Инвестиции в ИИ в финансах: как банки и финтех вкладывают в ИИ

Kama Flow оценивает потенциал финансового сегмента ИИ в России к 2030 году в 40 млрд руб. Столько же, 40 млрд руб., получили продажи и поддержка, а все доступные сегменты вместе дают больше 561 млрд руб.

Весь рынок корпоративных ИИ-решений в России, по оценке, приведенной в отраслевом обзоре 2026 года, сейчас стоит 25 млрд руб. К 2030 году он вырастет больше чем до 90 млрд руб. в базовом сценарии и до 180 млрд руб. в оптимистичном.

В мире деньги в финтех растут при меньшем числе сделок. В первом полугодии 2026 года финтех-стартапы привлекли 28,6 млрд $, почти на 23% больше, чем годом ранее, а число сделок упало до 1 605.

Инвесторы делают меньше ставок, но крупнее, и чаще выбирают ИИ и финансовую инфраструктуру, по данным Crunchbase. Для российской компании эти сделки полезны как ориентир: они показывают, какие финансовые процессы инвесторы считают готовыми для ИИ.

В июне 2026 года Ramp, сервис корпоративных карт и учета расходов, привлек 750 млн $ при оценке 44 млрд $. Компания сообщила о годовой выручке более 1 млрд $.

Ramp использует ИИ и внутри себя: по данным компании, ее внутренний ИИ-инструмент пишет больше двух третей кода. Инвесторы платят за финансовый сервис, который сам работает быстрее за счет ИИ.

В том же месяце Taktile, платформа ИИ-агентовИИ-агент ИИ-агент это нейросеть, которая не просто отвечает, а сама выполняет задачу по шагам: ищет данные, пользуется программами и проверяет результат. Подробнее в словаре для кредитных, страховых решений и защиты от мошенничества, привлекла 110 млн $ в раунде C. Раунд возглавил Goldman Sachs Alternatives.

По данным Taktile, платформа помогла клиентам на 75% сократить ложные срабатывания при проверке на отмывание денег. Каждое ложное срабатывание означает ручную проверку сотрудником, поэтому эффект считается в часах и деньгах.

Обе сделки отражают общий сдвиг: фонды вкладывают в ИИ, который берет на себя проверки и рутину финансовых отделов. Все раунды с суммами и источниками собраны в трекере сделок.

Банк России опросил финансовые организации и опубликовал результаты в ноябре 2025 года. 21% применяют ИИ постоянно, 15% тестируют пилотные проектыпилот ИИ Пилот ИИ это короткий запуск решения на одном процессе с заранее заданной метрикой, чтобы проверить эффект до больших вложений. Подробнее в словаре, 29% планируют начать в ближайшие три года.

Еще 35% организаций ИИ не используют и не планируют. Главные барьеры: высокая стоимость внедрения (59%) и недостаток экспертизы (46%).

Венчурных денег в российском финтехе нет: за 9 месяцев 2026 года Venture Guide не зафиксировал ни одной сделки. При этом ИИ и машинное обучениемашинное обучение Машинное обучение (machine learning, ML) это раздел ИИ, в котором программа находит правила в данных сама, а не получает их готовыми от разработчика. Подробнее в словаре в целом получили 2,66 млрд руб. в 33 сделках, это первое место по объему и числу сделок. Данные предварительные, на 4 октября 2026 года.

Отсюда вывод: венчурные деньги в российский финансовый ИИ почти не приходят, и внедрение оплачивают сами банки, страховщики и финансовые компании. Организации без своей команды разработки нужен внешний подрядчик и расчет эффекта до старта.

Общая картина вложений по стране собрана на странице об инвестициях в ИИ в России.

Эффект ИИ в финансах заметен там, где много однотипных проверок. Пример Taktile: на 75% меньше ложных срабатываний при проверке на отмывание денег.

Второе направление: разработка и учет. В Ramp внутренний ИИ-инструмент пишет больше двух третей кода, и компания при этом показывает выручку более 1 млрд $ в год.

Использовать ИИ еще не значит получать от него деньги. По оценке из того же отраслевого обзора, 88% компаний в России используют ИИ, но менее 10% видят эффект выше 5% прибыли.

В опросе Банка России финансовые организации сами называют, что мешает: стоимость внедрения (59%) и нехватка экспертизы (46%). Оба барьера ниже, если посчитать эффект и цену решения до старта.

Как считать отдачу до покупки, описано на странице о расчете эффекта ИИ.

Если вы руководите банком, страховой, лизинговой или финансовой службой крупной компании, начните с процесса, где сотрудники вручную проверяют одно и то же. Ориентир для расчета: 75% меньше ложных срабатываний в случае Taktile.

1. Выпишите проверки и операции, которые занимают больше всего часов: заявки, сверки, проверки контрагентов, ответы клиентам.

2. Для каждой посчитайте часы в месяц и стоимость ошибки.

3. Выберите одну для пилота с метрикой в договоре: доля ложных срабатываний, время на заявку, число ручных проверок.

4. Проверьте, где хранятся данные клиентов: по 152-ФЗ персональные данные граждан России хранятся в базах данных на территории России.

Так вы закрываете оба барьера из опроса Банка России: стоимость становится понятной до старта, экспертизу дает внешняя команда. Этот путь собран в Карте ИИ-решений: процессы, решения, цена и эффект в рублях по каждому.

Куда идут деньги в ИИ за пределами финансов, видно на странице о трендах инвестиций в ИИ.