Штучний інтелект завершить те, що розпочали необанки — і традиційні банки цього не побачать

Модель кожної порушеної галузі

Є модель того, як встановлені галузі реагують на технологічні прориви. Спочатку вони спостерігають з безпечної відстані. Потім вони коливаються, посилаючись на складність або регулювання. Зрештою вони приймають, але коли вони це роблять, клієнти, яких варто зберігати, вже пішли.

Банківська справа переживає саме такий момент, і штучний інтелект — це те, що зробить це незворотнім.

Як необанки змінили правила гри

Тривалий час відтік технологічно підкованих корпоративних клієнтів від традиційних банків був повільним і легко відкидним. Необанки підточували краї з кращим користувальницьким інтерфейсом, швидшим підключенням, чистішими інтерфейсами. Але великі банки завжди могли посилатися на стабільність, довгострокові відносини та інерцію корпоративних закупівель, щоб утримувати свої позиції.

Ця аргументація зараз виснажується.

Бізнеси, які покидають першими, роблять це тихо. Не відбувається прес-реліз, публічного розлучення. Прийняття бізнес-рахунків стало структурною тенденцією необанків, і цей сегмент тепер складає близько 67% доходу необанків у 2025 році. Це відбувається саме через компанії, які не можуть дозволити собі операційний тягар спадкових банківських відносин. Напис на стіні: швидкість зараз не є предметом переговорів для операційного рівня.

Ви не можете керувати сучасним бізнесом, керованим штучним інтелектом, і терпіти банківські відносини, де трансфер коштів вимагає від менеджера друкувати форму, зібрати десять підписів і вручну ввести її назад у систему. Розгляньте, яку вартість має одна затримка трансферу коштів для компанії, яка керує зарплатою в трьох валютах, або обробляє платежі постачальникам, пов’язані з терміновими контрактами. Несумісність виходить за рамки незручності. Вона сніговою лавиною розгортається через кожну транзакцію поступово, доки хтось з бюджетом не поставить ногу.

Чому штучний інтелект змінює питання, які ставлять банкам

Як тільки ви перебудували свій бізнес довкола штучного інтелекту, ви бачите кожного постачальника по-іншому. Ви питаєте: чому це ще ручне? Чому це займає дні? Ваш банк не є винятком. Для більшості традиційних банків немає хорошої відповіді.

Використання випадку є конкретним. Компанія, яка керує рахунками за допомогою агента штучного інтелекту, потребує інфраструктури, яка може прочитати вхідний рахунок, визначити правильну валюту, спровокувати затвердження зацікавлених сторін через інтегровану робочий процес і випустити платеж без людського посередника на кожному етапі. Це не спекулятивно. Фінансові команди будують саме такі робочі процеси сьогодні, і кожен ручний крок, який їхній банк знову вводить в кінці ланцюга, є точкою відмови, яку вони хотіли б ліквідувати.

Аналіз Accenture 2024 року передбачав, що автоматизація штучним інтелектом могла б зменшити витрати фінансових операцій до 25% у сфері казначейства та платежів. До кінця 2025 року Річний огляд глобального банківського бізнесу McKinsey оцінив цю кількість у 20% або більше у скороченні чистих операційних витрат від агентського штучного інтелекту, а також попередив, що ці вигоди будуть в основному конкурувати, а не зберігатися. Відокремлений аналіз PwC виявив, що банки, які повністю приймають штучний інтелект, можуть побачити покращення своєї ефективності до 15 процентних пунктів, при цьому одна установа повідомила про 40% скорочення витрат на верифікацію комерційних клієнтів.

Для бізнесів, які вже досягли такого рівня ефективності внутрішньо, банківський партнер, який знову вводить ручні кроки на останньому етапі, зараз просто є зобов’язанням.

Проблема архітектурної несумісності

Традиційні банки не просто вибирають банк, а збирають операційний екосистему. Кожний інструмент у цій екосистемі очікується інтегрованим, реагуючим на нову технологію, коли вона з’являється, і зростаючим операційною ефективністю з часом. Банк, який не може надати реальний баланс (і дивно, але багато з найбільших установ світу цього ще не можуть), є архітектурно несумісним з сучасною бізнес-інфраструктурою.

