14.09.2026 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментЕще несколько лет назад разговор об искусственном интеллекте в финтехе почти всегда сводился к автоматизации поддержки: чат-боты, голосовые ассистенты, снижение нагрузки на колл-центры. Это был понятный, быстрый и измеримый эффект ROI — сокращение издержек и ускорение обработки запросов. Однако сегодня основной потенциал ИИ лежит совсем в другой плоскости. Он постепенно смещается из операционного слоя в стратегический — туда, где формируются продуктовые решения, определяющие выручку, рост и конкурентоспособность компаний. ИИ-агенты становятся полноценными управленцами и влияют на бизнес-решения. В статье делюсь тремя способами, как ИИ может предугадывать потребности клиента и искать неочевидные связки между сигналами, чтобы предлагать вовремя следующий шаг. Материал полезен не только банкингу, но и всем, кто строит ИИ в продуктах. Подход data-driven в 2026 году ИИ в сфере финансов и платежей прежде всего может менять то, как команда работает с пользовательским фидбэком и формирует гипотезы. Финтех традиционно оперирует огромными массивами данных: обращения в поддержку, отзывы в приложениях, поведенческие метрики, транзакционная активность. Долгое время основная задача заключалась в том, чтобы всё это классифицировать, агрегировать и анализировать. Да, подход data-driven активно внедряется — решения принимаются на основе данных, A/B-тестов и ретроспективного анализа. Однако данные, насколько бы они не были репрезентативными, всегда отвечают на вопрос «что происходит», но ...
читать далее.
