Большинство финансовых организаций Эстонии используют искусственный интеллект (ИИ) — его значение для поддержки рабочих процессов, обслуживания клиентов и управления рисками стремительно растет, следует из исследования Финансовой инспекции.
В первой половине 2025 года Финансовая инспекция провела опрос среди компаний финансового сектора с целью оценить текущее состояние и роль использования искусственного интеллекта в финансовом секторе Эстонии. На вопросы анкеты ответили 65 поднадзорных компаний, что дает хорошее представление о технологической зрелости и готовности всего сектора.
Большинство респондентов уже сталкивались с ИИ, и многие решения находятся как минимум на стадии тестирования. Число активных пользователей значительно, в то время как полный отказ от искусственного интеллекта является скорее исключением. Наиболее распространенными решениями являются обработка естественного языка, модели машинного обучения и автоматизация процессов, которые используются прежде всего в анализе данных и обслуживании клиентов.
Член правления Финансовой инспекции Сийм Таммер отметил, что искусственный интеллект становится одним из важнейших направлений развития финансового сектора. «Широкое распространение ИИ показывает, что финансовый сектор Эстонии готов к внедрению инноваций. В ближайшие годы искусственный интеллект, вероятно, станет одним из ключевых факторов, определяющих как конкурентоспособность сектора, так и качество услуг», — сказал Таммер.
В то же время он подчеркнул необходимость внедрения надежных практик управления рисками.
«Искусственный интеллект открывает для финансового сектора множество новых возможностей, но вместе с ними приходит и большая ответственность. Компании должны уделять пристальное внимание качеству моделей и управлению рисками, чтобы избежать ситуаций, когда технологические ошибки или непрозрачность могут повлиять на клиентов или доверие к рынку», — добавил Таммер.
Участвовавшие в исследовании компании в качестве основных преимуществ ИИ выделили повышение эффективности, сокращение расходов и улучшение качества принимаемых решений. Главными рисками были названы защита данных, надежность моделей и кибербезопасность. Для снижения рисков учреждения усиливают меры контроля, человеческий надзор и практики защиты данных.
