-
Руслан Кисляк
редактор
Яким чином і з якою метою банки та страхові компанії використовують штучний інтелект
Фінансовий сектор — банки та страхові компанії — серед лідерів з впровадження технологій штучного інтелекту.
Розвиток банківського сегмента вимагає від учасників ринку максимальновикористовувати сучасні технології. Банки є регульованими фінансовимиорганізаціями, і тому можуть використовувати лише перевірені та схваленіНацбанком технології, що дещо обмежує застосування ШІ. Штучний інтелект у банкахпоки що використовується в операційних процесах, які безпосередньо невпливають на показники балансу та прибутку. ШІ наразі використовують з метою експертної оцінки,зауважує директор департаменту цифрового бізнесу, член правління ГлобусБанку Володимир Солодкий.
В ПУМБ рішення на основі ШІ впроваджують у декількох напрямках — відвнутрішніх процесів до клієнтських послуг. Насамперед AI застосовується в ІТ,аналітиці даних, маркетингу, обслуговуванні клієнтів та управлінні ризиками.Крім того, в банку тестують можливості автоматизації у фінансах, HR та комплаєнсі —зокрема, для підвищення точності перевірок і зменшення операційногонавантаження.
Sense Bank застосовує ШІ насамперед у напрямі Fraud Prevention тауправління ризиками. Моделі виявлення шахрайства інтегровані з внутрішнімисистемами банку — CRM, системами перевірки фінансових операцій, транзакційногомоніторингу та платіжними шлюзами. Це дає змогу в режимі реального часупрогнозувати шахрайські дії, формувати повідомлення та автоматично ініціюватиблокування ризикованих операцій. ШІ також використовується для оцінки ймовірностінесанкціонованих транзакцій, виявлення ознак соціальної інженерії, визначенняризику залучення клієнтів у дроп-схеми, а також для розробки та впровадженнякогнітивних сервісів — біометричних перевірок і технологій комп’ютерного зору.
Окремий напрям — KYC-процеси, де AI застосовується для аналізу клієнтськихдокументів і даних, а також інтеграція з сервісами контакт-центру: сайтом,базою знань і чатами зі споживачами. Банк використовує AI для персоналізаціїклієнтських пропозицій, прогнозування схильності до відкриття продуктів іоцінки ризику дефолту.
Укрексімбанк освоює сервіси АІ для покращення процесів операційноїдіяльності, зменшення витрат праці та покращення якості послуг.Наразі в банку реалізовано автоматичне зчитування інформації з техпаспортівзаставних технічних засобів. В процесі впровадження — автоматизаціязвітності щодо відряджень співробітників.
Працюють в банку над розробкою АІ асистента з підтримки. Основні задачі, щобуде вирішувати АІ асистент: консультації співробітників по внутрішній базінормативних документів; по банківських процесах; з технічної підтримки;формування запиту на технічну підтримку замість користувача; надання інформаціїпо статусу виконання звернень користувача.
В Укргазбанку одним із ключових проєктів, що перебуває на стадіїбета-тестування, є ШІ-агент “Норма”. Це RAG-система, яка дозволяєфахівцям здійснювати семантичний пошук по всій внутрішній нормативній базі,миттєво отримуючи відповіді на складні запити до бази знань нормативноїдокументації. “Також ми активно досліджуємо рішення для автоматизаціїбек-офісу: наприклад, впровадження OCR/AI технологій дозволить нам автоматичнообробляти понад 100 тисяч документів щомісяця”, — розповідає керівник проєктів аналітики даних УкргазбанкуСергій Бондаренко.
CDTO “Арсенал Страхування” Костянтин Палазов підкреслює, щоштучний інтелект вже став повноцінним інструментом у щоденних процесах роботикомпанії, а не експериментом. На рівні клієнтського сервісу головнимAI-рішенням компанії став сервіс “AI-лікар” у мобільному застосунку змедичного страхування. Це інструмент початкової медичної діагностики. Користувачобирає зону тіла, що викликає занепокоєння, вказує симптоми, відповідає на уточнювальнізапитання, після чого AI формує найбільш вірогідний діагноз з точністю 87% інадає поради щодо подальших дій. У середньому результат клієнт отримує за2,5 хвилини.
