ИИ в мобильном банке для бизнеса: где заканчивается чат и начинается польза

Цифровые сервисы уже несколько лет пытаются добавлять нейросети везде, куда только могут дотянуться, и это уже стало новой реальностью. При этом, чаще всего, когда говорят про ИИ в цифровых сервисах подразумевают сервисы для пользователей – поиск, чат-боты и тд. Но бизнес-сервисы тоже активно используют языковые модели. Я в этой статье хочу поделиться наблюдениями, как в бизнес-банкинге сегодня работает ИИ. Мы с коллегами нашли несколько примеров и оценили их в рамках исследования Markswebb Business Mobile Banking Rank 2026.

ИИ объясняет изменения в контексте конкретного бизнеса

Сейчас в России меняются многие правила для бизнеса, и нейросети могут быть здесь очень полезны – они могут помогать в персональном информировании клиентов. Например, отправлять уведомления, учитывающие особенности компании клиента и рекомендующие дальнейшие действия.

Сервис может с помощью языковой модели оценить систему налогообложения клиента, продукты, тариф и доход. И только после – давать рекомендации.

Пример, как это может работать, мы нашли в банке «Точка».

ИИ-ассистент знает текущую систему налогообложения пользователя, подключенные продукты и действующий тариф. За счет этого он может предложить развилку по возможным действиям с учетом части клиентского контекста. Такой ответ ближе к реальной задаче предпринимателя, чем универсальное описание правил.

Но это ограниченно лучшая практика. Сейчас сервис не учитывает годовой доход пользователя, что важно для рекомендации по смене СНО.

В бизнес-банкинге ИИ должен работать внутри сценария

Для того, чтобы ИИ в бизнес-банкинге работал эффективно, важно, чтобы он встраивался в те сценарии, которые актуальны для решения конкретных задач предпринимателей.

Например, языковые модели могут помогать быстрее понять ситуацию, найти нужный раздел, заполнить данные, проверить статус или вовремя напомнить о действии.

Коллеги проводили интервью с пользователями (бизнес-клиентами), и они подтвердили существование подобного запроса. Они использовали формулировки вроде «должен напоминать», «отслеживать», «быть живым ежедневником», «сам проверять, все ли в порядке». Пользователи положительно воспринимают проактивность, если она связана с понятной задачей и экономит время.

Эксперты банков также видят развитие ИИ за пределами классического чата. В интервью они говорили о том, что видят ИИ в бизнес-банкинге, когда модель сама подготавливает данные платежа, помогает заполнять формы, упрощает бизнес-процессы и берет на себя часть рутинных действий. Чат остается точкой контакта, но нейросеть постепенно становится частью разных участков пользовательского пути.

Альтернативная навигация – эффективное использование ИИ в мобильном банке

Как я уже говорил, на рынке не так много практик использования ИИ в продуктах для бизнеса. Интересно, что чаще всего такие практики в бизнес-банкинге дублируют то, что уже мы ранее видели в интернет-банкинге. Первые реализации есть у Альфа-Банка, Точки и СберБанка, остальные команды пока осторожно подходят к внедрению.

Хочу показать одну из лучших практик.

В приложении Альфа-Бизнес нейросетевой помощник встроен в поиск. Это точка, к которой пользователь обращается, когда не знает, где искать нужное действие. Он может сформулировать вопрос в свободной форме, а ИИ предлагает рекомендации и прямые ссылки на разделы приложения.

Такой сценарий решает сразу несколько UX-задач:

• сокращает путь от вопроса до действия;

• помогает пользователю ориентироваться в сложной структуре приложения;

• связывает справочную информацию с реальными разделами сервиса;

• снижает вероятность обращения в поддержку по навигационным вопросам.

Что учесть при развитии ИИ

Я хочу резюмировать то, что увидел на рынке по результатам нашего исследования. Есть несколько сценариев, где ИИ может улучшать опыт бизнес-клиентов.

Первый – учитывать контекст. ИИ может повышать качество информирования, если будет соотносить данные с тем, что доступно о клиенте.

Второй – связывать ответ с действием. ИИ может помогать планировать следующий шаг после информирования.

Третий – развивать проактивные сценарии осторожно и предметно. Бизнес-клиенты готовы к тому, что нейросети будут ассистентом, но важно, чтобы эти практики были понятными, а проактивность – своевременной и связанной с понятной пользой.