Новые роли банковских чат-ботов: как эксперты видят их будущее

Банковские чат-боты постепенно выходят за рамки привычного сценария поддержки, в котором пользователь задает вопрос и получает готовый ответ. Развитие искусственного интеллекта открывает возможности для более естественного диалога, персонализированных рекомендаций и помощи в выполнении финансовых операций.

Но какие изменения действительно сделают чат-боты полезнее для клиентов и бизнеса? Markswebb попросили экспертов поделиться своим взглядом на развитие цифровых помощников — от качества коммуникации до интеграции ИИ в повседневные банковские сценарии.

Чат-боты переходят от обработки запросов к сопровождению пользователя

Долгое время развитие банковских чат-ботов было сосредоточено на расширении базы знаний и автоматизации типовых обращений. Бот должен был распознать запрос, найти подходящий ответ или перевести клиента на оператора.

Сегодня требования к качеству взаимодействия становятся шире. Пользователю недостаточно получить формально правильный ответ: важно, чтобы бот понимал контекст обращения, учитывал уже предоставленную информацию и помогал двигаться к решению задачи без лишних действий.

Одновременно меняется и роль искусственного интеллекта. Он позволяет не только улучшать распознавание запросов и формулировки ответов, но и встраивать интеллектуальную помощь непосредственно в банковские сценарии — от анализа расходов до выбора продуктов и управления финансами.

В результате развитие чат-ботов идет в двух взаимосвязанных направлениях: повышение качества общения с пользователем и расширение способности помогать ему решать реальные задачи.

Человечный тон становится стандартом, но не заменяет способность решать задачу

Технологии позволяют банкам сделать общение с чат-ботом более естественным: адаптировать стиль ответов, учитывать эмоциональный контекст и уходить от формальных шаблонов. Однако изменения в коммуникации имеют смысл только тогда, когда бот действительно помогает клиенту.

Повторные вопросы и неспособность решить проблему могут усиливать негативное восприятие цифровой поддержки. Поэтому развитие тона коммуникации важно рассматривать вместе с качеством решения пользовательских задач.

Маргарита Хохлова, Senior Product Manager в Профи.ру, автор блога «Кнопочка»:

Давайте честно: чат-боты долго были не самыми умными собеседниками и заработали себе непростую репутацию — пользователи часто воспринимают их как барьер, а не как помощников. Сейчас у нас есть технологии, которые кратно улучшают качество работы ботов: точность ответов, настройки тона и голоса. Очень важно этими возможностями пользоваться. Живой и человечный тон — это уже не украшение, а стандарт, к которому привыкают пользователи. Сервисы повсеместно становятся более демократичными, человечными и эмоциональными.

Системный и формальный тон бота может напрямую влиять на ключевые метрики бизнеса: увеличивать количество отказов, снижать доверие и даже ретеншен. Так что плохой бот дорого стоит бизнесу, просто эти потери сложно оцифровать.

При этом человечность бота не заменяет компетентность: если бот не дает нужную информацию или путает ответы, живой тон и шутки точно не помогут. Поэтому я бы начинала с заботы и пользы — объяснить, сколько ждать, честно признать сбой, помочь исправить ошибку. А уже потом докручивала сверху живой вовлеченный язык, эмоции и юмор. 

ИИ-помощники выходят за пределы чата и становятся частью банковских сценариев

Следующий этап развития цифровых помощников связан с изменением самой модели взаимодействия. Вместо того чтобы ждать обращения в чат, ИИ может помогать пользователю непосредственно в процессе выполнения задачи: объяснять условия, сравнивать варианты, анализировать финансовую информацию и подготавливать действия.

Уже появляются решения, в которых ИИ интегрирован в управление личными финансами и банковскими операциями. При этом важным становится распределение ответственности между системой и человеком: помощник может анализировать данные и предлагать действия, но контроль над финансовыми решениями остается у пользователя.

Ира Моторина рассматривает развитие ИИ-помощников через конкретные пользовательские сценарии и примеры международных финансовых сервисов.

Ира Моторина, AI Adviser, Founder, Ex-Head of Content Tutu, Яндекс, AliExpress:

ИИ меняет не только ответы в чате. Он начинает помогать пользоваться самими банковскими функциями: смотреть расходы, настраивать накопления, управлять картами и платежами.

Например, Starling Bank запустил помощника в приложении: ему можно задать вопрос о тратах, попросить помочь с бюджетом, поставить цель накопить сумму или настроить оплату счетов.

Есть и отдельные ИИ-агенты для финансовых задач. Mercury Command помогает бизнес-клиентам найти операции и подготовить действия по счёту, но ждёт подтверждения человека. А Agent Cards — виртуальные карты для ИИ-агентов: человек задаёт лимит, агент может оплатить покупку, но не может сам создать карту или увеличить лимит. Пока это пример из бизнес-банкинга.

Я бы смотрела на задачу и на то, в какой момент человек открыл приложение. ИИ полезен в чате, но некоторые подсказки удобнее показывать прямо на экране продукта или операции.

