Внедрение генеративного ИИ в деятельность финансовой компании: ожидания, эффективность, обучение персонала
Authors: Кобелев С.В. , Морозкин А.А. , Харитонова Е.С. 
Published: December 2024

Введение. Компании реального сектора активно ищут новые технологии, которые могут минимизировать рутинные задачи и поддерживать процесс принятия управленческих решений. Генеративный искусственный интеллект (ГИИ) становится перспективным инструментом для решения этих задач и получения количественного экономического эффекта. Тем больший интерес представляют компании реального сектора, которые уже внедрили эти технологии и получили ощутимый экономический эффект. Цель исследования — оценить количественный экономический эффект от обучения сотрудников финансовой компании использованию технологий ГИИ и их интеграции в профессиональную деятельность. Методы. В ходе исследования анализировались результаты опроса сотрудников АО «Финам» до и после обучения технологиям ГИИ. Для анализа данных применялись стандартные статистические методы. Результаты. Статистически обоснованные результаты исследования позволили определить и конкретизировать практические задачи, для решения которых может быть использован генеративный ИИ, подтвердить гипотезу о наличии количественного экономического эффекта от его применения, а также спрогнозировать последствия его широкого использования в финансовой компании. Научная новизна исследования заключается в эмпирическом подтверждении экономической выгоды от использования технологиям ГИИ в рамках конкретной компании. В исследовании приводятся данные о влиянии обучения ГИИ на производительность сотрудников в условиях российских реалий, что является актуальным и малоизученным аспектом в отечественной практике. Практическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы для разработки практических рекомендаций по внедрению ГИИ в деятельность компаний финансового сектора.
Introduction. Companies in the real sector of economy are actively seeking new technologies that can minimise routine tasks and support management decision-making. Generative Artificial Intelligence (GenAI) is becoming a promising tool for solving these tasks and receiving a quantitative economic effect. Of interest then are the companies in the real sector, which have already implemented these technologies and have received a tangible economic effect. The aim of the research is to assess the quantitative economic effect of training employees of a financial company to use GenAI technologies and to integrate them into professional activities. Methods. The study analysed the results of a survey of employees of Finam JSC before and after training in GenAI technologies. Standard statistical methods were used to analyse the data. Results. The statistically based results of the study allowed us to identify and specify practical tasks for which generative AI can be used, confirm the hypothesis that there is a quantitative economic effect from its application, and predict the consequences of its widespread use in a financial company. The scientific novelty of the study lies in the empirical confirmation of the economic benefits of using GenAI within a particular company. The study provides data on the impact of GenAI training on employee productivity, which is a relevant and little-studied aspect in Russian realities. Practical significance. The results obtained can be used to develop practical recommendations for the implementation of GenAI in the activities of companies in the financial sector.