда клиент теряется в разнообразии — с одной стороны, а с другой стороны — единообразии банковских предложений, с которыми он сталкивается, вот тот самый момент эмоциональности, в хорошем смысле, и удовольствия или удовлетворенности от взаимодействия — это то, вокруг чего мы выстраиваем свои усилия.

***

Посмотреть интервью целиком можно здесь.

ОТП Банк стал победителем первой ежегодной премии «Лучший в цифре 2025»

Премия организованна финтех-компанией Баланс-Платформа (ООО «БАЛАНС-ПЛАТФОРМА») в номинации «Цифровой банк года».

В этом году представители банков, автодилеров и автопроизводителей выбирали банк, который вывел онлайн-кредитование на новый уровень, путем онлайн-голосования. ОТП Банк победил с большим отрывом от конкурентов, собрав половину голосов экспертного сообщества.

Такая высокая оценка стала результатом успешного партнерства ОТП Банка и финтех-компании Баланс-Платформа, в рамках которого был запущен онлайн-сервис полностью безбумажного автокредитования для автопроизводителей и дилеров.

«Полученная награда подтверждает лидерство ОТП Банка в области цифровых финансовых решений для авторитейла. ОТП Банк планирует и дальше развивать цифровые сервисы автокредитования и предлагая рынку самые современные решения», - отметил Анатолий Греков, главный владелец продукта автокредитование ОТП Банка.

80% компаний не готовы к внедрению ИИ

Об этом в рамках ежегодного мероприятия ОТП Банка Trend Watching 2025 рассказал директор по внедрению искусственного интеллекта и эффективности процессов ОТП Банка Дмитрий Маркосьянц. Он развеял главные иллюзии рынка относительно цифровых трендов 2025/2026 годов и поделился результатами внедрения AI-технологий в банке, экономический эффект от которых за 2025 год составил 1 млрд 030 млн рублей.

По оценке Дмитрия, несмотря на ажиотаж последних лет, около 80% компаний (в частности, в финтехе) сегодня технически не готовы к полноценной промышленной реализации ИИ. Главная причина — попытка перепрыгнуть неизбежные этапы эволюции при низком уровне базовой автоматизации.

«Мы видим много ручного труда и думаем: нужен ИИ. Но если нет стабильного процесса, понятных источников данных и API, то искусственный интеллект превращается в очень продвинутого водителя в машине, у которой нет колес. Водитель может быть гениальным, но авто все равно не поедет», — отметил он.

Одной из ключевых тем выступления стала трансформация подхода к разработке. Ожидание, что ИИ станет автономным разработчиком и перепишет сложный корпоративный ландшафт с legacy-кодом, не оправдалось из-за слишком широкого рабочего контекста и риска возникновения большого числа ошибок. Поэтому ОТП Банк сегодня проводит серию экспериментов с так называемыми «пет-проектами» (PET-projects).

Этот подход подразумевает сужение задачи до размера изолированного мини-агента, который закрывает конкретный «ручной разрыв»: переводит данные из системы в систему, сверяет источники или формирует документы по шаблону. «Это не революция за ночь, это практичная эволюция: находим разрыв, закрываем маленьким агентом и оркестрируем их на единой платформе».

Правильно выбранная стратегия уже приносит ощутимые плоды. Суммарный экономический эффект от внедрения технологий ИИ в ОТП Банке за 2025 год составил 1 млрд 30 млн рублей.

При этом наши коллеги подчеркивают, что универсальной формулы ROI для оценки эффекта от ИИ не существует, так как требуется учет большого числа переменных в зависимости от контекста. Для оценки эффективности ОТП Банк использует микс качественных и количественных данных, учитывая не только сокращение FTE (эквивалент полной занятости) или прямую экономию, но и рост производительности, скорость процессов, снижение операционных рисков и улучшение клиентского опыта (NPS).

Ключевые элементы киберустойчивости

Директор дирекции кибербезопасности ОТП Банка Антон Замараев выступил на сессии «Киберустойчивость как новая стратегическая метрика бизнеса» в рамках Киберсъезда 2025, прошедшего в Кибердоме в Москве. Он рассказал о состоянии киберустойчивости сегодня и поделился взглядом на будущее, в котором компании объединяют усилия, чтобы быстрее и эффективнее противостоять угрозам. Делимся основными мыслями.

1. Киберустойчивость — это не попытка избежать атак, которые все равно произойдут. Это способность максимально быстро устранить возникшую угрозу и восстановить работу сервисов. «Мы не можем полностью заблокировать работу сервисов или ограничить текущий процесс, бизнес должен работать всегда. Поэтому наша задача — встроить такие механизмы безопасности, которые позволяют обнаруживать и устранять угрозы без вреда для бизнеса», — сказал Антон.

