Почему банкам уже недостаточно одной LLM — и как финсектор внедряет AI на практике? Ч. 1.
Об этом на FinCore 2026 рассказал Дмитрий Родионов, руководитель группы по работе с банками Yandex Cloud.
От одной модели — к парку AI-инструментов
С дистрибуцией AI всё начиналось довольно просто: в 2024 году мы предложили рынку LLM в облаке — подключайтесь по API и используйте под свои задачи.
Но скоро стало понятно: одна большая языковая модель не закрывает потребности компании.
Разные модели по-разному справляются с разными задачами. На результат влияют датасеты, бизнес-процессы, требования к безопасности, архитектура внедрения. Поэтому для реальных AI-проектов нужен не один универсальный инструмент, а целый парк моделей.
Именно к этому сейчас движется рынок.
Банки консервативны в процессах, но не в технологиях
Отдельный стереотип — что банки консервативны. В процессах — да: деньги клиентов, регулирование, высокая ответственность. Но с точки зрения IT финсектор остается одним из самых активных "внедренцев" новых технологий.
По уровню проникновения AI банки находятся среди лидеров: в отрасли уже много зрелых проектов, а финансовый сектор по доле в выручке Yandex Cloud сопоставим с ритейлом.
Что Яндекс предлагает рынку?
AI-технологии Яндекса для бизнеса собраны на платформе Yandex AI Studio, включающей в себя не только флагманские модели Яндекса, но и ряд других популярных моделей и инструменты для создания AI-агентов.
Три ключевых блока:
— Model Gallery — каталог моделей, как open-source, так и оптимизированные модели Яндекса;
— Agent Atelier — среда разработки ИИ-агентов;
— UI & Console — интерфейсы для работы с моделями и сервисами.
Три сценария внедрения для банков
Для банков доступны три варианта внедрения.
Первый — публичное облако: подключение к модели через API или SDK в "коммунальной" инфраструктуре с логической изоляцией.
Второй — выделенная облачная инсталляция: модель разворачивается под конкретного клиента и обрабатывает только его запросы.
Третий — on-premise: размещение в инфраструктуре банка.
AI уже не эксперимент: как растет B2B-направление Яндекса
Как видно из недавно опубликованной отчетности по направлению B2B Tech (это Yandex Cloud и другие сервисы для бизнеса), 93% клиентов направления — внешние коммерческие компании (пользовательские сервисы Яндекса — Такси, Лавка и др. — и Yandex Cloud работают на разных ИТ-инфраструктурах, физически разделенных между собой).
Выручка AI-сервисов за прошлый год составила около 2 млрд рублей — без учета on-premise-инсталляций. Год к году направление выросло примерно в два раза.
Отдельно заметен рост потребления через API: за год клиенты использовали 234 млрд токенов. Это в 7 раз больше, чем годом ранее.
Планы на этот год — не менее амбициозные.
Продолжение в следующем посте
Об этом на FinCore 2026 рассказал Дмитрий Родионов, руководитель группы по работе с банками Yandex Cloud.
От одной модели — к парку AI-инструментов
С дистрибуцией AI всё начиналось довольно просто: в 2024 году мы предложили рынку LLM в облаке — подключайтесь по API и используйте под свои задачи.
Но скоро стало понятно: одна большая языковая модель не закрывает потребности компании.
Разные модели по-разному справляются с разными задачами. На результат влияют датасеты, бизнес-процессы, требования к безопасности, архитектура внедрения. Поэтому для реальных AI-проектов нужен не один универсальный инструмент, а целый парк моделей.
Именно к этому сейчас движется рынок.
Банки консервативны в процессах, но не в технологиях
Отдельный стереотип — что банки консервативны. В процессах — да: деньги клиентов, регулирование, высокая ответственность. Но с точки зрения IT финсектор остается одним из самых активных "внедренцев" новых технологий.
По уровню проникновения AI банки находятся среди лидеров: в отрасли уже много зрелых проектов, а финансовый сектор по доле в выручке Yandex Cloud сопоставим с ритейлом.
Что Яндекс предлагает рынку?
AI-технологии Яндекса для бизнеса собраны на платформе Yandex AI Studio, включающей в себя не только флагманские модели Яндекса, но и ряд других популярных моделей и инструменты для создания AI-агентов.
Три ключевых блока:
— Model Gallery — каталог моделей, как open-source, так и оптимизированные модели Яндекса;
— Agent Atelier — среда разработки ИИ-агентов;
— UI & Console — интерфейсы для работы с моделями и сервисами.
Три сценария внедрения для банков
Для банков доступны три варианта внедрения.
Первый — публичное облако: подключение к модели через API или SDK в "коммунальной" инфраструктуре с логической изоляцией.
Второй — выделенная облачная инсталляция: модель разворачивается под конкретного клиента и обрабатывает только его запросы.
Третий — on-premise: размещение в инфраструктуре банка.
AI уже не эксперимент: как растет B2B-направление Яндекса
Как видно из недавно опубликованной отчетности по направлению B2B Tech (это Yandex Cloud и другие сервисы для бизнеса), 93% клиентов направления — внешние коммерческие компании (пользовательские сервисы Яндекса — Такси, Лавка и др. — и Yandex Cloud работают на разных ИТ-инфраструктурах, физически разделенных между собой).
Выручка AI-сервисов за прошлый год составила около 2 млрд рублей — без учета on-premise-инсталляций. Год к году направление выросло примерно в два раза.
Отдельно заметен рост потребления через API: за год клиенты использовали 234 млрд токенов. Это в 7 раз больше, чем годом ранее.
Планы на этот год — не менее амбициозные.
Продолжение в следующем посте