14-й ежегодный форум Scoring Day вновь собрал в Москве более 500 ключевых игроков рынка: представителей банков, технологических компаний и вендоров в области скоринга и аналитики. Основной фокус мероприятия был направлен на стратегии внедрения искусственного интеллекта для достижения долгосрочного экономического эффекта, который в перспективе 10 лет оценивается в 46,5 трлн рублей.
Ключевые направления применения ИИ уже сегодня
Повышение точности моделей: даже незначительное улучшение показателя Gini в процессах с высоким финансовым эффектом приносит существенный результат.
Сокращение времени процессов: внедрение GenAI позволяет сократить время выполнения операций с нескольких дней до минут без потери качества.
Оптимизация ресурсов: автоматизация рутинных задач высвобождает сотрудников (например, колл-центров) для перехода к более сложным и ценным активностям.
Взгляд регулятора и крупного бизнеса
Банк России работает над внедрением обязательных критериев оценки финансового положения на основе данных с наибольшей предсказательной силой. Обсуждается переход к новой методике оценки экономического положения банков с использованием расширенного набора риск-чувствительных показателей.
Крупные игроки представили свои стратегии развития ИИ
Сбер акцентирует внимание на проектах с внутренним заказчиком, что в прошлом году принесло около 2 млрд руб. дополнительного дохода.
ВЭБ.РФ видит свою роль в инвестициях в критическую инфраструктуру — строительство ЦОДов, необходимых для обучения и работы ИИ-моделей.
Газпромбанк реализует комплексную шестикомпонентную стратегию, включающую внутренние проекты, платформенные решения, инвестиции в науку, акселерацию, популяризацию ИИ и работу с молодыми талантами.
Практические кейсы и тренды
Участники форума представили конкретные примеры внедрения передовых технологий:
- Борьба с мошенничеством: ВТБ сообщил о предотвращении потерь на сумму более 1 млрд руб. благодаря системам выявления социальной инженерии.
- Конфиденциальные вычисления: Т-Банк использует технологии федеративного обучения для совместного использования данных без их перемещения, что усиливает модели и соответствует требованиям к защите ПДн.
- Умное ценообразование: Альфа-Банк поделился опытом построения гибких моделей ценообразования кредитных продуктов с разделением логики для онлайн- и офлайн-каналов.
- Квантовые вычисления: Газпромбанк исследует применение квантовых алгоритмов для оптимизации инвестиционных портфелей и ускорения работы LLM.
Были представлены решения, позволяющие операционализировать ML-модели, такие как платформа Balance Decision Flow для управления данными и бизнес-логикой, а также Kolmogorov AI для быстрого запуска ИИ-агентов в бизнес-процессах.
Футуролог Данила Медведев предсказал методы повышения точности прогнозирования за счет отбора профессионалов, организации их работы в командах и использования специализированных алгоритмов агрегации оценок.
Scoring Day 2025 подтвердил, что переход от единичных экспериментов к системному внедрению ИИ стал для бизнеса ключевым приоритетом. Успех зависит от триединства: выверенной стратегии, готовности инвестировать в инфраструктуру и данные, а также наличия механизмов быстрого внедрения и масштабирования эффективных решений.
Фото: пресс-материалы.