Российская ИТ-компания «Салют для бизнеса» (входит в группу Сбер), разработчик корпоративной платформы для создания и управления ИИ-агентами GigaChat Enterprise (ГигаЧат Бизнес) и один из крупнейших банков Дальнего Востока и Сибири, Азиатско-Тихоокеанский банк (АТБ), завершили первый этап комплексного внедрения ИИ-агентов в ключевые бизнес-процессы. Об этом стало известно в ходе конференции «Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР) в Нижнем Новгороде.
Использование агентов помогло автоматизировать рутинные операции в розничном и корпоративном кредитовании, работе с персоналом, операционной поддержке и других направлениях. Суммарный эффект превысил 75 млн руб. за год, а время сотрудников на выполнение повторяющихся задач сократилось в среднем на 70-80%.
Одним из первых агентов стал диалоговый ИИ‑помощник, который обращается к внутренней базе знаний и формирует ответы на вопросы сотрудников с указанием источников. Инструмент избавил менеджеров и аналитиков от необходимости вручную искать информацию по нормативным документам, позволив сосредоточиться на более приоритетных задачах. В операционных подразделениях время на выполнение рутинных запросов сократилось на 78,5%, а общая экономия компании в этом направлении составила 13 млн руб.
Для розничных рисков автоматизировали распознавание справок о доходах: сотрудники загружают файлы в любых форматах (PDF, JPEG, PNG) через единое окно, а ИИ-агент проверяет качество сканов, достоверность и структуру, после чего автоматически рассчитывает среднемесячный доход клиента и формирует итоговый отчёт. Доля корректных распознаваний превысила 90%, что позволило перераспределить ресурсы и сэкономить 15,3 млн руб.
Для корпоративных рисков разработали аналогичное решение, которое не только проверяет полноту пакета документов, но и генерирует список ошибок с текстом для повторного запроса недостающих бумаг у клиента. Точность распознавания достигла 70%, а экономический эффект составил 20 млн руб.
С помощью ИИ‑агента автоматизировали и внутренний HR‑контур. Чат‑бот обеспечивает сотрудникам быстрый доступ к справочной информации по кадровым вопросам, политикам банка и регламентам, разгружая службу персонала от типовых обращений. Время на решение таких задач сократилось на 53%, а экономия компании превысила 6,3 млн руб.
Ещё один проект затронул операционную обработку мультимедийных записей: система транскрибирует аудио и видео (MP4, MKV) в текст и составляет саммари на основе распознанного содержимого. Скорость обработки документации выросла более чем на 80%, время сотрудников на рутинный анализ сократилось на 81,5%, а общая экономия достигла 21,2 млн руб.
Опыт АТБ показывает, что комплексная автоматизация с использованием ИИ‑агентов помогает не только ускорить процессы, но и получить прямой финансовый результат за счёт высвобождения ресурсов и повышения качества обработки данных.
При этом инвестиции в само решение и достигнутая экономия не является фиксированной — она будет кратно увеличиваться при масштабировании и эксплуатации, превращаясь из операционной выгоды в стратегический вклад в капитализацию компании.
Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка:
Кейс Азиатско-Тихоокеанского банка наглядно демонстрирует важное преимущество наших решений для финансового сектора. Наша платформа обучена на больших массивах банковских данных и задач, что делает её максимально подходящей для автоматизации процессов и создания ИИ-агентов для сотрудников финансовых организаций — в отличие от универсальных моделей, требующих дообучения. При этом ИИ-агенты на платформе ГигаЧат Бизнес адаптируются к отраслевой специфике и задачам каждого сотрудника и учитывают внутренние регламенты, особенности документооборота и требования информационной безопасности.
Марат Муллагалиев, заместитель председателя правления, член правления Азиатско-Тихоокеанского банка:
Всего у нас подготовлено 60 инициатив по внедрению ИИ-агентов, мы уже реализовали 5 их них. Это не только дало измеримый финансовый результат, но и повысило удовлетворённость сотрудников, освободив их для действительно сложных и творческих задач. Считаю нашими главными достижениями на этом этапе подготовку инфраструктуры, готовую методологию масштабирования и оценки финансового эффекта от ИИ. Мы готовим дальнейшее развитие и масштабирование применения ИИ-агентов в наших процессах.
Источник: Сбер