Окрім медичного напряму, AI-рішення використовуються компанією вавтострахуванні. “На етапі прийняття автомобіля на страхування миінтегрували сервіс віддаленого автоматичного огляду авто з використаннямтехнологій Computer Vision. Система аналізує фото та відео автомобіля, виявляєза допомогою AI наявні пошкодження і фіксує їх у цифровому вигляді безнеобхідності фізичного огляду. Це скорочує час оформлення договору, зменшуєлюдський фактор і підвищує прозорість оцінки стану авто ще до початкустрахового покриття”, — повідомляє співрозмовник Delo.ua.
З точки зору бізнесу ефект дуже практичний: те, що раніше масштабувалося шляхом збільшення кількості людей, тепер масштабується завдяки технологіям.Ефективність процесів тепер може зростати багаторазово без пропорційного збільшенняопераційних витрат.
В Райффайзен Банку запевняють, що Райф став першим українськимбанком, який системно інтегрував AI в усі без винятку бізнес-процеси.
AI працює в банку на всіх рівнях: від щоденних завдань (робота з поштою,переклади, підготовка до зустрічей з клієнтами, аналіз законодавства) докритичних банківських процесів — KYC, KYB, антифрод, AML. Штучний інтелектаналізує ринок, генерує презентації, пише та перевіряє код, обробляє десяткитисяч клієнтських дзвінків щотижня.
В Райфі зробили стратегічний вибір на користь публічних моделей.Експерименти з власними показали: витрати на інфраструктуру та підтримку значноперевищують вартість токенів від провайдерів. Натомість банк інвестує вкастомізацію — власні RAG-системи, контекстні движки, спеціалізовані workflow.
Розподіл для загальних завдань виглядає наступним чином: корпоративний GPT(MS AI Studio) — 54%, публічний ChatGPT — 24%, Gemini — 10%, Anthropic — 7%,Perplexity — 2,5%, Grok — 3%, DeepSeek — 0,35%.
Для розробки: Claude Sonnet 4.5 домінує з 89%, GPT-5 та Gemini 3 — по 5%,інші — 1%.
Технологічний стек: Claude Code, GitHub Copilot, MS Copilot, власніRAG-системи, Context Engines, Lovable, Vertex AI, AWS Bedrock, Azure AI,кастомні MCP-сервери та skills.
Страхова компанія VUSO має приклади використання штучного інтелекту дляпокращення клієнтського сервісу. Ключовим з них став проєкт інтеграції ШІ всистему врегулювання страхових випадків у медичному страхуванні.
ШІ залучений до обробки рутинних запитів у мобільному застосунку VUSO: відпервинної взаємодії з клієнтом і навігації сервісом до запускуонлайн-консультацій, замовлення медикаментів та інформування про статус запиту.
Основою цього підходу став власний цифровий сервіс еЛікар — комплекснерішення, що поєднує штучний інтелект, мобільний застосунок, інтеграцію з CRMстрахової компанії, а також інтеграції з лабораторіями та сервісами доставкимедикаментів.
Результати запуску сервісу мають кількісне підтвердження: час від запиту доотримання допомоги скоротився з понад двох годин до 3—8 хвилин, значнозменшилась кількість дзвінків у контакт-центр, а людські ресурси булиперерозподілені на опрацювання складних і нестандартних випадків, розказують вкомпанії.
Що змінює ШІ в банках і страхових компаніях
Який вигляд має вимірюваний результат запровадження в банках і страховихкомпаніях технологій штучного інтелекту? Частина учасників ринку плануєпідбивати перші підсумки протягом поточного року, частина — вже має на рукахконкретні факти і цифри.
В ПУМБ констатують збільшення клієнтської бази завдяки опрацюваннюAI великої кількості результатів комунікацій із потенційними клієнтами; спрощеннюпроцесів онбордингу клієнтів; активації неактивних клієнтів персоналізованимикомунікаціями на основі історичних даних; скорингу ризику клієнтів.
Знижено витрати завдяки автоматизації процесів, які не могли булиавтоматизовані без AI (обробка неструктурованої інформації, зображень,аудіозаписів, великих об’ємів даних); розвантаженню співробітників черезвикористання AI-помічників; помічникам, що пришвидшують написання коду тарозробку ПЗ; боротьбі з шахрайством та загрозами безпеці.
В Sense Bank повідомляють, що банк уже інтегрував штучний інтелекту понад 60 внутрішніх процесів. Близько 50% диджитал-комунікацій із клієнтамибанку сьогодні відбувається за участі віртуальних помічників. Завдяки ШІкоманда Sense Bank може обробляти клієнтські бази у 3,5 раза швидше, ніжтрадиційний контакт-центр.
