МТС Банк — AI-Native трансформация: гиперперсонализация и скоринг
Описание проекта
МТС Банк в октябре 2025 года объявил о запуске масштабной AI-Native трансформации, нацеленной на встраивание искусственного интеллекта во все ключевые процессы: персональные предложения, кредитный скоринг, контактный центр, разработку продуктов. Программа включает более 50 инициатив и рассчитана на завершение первого этапа к 2027 году.
Задача
Банк стремится перейти от цифровой трансформации к AI-Native модели, где ИИ является системообразующим элементом всех процессов, а не точечным инструментом. Требовалось сократить операционные расходы, ускорить вывод продуктов на рынок и повысить качество клиентского обслуживания.
Цели внедрения
-
Сократить операционные расходы и вывести автоматизацию на уровень 60%+
-
Повысить отклики на персональные предложения в 2–4 раза
-
Ускорить разработку новых банковских продуктов вдвое
Результаты
-
Финансы
-
Экономический эффект трансформации: ожидается более 2,5 млрд рублей за 3 года
-
Экономия в 2025 г. на сервисную часть: 500 млн рублей
-
Экономия в 2025 г. на рисковую часть (коллекшн + антифрод): 200 млн рублей Время
-
Сокращение времени на разработку и вывод новых продуктов: вдвое
-
Ожидаемый рост производительности команд разработки: на 10–15% Качество и эффективность
-
250 сценариев предиктивного предсказания вопросов клиентов
-
Текущий уровень автоматизации: 40%; целевой на 2026 г.: 60%+
-
Снижение ошибок в коде: не менее 20% благодаря автоматизированному аудиту
-
Пилот гиперперсонализации: ожидаемый рост откликов в 2–4 раза Нагрузка и масштаб
-
Около 200 сотрудников работают с LLM copilot для разработчиков (ИИ-ассистент)
-
ИИ-агенты ожидается смогут выполнять 40% операционных задач
-
Более 50 AI-инициатив в программе Надёжность
-
Акцент на open source решениях для максимальной гибкости и адаптации
-
Формирован отдельный инкубатор AI-инициатив Импортозамещение и compliance
-
Open source LLM заменяют зарубежные решения
-
МТС Банк входит в топ-10 российских банков по цифровой зрелости (2024) Качественный эффект: Банк переходит от разрозненных ИИ-кейсов к единой AI-Native архитектуре с системным экономическим эффектом; потенциальный рост числа активных клиентов — более 20%.