Крупные финансовые компании на Уолл-стрит вкладывают миллиарды долларов в AI-технологии — от борьбы с мошенничеством до автоматизации рабочих процессов. При этом растёт вопрос об эффективности таких инвестиций и их безопасности. Например, глава JPMorgan Джейми Даймон отмечает, что AI уже стал базовым инструментом в финансовом секторе, и просто использовать технологию недостаточно для конкурентного преимущества. Нужно измерять реальную отдачу — эффективность и бизнес-результаты.
JPMorgan уже добился ощутимых результатов: экономия от использования AI покрыла около 2 млрд долларов инвестиций. В компании накоплено почти 1000 AI-кейсов — от маркетинга до ведения заметок на совещаниях. Платформа генеративного AI охватила более 200 тысяч сотрудников. При этом JPMorgan не ограничивается отслеживанием добровольного использования технологий: компания классифицирует разработчиков по частоте применения GitHub Copilot (лёгкое, интенсивное использование или отсутствие такового) и включает AI-использование в оценку эффективности.
В феврале JPMorgan изменил структуру бизнес- и инвестиционного банкинга, чтобы максимально усилить влияние AI. Акцент сместился с создания инфраструктуры на прямое воздействие на бизнес-результаты.
Подходы других гигантов отличаются. Goldman Sachs, инвестировавший в этом году 6 млрд долларов в технологии, фокусируется не на индивидуальном использовании AI, а на скорости работы команд. Компания сотрудничает с Anthropic для разработки AI-агентов и планирует повысить эффективность, замедлить набор персонала и частично сократить должности в рамках проекта OneGS.
Citigroup, чей технологический бюджет составляет 12 млрд долларов, обучил 4000 сотрудников в роли «AI-хранителей» (AI stewards), чтобы помочь подразделениям внедрить новые технологии. Почти 90 % сотрудников Citigroup уже используют AI-инструменты. При этом банк ориентируется на крупные результаты, а не на детальный учёт индивидуального использования AI, и стремится минимизировать расходы на работу моделей.
AI-агенты постепенно берут на себя ключевые процессы — от управления активами до проверки клиентов и сделок. По данным опроса KPMG (июнь 2026 года), 51 % банков тестируют Agentic AI, способные выполнять задачи с минимальным контролем человека. Например, AI-агент UBS ежедневно отправляет тысячам финансовых консультантов напоминания о действиях, а после их решений автоматически проводит сделки и переводы. Это позволяет консультантам уделять 70 % времени общению с клиентами.
Однако внедрение AI-агентов ставит новые вопросы управления и контроля рисков. Так, Morgan Stanley подчёркивает, что при принятии решений по инвестиционным портфелям обязательно сохраняется человеческий контроль, а агенты не получают права самостоятельно управлять портфелями. Финансовые организации ищут баланс между ростом производительности и минимизацией рисков.
Подписаться в Макс