Чому це все ще так? За даними звіту 10x Banking 2024 року, 55% банків ідентифікують обмеження спадкових систем як найбільшу бар’єр для досягнення бізнес-цілей, при цьому більш ніж половина вказує на дані сіли і виробничі瓶неці як причину, через яку вони не можуть масштабуватися. COBOL, мова програмування, розроблена у 1959 році, все ще живить понад 40% основних банківських систем у світі. 45 з 50 найбільших банків світу продовжують використовувати мейнфрейми як свою критично важливу інфраструктуру. Оригінальні розробники в основному вийшли на пенсію, а установи, які керують цим кодом, часто не мають внутрішньої експертизи, щоб повністю зрозуміти, що він робить.

Це не тому, що традиційні банки не хочуть модернізуватися, а тому, що інкрементальне патчування 60-річної основи не може створити інфраструктуру API-першого, подієво-орієнтованого, якої потребують бізнеси, рідні для штучного інтелекту, як їхній банківський шар. Ви не можете просто модернізувати систему пакетного розрахунку, щоб вона поводилася як інфраструктура в реальному часі, оскільки ці архітектурні обмеження є фундаментальними.

Традиційні банки навчилися пропонувати платежі картками. Потім мобільними додатками. Потім, зрештою, деяку форму доступу через API. Кожен раз вони ставили нову можливість як пункт призначення, а не напрямок, впроваджуючи її, проголошуючи перемогу, і потім відставали від наступної кривої.

Установи, які реагують на це, прикріплюючи чат-бот штучного інтелекту до спадкової основи, знайдуть себе в тій же позиції, в якій вони були, коли необанки вперше з’явилися, тобто вони спостерігатимуть, як клієнти покидають без розуміння, чому.

Хто покидає наступним — і коли

Бізнеси, які перемістилися першими (бізнеси, рідні для штучного інтелекту, фінтех-компанії, крипто-орієнтовані фінтех-компанії, оператори технологій), в основному прийняли свої рішення. Друга хвиля буде складатися з середніх підприємств і більших корпорацій, які вже відчули, як штучний інтелект змінив їхні власні галузі. Чи через внутрішню автоматизацію, яка змінила їхні структури витрат, чи через конкурентний тиск, який змінив їхні ринки повністю.

Зміна лояльності вже вимірюється. Річний огляд глобального банківського бізнесу McKinsey 2025 року відзначив, що у Сполучених Штатах лише 4% нових відкриттів рахунків зараз походять від існуючих клієнтів банку — проти 25% у 2018 році. Це не бліп, а структурне розгортання інерції традиційних банків, на яку вони довгий час спиралися для утримання клієнтської бази.

Той самий звіт прогнозує, що банки, які не пристосовуються, можуть побачити скорочення своїх глобальних прибуткових басейнів на 170 мільярдів доларів, або близько 9%, протягом наступного десятиліття. Що більш вражаюче, загроза, яку ідентифікує McKinsey, не походить лише від необанків чи фінтех-компаній. Вона походить від самих клієнтів, які використовують агентів штучного інтелекту для оптимізації своїх власних фінансів: переміщення депозитів до кращих ставок, управління використанням кредиту, маршрутизація платежів через кращу інфраструктуру. Клієнт, який будує функцію казначейства, рідну для штучного інтелекту, внутрішньо, не потребує, щоб його банк робив це за нього. Насправді, йому потрібно, щоб його банк утримувався.

Розділювальна лінія

Майбутній розрив у банківській справі буде між банками, які були побудовані для цього моменту, і банками, які намагаються пристосуватися до нього. Не великими та малими установами. Не інкумбентами та челленджерами.

Побудовані для цього моменту означають, що шар API є продуктом, а не прикріпленим. Інфраструктура в реальному часі є поточною операційною реальністю. Робочі процеси з питань відповідності, виконання FX, затвердження логіки тепер програмовані системами клієнта замість маршрутизації через скриньку relación-менеджера.

За даними звіту The Financial Brand про роздрібні банківські тенденції 2025 року, лише 25% банків приступили до модернізації своєї бек-офісної інфраструктури, навіть якщо більшість з них вказують на цифровий досвід як стратегічну пріоритет. Ця прогалина, між заявленою інтентацією та фактичними архітектурними інвестиціями, саме там, звідки походять наступні клієнтські виходи.

Необанки довели, що кращий досвід можливий. Штучний інтелект доведе, що модель людини в циклі банківської справи вже не є життєздатною для бізнесів, які рухаються найшвидше. Для банків, які чекали занадто довго, вікно закриється одразу, як це завжди відбувається. Повільно, потім раптово.

Для мене зараз більш цікаве питання полягає в тому, чи є традиційна установа з організаційною волею рухатися до того, як це станеться, або чи занадто велика прогалина між стратегічними колодами та фактичною інфраструктурою, щоб закрити її вчасно?