Несмотря на растущие дискуссии об искусственном интеллекте (ИИ) на современном рабочем месте, большинство финансовых учреждений используют эту технологию значительно реже, чем компании в более широком бизнес-секторе.
Согласно исследованию, проведенному компанией Kaspersky, которая является глобальной фирмой по кибербезопасности и цифровой конфиденциальности, только 23% банковских, финансовых и страховых (BFSI) компаний применяют ИИ для программирования программного обеспечения. Этот показатель существенно ниже среднего показателя по всей отрасли, который составляет 34%, что представляет собой отставание на 11 процентных пунктов.
Этот разрыв показывает, что, хотя крупные технологические провайдеры активно продвигают генеративные помощники по кодированию, такие как Cursor и GitHub Copilot, финансовые учреждения проявляют гораздо большую осмотрительность, и это имеет серьезное обоснование.
Операционные ставки в финансовом секторе намного выше, чем многие за пределами этой сферы могут оценить. Единичный сбой в программном обеспечении, развернутом в конвейерах высокочастотных транзакций или в основных бухгалтерских книгах, может спровоцировать катастрофические сбои системы, серьезные ошибки в расчете капитала или критические нарушения регуляторных требований.
Технические сомнения усугубляются широко распространенной проблемой управления: 37% руководителей BFSI, участвовавших в опросе, указывают на то, что сотрудники используют несанкционированные инструменты — включая общедоступные модели вроде ChatGPT или DeepSeek — как частый и устойчивый риск. Этот процент значительно превышает среднеотраслевой глобальный уровень в 30%.
На практике это означает, что инженер или аналитик может обратиться к внешней, несанкционированной платформе ИИ вне контролируемой архитектуры предприятия, мгновенно создавая серьезные риски для конфиденциальности и раскрытия чувствительных финансовых или проприетарных данных клиентов. Такое несанкционированное использование фактически обходит усиленные защитные барьеры, делая формальные периметровые средства контроля и протоколы соответствия устаревшими.
Тем временем, пока отраслевой дискурс остается сильно сосредоточенным на автоматизации устаревших задач кодирования и сокращении рутинных расходов, Пол Бантинг, соучредитель growthguru.ai, предупреждает, что одной лишь операционной эффективности недостаточно для того, чтобы служить главной целью предприятия.
Бантинг объяснил: «Примерно 79% руководителей ожидают, что ИИ обеспечит значительный рост выручки к 2030 году, увеличившись с нынешних 40%. Однако только 24% имеют четкое представление о том, откуда именно возникнет эта будущая прибыль. Истинная цель должна заключаться во внедрении ИИ для выявления неотложных коммерческих пробелов и захвата рыночных возможностей высокой ценности до того, как это сделают конкуренты».