Когда человек выбирает продукт, можно помочь сравнить варианты и коротко объяснить разницу. Например, подобрать полис или разобрать несколько способов погашения ипотеки. Рекомендации легко переборщить, поэтому лучше показать несколько вариантов, объяснить, почему они подходят, и оставить решение человеку.

Gartner опросил 322 жителей США в январе 2026 года. 31% были готовы поручить ИИ сузить выбор товаров для дома, 28% — выбор электроники. Только 11% были готовы отдать ИИ окончательное решение о покупке.

В другом исследовании Gartner, 31% жителей США сказали, что ИИ-саммари заставляют их рассматривать больше товаров; 7% стали рассматривать меньше. Для меня это аргумент в пользу хороших коротких саммари и сравнения условий: они помогают увидеть варианты, хотя не заменяют самостоятельное решение.

Бесшовный переход к человеку становится важнее полной автоматизации поддержки

Развитие ИИ не означает, что банки должны стремиться автоматизировать каждое обращение. Чат-боты уже способны самостоятельно обрабатывать значительную часть типовых запросов, однако в сложных и нестандартных ситуациях клиенту по-прежнему необходима помощь специалиста. Особенно это важно при блокировках, подозрениях на мошенничество и спорных операциях, когда скорость решения проблемы и возможность связаться с человеком напрямую влияют на доверие к банку.

Поэтому одним из направлений развития поддержки становится не только повышение самостоятельности ботов, но и бесшовное взаимодействие ИИ и операторов. Бот может собирать контекст обращения, находить информацию и готовить рекомендации, а специалист — принимать решения в ситуациях, требующих индивидуального подхода. Такой подход позволяет использовать автоматизацию для повышения эффективности поддержки, не ухудшая клиентский опыт.

О том, почему доступность живого общения становится конкурентным преимуществом и какую роль ИИ может играть в работе операторов, рассказывает Инга Лабахуа, CEO Support.Science.

Инга Лабахуа, CEO Supprt.Science:

Боты стали точно ближе к людям, чем пару лет назад: у Klarna (тот самый резонансный кейс) AI-ассистент закрывает около двух третей чатов. Но в 2025 году CEO сам признал, что компания перегнула с сокращением людей, и они снова нанимают живых сотрудников. Показательно.

Злятся ли клиенты? Да, и часто. Злит не сам бот, а тупик: он ходит по кругу, не понимает нестандартный вопрос или не отпускает к человеку. Особенно больно в сложных ситуациях: мошенничество, блокировка, спорная операция. Именно там клиенты и формируют мнение о сервисе. Плюс разница поколений: Зумеры и миллениалы спокойно общаются с ботами, а старшие поколения заметно чаще хотят человека.

И ещё момент: когда бот притворяется «Анной из поддержки», а это вскрывается, доверие уходит сразу. Поэтому наша позиция: честно разделять бота и человека.

Стал ли переход бесшовным? У лидеров да. Важно сохранять контекст, например, при переходе из чата в голос, чтобы клиенту не повторяться. В крупном телекоме оператор получает сложный кейс уже с собранной историей. Но у многих до сих пор «расскажите всё заново».

Отсюда тренд, который мы чувствуем: быстрое живое общение становится премиумом — позвонить в поддержку и за 3 минуты решить вопрос, это ВАУ!

А AI пусть уходит под капот:

— AI сортирует обращения и готовит ответы, сложные кейсы ведёт человек;

— AI считывает эмоции клиента и подсказывает оператору следующий шаг;

— AI ищет информацию, рекомендацию даёт консультант;

— AI проверяет качество всех диалогов и находит, чему учить команду.

Что это означает для развития банковских чат-ботов

С одной стороны, банкам необходимо повышать качество базового взаимодействия: помогать клиенту решать задачу, поддерживать контекст диалога, понятно объяснять действия и корректно обрабатывать проблемные ситуации.

С другой — искать сценарии, в которых интеллектуальный помощник создает дополнительную ценность: сокращает путь к нужной функции, помогает разобраться в условиях продукта, анализирует информацию и предлагает следующие действия.

Главный ориентир — не количество ИИ-функций, а способность цифрового помощника сделать решение клиентской задачи проще, понятнее и быстрее.

С этой позиции эксперты Markswebb изучают чат-боты мобильных банков в исследовании Chatbot Rank: оценивают способность решать пользовательские задачи, качество ведения диалога и удобство интерфейса. Уже 10 ноября мы представим результаты ежегодного исследования банковских чат-ботов, где расскажем о том, у кого на российском банковском рынке самые эффективные чат-боты и как сегодня выглядит стандарт пользовательского опыта в боте. Получить доступ онлайн-трансляции презентации результатов можно по ссылке. Участие бесплатно.

Чтобы не пропустить новости о презентации итогов исследования и получить больше инсайтов о развитии цифровых сервисов, подпишитесь на канал в Telegram @markswebb и мессенджере MAX, а по всем вопросам пишите нам в Telegram.