Кейсов внедрения: 274. Как компании применяют искусственный интеллект, какие задачи решают и какие результаты публикуют.
В банковском приложении запущено автоматическое формирование резюме консультаций по кредитным картам и накопительным счетам; GigaChat выделяет суммы, ставки и сроки.
При тестировании на 12% пользователей в период с 1 июля по 1 октября 2026 года каждый третий клиент повторно обращался к пересказу беседы.
Платформа интеллектуального распознавания документов Smart Engines интегрирована в информационную систему РСХБ Лизинг.
Количественный результат не раскрыт.
В сопровождение и жизненный цикл ПО внедрена AI-first модель: ИИ-агенты выполняют операции в заданных полномочиях, а люди задают цели, ограничения и контролируют результат.
По оценке Сбербанка, изменения затрагивают область, на которую приходится 30–40% общей стоимости ИТ; отдельный количественный эффект не раскрыт.
ИИ-ассистент анализирует потенциальные уязвимости из инструментов статического анализа, фильтрует ложные срабатывания и формирует для разработчиков подсказки и описания проблем безопасности.
не раскрыто
GigaCode Desktop объединяет специализированных агентов, которые совместно ищут информацию, анализируют документы, готовят отчеты и презентации и согласуют действия в процессе разработки.
В августе 2026 года потребление токенов для генеративной разработки достигло 9 трлн в месяц и более 22 млн на разработчика; заявлено 100% проникновение среди инженеров и 4 тыс. ежедневных пользователей платформы.
В единой архитектуре ИИ-агентов запущен ассистент для специалистов финансового блока.
Ассистент уже работает и отвечает на вопросы по бюджетам подразделений.
В единой архитектуре ИИ-агентов запущен помощник для сотрудников по вопросам целей, KPI и адаптации.
Помощник уже работает и отвечает сотрудникам по этим темам.
Т-Банк использует в собственном контуре ИИ-конвейер из 11 инструментов на открытых моделях для работы инженеров с программным кодом.
По данным статьи, на конвейере работают 80% инженеров Т-Банка.
В пилоте ИИ проверяет медицинские услуги на соответствие клиническим рекомендациям Минздрава, после чего итоговое решение принимает врач.
Заявлены 2,8 тыс. операций в день, проверка за 3–5 секунд и ожидаемое высвобождение 7 FTE.
В ВТБ Онлайн внедрены вход по снимку лица и восстановление доступа к заблокированному аккаунту с помощью биометрии.
Заявленная точность распознавания лица составляет 99,99%; у клиентов с подключённой биометрией показатель хищений со счетов составлял 0,0025%.
ВТБ запустил в веб-версии ВТБ Онлайн голосового ассистента, который по голосовым командам консультирует клиентов об основных банковских продуктах и услугах.
Измеренный эффект запуска ассистента в веб-версии не раскрыт.
Система «Голос клиента» выявляет повторяющиеся темы и причины недовольства в сообщениях, а ИИ-суфлер выводит подсказки в рабочее окно оператора.
Система анализирует 100 тыс. сообщений в месяц.
ВТБ-онлайн расширил умную камеру для распознавания QR-кодов, платежных документов, телефонных номеров, номеров карт и банковских счетов.
Автоматизирован ввод платежных данных без ручного ввода.
Антифрод-система предлагает подтвердить подозрительную операцию селфи, сравнивает фотографию с биометрическим вектором ЕБС и дополнительно проверяет её ИИ-моделью на признаки дипфейка и фальсификации.
По оценке аналитиков ВТБ, подтверждение операций по лицу до конца 2025 года могло сберечь более 2 млрд рублей клиентских средств.
Единый клиентский контекст связывает контакт-центр, мобильное приложение и рабочее место консультанта, позволяя ИИ-оператору учитывать потребности, историю и портфель клиента.
ИИ-оператор закрывает 36% сессий без передачи человеку.
Копилот собирает для инвестиционного консультанта профиль клиента, его портфель и каталог продуктов; окончательное решение остается за консультантом.
Подготовка персонального решения сократилась с 75 до 20 минут.
Запущен пилот помощника для работы с базой документов и обработки рутинных запросов в управление делами.
Цель пилота — сократить количество рутинных запросов в управление делами на 80%.
При принятии инвестиционных решений управляющий фонда использует рекомендации мультиагентной экспертной системы на базе искусственного интеллекта.
Фонд инвестирует в акции российских компаний; количественный эффект не раскрыт.
Сбер применяет ИИ-антифрод для выявления мошенничества и предотвращения потерь клиентов.
Заявлено сохранение клиентам 360 млрд рублей за 2025 год.
ИИ-агент самостоятельно декомпозирует финансовую задачу, определяет последовательность действий, подбирает инструменты и анализирует финансовую отчётность.
Количественный эффект не раскрыт.
Платформа по фотографиям повреждённого автомобиля рассчитывает стоимость ремонта, определяет повреждения и каталожные номера деталей.
Расчёт полной стоимости ремонта занимает не более пяти минут.
Система разбирает входящие звонки страховой компании.
Анализируется более 15 тыс. звонков в день; средняя длительность диалога сократилась примерно на 7%.
Система пересказывает обращение клиента и предлагает оператору сценарий ответа.
Заявлена экономия более 50 тыс. часов за 2026 год.
ИИ генерирует корпоративные учебные курсы для сотрудников и агентов компании.
Сроки разработки курсов сокращены втрое; условный эффект оценён более чем в 76 млн рублей. Курсы создаются для аудитории более 37 000 сотрудников и агентов в 66 филиалах.
В сервисе ДМС работают умный чат с идентификацией клиента и распознавание звонящих по номеру.
Вопросы решаются на 10% быстрее; автоматически распознаются 85% звонящих.
Модель формирует аргументы телемаркетинга на основе транзакций клиента.
Конверсия в согласие и подключение подписки выросла на 16% относительно контрольной группы.
Система анализирует обращения по клиническим рекомендациям и медико-экономическим стандартам и ищет завышения в счетах клиник.
40% обращений обрабатываются полностью автоматически; ответ клиенту формируется в 15 раз быстрее.
В HR-платформу «Пульс» для внешнего рынка внедрён ИИ-агент поддержки на базе GigaChat, отвечающий на вопросы пользователей и обрабатывающий типовые запросы.
86% вопросов, поступивших в бота, закрываются без обращения в техподдержку.
Сбер применяет ИИ для оптимизации Java-платформы SberJDK и перевёл на неё Java-ландшафт банка.
Прирост производительности составляет порядка 20% на целевых нагрузках без изменения кода приложений.
Проект IngoRead распознаёт паспорта и водительские удостоверения, определяет вероятность ошибки или несоответствия документа и сокращает число документов, требующих ручной проверки.
Сокращена потребность в ручной проверке документов; количественный масштаб не раскрыт.