2. В ОТП Банке процессы выстроены так, чтобы разработчики и devops-команды могли самостоятельно замечать и исправлять уязвимости. Это снижает нагрузку на профильных специалистов и ускоряет работу. При этом важной частью системы становится оперативный мониторинг: контроль нужен не только внутри инфраструктуры, но и на внешних сервисах, в том числе в клиентских зонах.

3. Сейчас ключевым элементом киберустойчивости становится регулярное тестирование негативных сценариев: «Важно понимать, из чего состоят процессы, какие системы за ними стоят и в какой последовательности нужно их восстанавливать. Это позволяет командам уверенно действовать даже в непривычных ситуациях».

4. Технологический горизонт: квантовые вычисления в ближайшие годы могут поставить под угрозу привычные методы шифрования. Подготовка к переходу на криптографию нового поколения — вызов, который весь рынок еще только начинает осознавать.

5. Завершая выступление, Антон сформулировал идею, которую назвал своей профессиональной мечтой: создание добровольной системы коллективной кибербезопасности. По его словам, компании могли бы передавать друг другу не формальные отчеты, а реальный опыт — как победили конкретную угрозу, какие методы сработали, какие нет. Такой обмен, считает он, сделал бы рынок заметно устойчивее.

«Каждая компания проходит один и тот же путь: сталкивается с похожими угрозами, решает похожие задачи. Если бы мы начали добровольно делиться экспертизой, мы бы все стали защищеннее и быстрее реагировали на новые вызовы», — отметил Антон Замараев.

Самое сложное — это изменить сознание человека, а не процесс

Николай Шевцов, Chief Data Officer (CDO) ОТП Банка, принял участие в CNews Forum 2025, где рассказал о практическом опыте внедрения и трансформации системы управления данными (Data Governance) в рамках банковских процессов.

В своем выступлении Николай представил анализ практического опыта построения сквозной системы управления данными (Data Governance) и акцентировал внимание на важности эффективного контроля качества данных, а также внедрения инновационных технологий для бизнеса.

«Самое сложное — это изменить сознание человека, а не процесс», – сказал Николай подчеркивая, что успешная трансформация в области управления данными требует не только технологических изменений, но и глубокой перестройки корпоративной культуры.

Он указал, что основная проблема в управлении данными заключается в хаосе и утрате экспертизы при переходе между различными хранилищами данных.

«Со временем любое хранилище становится собранием хаоса. Мы столкнулись с этим, когда три года назад осуществляли переход с одного хранилища на другое», – рассказал Николай, отметив, что эта ситуация характерна для многих банков.

Он также акцентировал внимание на важности наличия единого источника правды для данных и прозрачности процессов. По его словам, потеря ключевых метаданных и знаний влечет за собой значительные дополнительные затраты на перевнедрение, а также приводит к снижению качества бизнес-процессов.

«Когда мы говорим о данных как о важной объектной модели, крайне важно, чтобы бизнес и ИТ говорили на одном языке. Это позволяет нам не только контролировать качество данных, но и существенно улучшать эффективность внутренних процессов», – добавил Николай.

Особое внимание Николай уделил внедрению автоматических проверок качества данных в ОТП Банке. По его словам, такие технологии помогают не только ускорить процессы, но и значительно повысить точность и достоверность информации, что ведет к значительным финансовым сбережениям. «Экономия, достигнутая благодаря автоматизации проверок качества данных, составила сотни миллионов рублей за два года», – сообщил он.

Николай также рассказал о внедрении сквозной системы управления данными (Data Governance) в ОТП Банке, которая позволяет эффективно управлять данными, интегрировать их с различными системами и обеспечивать прозрачность на всех уровнях. По его словам, такая система критически важна для обеспечения качественного анализа и использования данных в принятии решений.

Важнейшим элементом трансформации является обучение сотрудников на всех уровнях, включая руководство. «Мы постоянно обучаем наших сотрудников, чтобы каждый, от аналитиков до членов правления, понимал значение качественных данных и их влияние на бизнес», – отметил Николай.

В завершение Николай подчеркнул, что интеграция современных технологий и оптимизация IT-ландшафта открывают новые горизонты для развития ОТП Банка. Он заверил, что банк продолжает совершенствовать свою цифровую платформу, адаптируя её под нужды бизнеса и создавая более эффективную инфраструктуру.

Наша сила — идти до конца

Даже если не разглядеть пути, даже если большинство вокруг сомневается. В нашем ДНК заложено быть неуемными и любопытными, ведь именно в такой синергии рождаются самые вдохновляющие идеи.

Если в тебе накопились смелость и азарт, желание и упорство и хочется пустить их в русло созидания — смотри наш новый карьерный ролик и присоединяйся к нам.

ОТП Банк для таких же неутомимых как ты 🤩