ШІ також інтегрований у роботу з внутрішніми базами знань, вінтелектуальний пошук і обробку документів. Це дозволило скоротити час обробкизапитів, що потребують пошуку інформації, на 20%, а також заощаджувати час іресурси внутрішніх команд.
У напрямі безпеки ШІ підвищує точність прогнозування ризиків, прискорюєреагування команд, знижує витрати на усунення наслідків інцидентів і забезпечуєвисокий рівень захисту даних та клієнтського сервісу.
В Райффайзен Банку приріст продуктивності штатних розробників врезультаті впровадження АІ оцінюють в 50%. “При тому що безпосередньокодом інженер займається лише дві години на день, ми отримуємо економію 3,5години на тиждень у середньому серед 220 розробників”, — повідомляють вбанку.
“Принципова позиція: ми не скорочуємо людей через AI. Мипереорієнтовуємо їх на більш цінні, творчі напрямки. 17 співробітників, якіраніше займались рутинною обробкою, тепер працюють над завданнями з вищоюдоданою вартістю”, — підкреслюють вРайффайзен Банку.
Майбутнє ШІ в банках і страхових компаніях
Банки та страхові компанії розбудовують своє майбутнє, орієнтуючись наповсюджену імплементацію технологій штучного інтелекту в роботу.
В Глобус Банку планують створення векторної бази знань; розгортаннявнутрішньої інфраструктури для використання ШІ в банківських процесах;реалізацію внутрішніх асистентів, які зможуть виконувати рутинні завдання врежимі 24/7 та покривати до 80% запитів автоматично; переведення частинизавдань 1-ї та 2-ї лінії внутрішньої підтримки банку на ШІ.
В Укргазбанку в найближчі два роки планують вийти на рівень повноїопераційної зрілості ШІ. Плани банку зосереджені на трьох стратегічнихнапрямах:
По-перше, це клієнтський сервіс. Банк запускає проєкт розробки тавпровадження ШІ-асистента “Компас” — єдину інтелектуальну базу знань для колег, яківідповідають за комунікації з клієнтами.
По-друге, банк трансформує аналітику та ризики. Впровадження ML-моделейнового покоління для інтелектуальної сегментації та предиктивного скорингудозволить не лише персоналізувати пропозиції для клієнтів, а й ефективнішекерувати кредитними ризиками.
По-третє, банк планує технологічне масштабування. Розбудова повноцінноїMLOps-платформи дозволить автоматизувати весь життєвий цикл моделей — від навчання домоніторингу. Це дасть банку можливість масштабувати успішні пілотні проєкти навсю мережу протягом лічених днів.
В Райффайзен Банку ставлять амбітну ціль: довести кількістьспівробітників, що регулярно використовують AI, до кінця 2027 року з 63% до95%.
Наступна ціль — “Рея 2.0” — повна переробка AI-асистента вMyRaif. Поточна версія не відповідає стандартам банку, і там це визнають. Цільнової версії — 97% правильних відповідей.
У найближчій перспективі в Кредобанку хочуть створити Центркомпетенцій з питань ШІ. “Ми прагнемо сформувати в банку сучаснуAI-культуру, яка сприятиме розвитку цифрових навичок співробітників, розширеннюнавчальних програм і впровадженню найкращих практик використання AI у щоденнійдіяльності”, — запевняють вбанку.
В компанії “Арсенал Страхування” наступним етапом розвиткувбачають глибоку інтеграцію AI в бізнес-процеси медичного асистансу.
Окремий фокус планів компанії — розпізнавання та обробка медичних документів задопомогою АІ, в тому числі і рукописного тексту, а також транскрибація в текстголосових звернень. Це критично важливо для масштабування ефективностіасистансу без пропорційного зростання навантаження на команду.
У планах компанії — використання AI в андеррайтингу для автоматизації тапідвищення точності тарифних рішень, насамперед у моторних ризиках. Рішеннядозволить автоматично збирати й аналізувати дані про клієнта та транспортнийзасіб з усіх необхідних джерел — історію збитків, технічний стан авто тазбитковість за маркою і моделлю — і формувати аналітичний висновок дляандеррайтера.
В СК VUSO в найближчий рік–два планують системно розвиватиAI-рішення: від сервісу та врегулювання страхових випадків до внутрішніхпроцесів, аналітики та підтримки прийняття рішень. Фокус компанії — настворенні єдиної цифрової екосистеми, де ШІ бере на себе рутинні, повторювані задачі,забезпечує швидкість і безперервність сервісу, а людська експертизазосереджується на складних, нестандартних кейсах.