Внедрение ИИ в финансах выросло более чем вдвое, а лидерами становятся компании, способные подтверждать и объяснять работу ИИ — исследование KPMG

23 июня 2026 — KPMG представляет исследование KPMG Global: ИИ в финансах, основанное на опросе 1 013 руководителей финансовых подразделений из 20 стран и 13 отраслей. Исследование анализирует, как искусственный интеллект внедряется, оценивается и управляется в рамках финансовой функции.

Результаты показывают, что ИИ в финансах быстро переходит от этапа экспериментов к реальному бизнес-эффекту. Активное использование ИИ в финансовой функции увеличилось более чем вдвое с 2024 года — с 30% до 75%. Почти три четверти руководителей — 71% — отмечают, что ИИ уже соответствует или превосходит ожидания по окупаемости инвестиций. Наиболее заметные результаты проявляются в качестве принятия решений, точности прогнозирования и скорости реакции бизнеса.

ИИ выводит финансовую функцию за рамки базовой автоматизации процессов и всё активнее применяется в задачах, где требуется профессиональное суждение: прогнозировании, планировании и оценке рисков. Согласно исследованию, 70% организаций отмечают улучшение качества принятия решений, 71% — повышение скорости принятия решений, а 64% — рост точности прогнозирования за последний год

При этом результаты существенно различаются по отраслям. В банковском секторе 71% руководителей сообщают об умеренном или значительном улучшении точности прогнозирования, тогда как в здравоохранении этот показатель составляет 44%. Разрыв в 27 процентных пунктов во многом связан с различиями в качестве и зрелости данных. Банковский сектор выигрывает за счет более структурированных данных, которые создают прочную основу для применения ИИ. В то же время отрасли с фрагментированными источниками данных сталкиваются с ограничениями, которые сдерживают потенциал технологии.

В итоге именно качество данных и зрелость процессов определяют, насколько успешно организации могут масштабировать сценарии применения ИИ, связанные с принятием решений.

По мере того, как ИИ всё глубже интегрируется в финансовые процессы, организации с более зрелыми подходами к управлению и контролю получают заметное преимущество. Согласно исследованию, компании, способные подтверждать результаты работы ИИ, обеспечивать их объяснимость и предоставлять необходимые аудиторские доказательства, демонстрируют более высокие показатели эффективности.

Такие организации в 3–6 раз чаще сообщают о значительном снижении количества ошибок по сравнению с компаниями, у которых подобная готовность отсутствует: 33% против 6%. Кроме того, они значительно увереннее в способности масштабировать ИИ: 42% против 14%.

Когда финансовые команды могут объяснить, как ИИ формирует выводы и решения, доверие перестает быть вопросом предположений и становится вопросом доказательств. Это позволяет организациям увереннее внедрять ИИ в масштабируемые процессы и поддерживать более стабильные результаты.

В то же время многие компании всё еще находятся в процессе формирования такой инфраструктуры. Менее половины организаций — 42% — обладают высокой готовностью к проверке финансовых процессов с применением ИИ. Только 29% формально отслеживают, где внедрение ИИ дает сбои. Это создает частичную прозрачность: компании видят, какие результаты приносит ИИ, но не всегда понимают, как именно они были получены и где могут возникать риски, включая ошибки, искажения или недостаточную объяснимость.

По мере роста требований со стороны регуляторов, советов директоров и внешних аудиторов способность подтверждать контролируемость и объяснимость ИИ становится критически важной для сохранения доверия заинтересованных сторон.

Исследование показывает, что главный вызов для успешного применения ИИ в финансах связан не столько с технологией, сколько с данными. 36% организаций называют качество данных одновременно главным барьером и одной из ключевых возможностей для раскрытия большей ценности ИИ.

Для финансовых функций это означает необходимость улучшать интеграцию данных, совместимость систем и качество исходной информации, на основе которой работают ИИ-модели.

Параллельно компании развивают компетенции сотрудников. 38% организаций инвестируют в повышение квалификации существующих команд финансовой функции и внутреннего аудита, тогда как 28% делают ставку на найм специалистов с новыми наборами навыков. Лидеры рынка, как правило, объединяют оба подхода: развивают текущие команды и привлекают специалистов, способных оценивать качество данных, интерпретировать результаты ИИ и переводить их в решения, применимые для бизнеса.