Банки сталкиваются не с проблемой ИИ, а с проблемой платформы данных

На конференции CBA Live 2026 обсуждались проблемы внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в банки. Основными барьерами для масштабирования ИИ-решений оказались недостаточная инфраструктура данных и слабая система управления ими. Несмотря на наличие обширных данных о клиентах, отсутствие интеграции между системами затрудняет их эффективное использование.

Презентованные на CBA Live 2026 инновации, включая Databricks Lakehouse и Unity Catalog, направлены на улучшение качества данных и мониторинг моделей. Участники мероприятия отметили, что успешные банки — не те, у кого самые современные ИИ-технологии, а те, кто создал чистую и доступную в реальном времени базу данных.

Эксперты обнаружили, что многие банки сталкиваются с вызовами в управлении рисками и соблюдении нормативных требований. Например, модель кредитного рейтинга, обученная на одном наборе данных, может показать плохую производительность при изменении состава клиентов. Это связано с тем, что уровень качества данных, необходимый для ИИ, значительно превышает ожидания многих команд, ответственных за соблюдение норм.

Сферы, такие как управление задолженностью и персонализированные финансовые предложения, демонстрируют, как правильная инфраструктура данных может улучшить взаимодействие с клиентами. Применение ИИ для предсказания времени подачи заявки на поступление в банк с 85% точностью иллюстрирует, как ранние сигналы могут изменить распределение ресурсов в коллекциях.

Финансовые учреждения, добившиеся успеха, акцентируют внимание на создании данных, к которым затем добавляются функциональности ИИ. Обновив внутренние системы данных, они смогли разработать ИИ-модели, что, в свою очередь, улучшает обслуживание клиентов. Эта эволюция становится необходимой для конкурентоспособности и повышения уровня услуг.

На CBA Live 2026 также подчеркивалась важность постоянного мониторинга данных для предотвращения деградации ИИ-моделей. Успешное применение ИИ требует глубокого понимания клиентских данных и интеграции с бизнес-процессами, что подчеркивает значимость качественной базы данных для будущего банковских услуг.