44% российских организаций в 2026 году тестируют технологии искусственного интеллекта для анализа данных, запуская пилоты и экспериментальные проекты. По данным экспертов Arenadata, показатель практически не изменился: в 2025 году подобные инициативы реализовывали 40,4% компаний, еще 26% только изучали возможности ИИ. При этом доля активного использования технологии даже немного снизилась — с 23,1% до 21%.
В финансовом секторе ИИ чаще всего применяется для чат-ботов и виртуальных ассистентов (36,7%). Также его используют для выявления мошенничества и прогнозной аналитики (по 10%), автоматизации документооборота (6,7%), а также для кредитного скоринга и оценки рисков (3,3%).
Ключевым условием эффективной работы ИИ остаются процессы Data Governance и качество данных — на это указывают более 60% респондентов. При этом 52,4% компаний в целом доверяют своим данным, несмотря на отдельные неточности, а 31,3% сомневаются в их надежности из-за ошибок и неполноты.
В финансовых организациях подход к качеству данных становится более системным: 57% компаний назначают ответственных за это направление. У 44,8% функции распределены между ИТ и аналитикой, у 27,6% уже создана отдельная структура или роль, а 6,9% планируют внедрить ее в 2026 году. При этом 20,7% компаний рассматривают качество данных как общую задачу без четкого закрепления ответственности.
Лишь треть организаций можно назвать полностью data-driven: в них более 70% бизнес-решений принимается на основе данных, включая KPI и стратегию.
В половине компаний (51%) ролевая модель доступа к данным реализована частично — она охватывает ключевые системы, такие как DWH и аналитика, но не распространяется на всю инфраструктуру. Полноценная модель с аудитом и принципом минимальных привилегий внедрена у 30,6% организаций, а в 14,3% доступы по-прежнему управляются вручную.
Среди ключевых барьеров внедрения data-проектов респонденты называют неготовность бизнеса инвестировать в такие инициативы (36,2%), внутреннее сопротивление изменениям (34%), дефицит квалифицированных специалистов (19,1%) и сложности интеграции с существующей ИТ-инфраструктурой (10,6%).
При этом компании отмечают высокий нереализованный потенциал в использовании каталогов данных и MDM-систем, особенно в производственном секторе. Полностью такие решения внедрены лишь у 10% организаций, частично — у 41%, еще 20% планируют запуск в 2026 году.
Полноценная дата-стратегия есть у 35,4% компаний — это дорожная карта на один–три года с четкими целями, KPI и регулярным пересмотром. У 29,2% стратегия находится на стадии концепции или краткосрочного плана. Четверть организаций (25%) работают без формализованного подхода, а 10,4% планируют разработать стратегию после аудита зрелости данных.
Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2026-04-10_opros_arenadata_kolichestvo_ii-proektov#:~:text=2026
В финансовом секторе ИИ чаще всего применяется для чат-ботов и виртуальных ассистентов (36,7%). Также его используют для выявления мошенничества и прогнозной аналитики (по 10%), автоматизации документооборота (6,7%), а также для кредитного скоринга и оценки рисков (3,3%).
Ключевым условием эффективной работы ИИ остаются процессы Data Governance и качество данных — на это указывают более 60% респондентов. При этом 52,4% компаний в целом доверяют своим данным, несмотря на отдельные неточности, а 31,3% сомневаются в их надежности из-за ошибок и неполноты.
В финансовых организациях подход к качеству данных становится более системным: 57% компаний назначают ответственных за это направление. У 44,8% функции распределены между ИТ и аналитикой, у 27,6% уже создана отдельная структура или роль, а 6,9% планируют внедрить ее в 2026 году. При этом 20,7% компаний рассматривают качество данных как общую задачу без четкого закрепления ответственности.
Лишь треть организаций можно назвать полностью data-driven: в них более 70% бизнес-решений принимается на основе данных, включая KPI и стратегию.
В половине компаний (51%) ролевая модель доступа к данным реализована частично — она охватывает ключевые системы, такие как DWH и аналитика, но не распространяется на всю инфраструктуру. Полноценная модель с аудитом и принципом минимальных привилегий внедрена у 30,6% организаций, а в 14,3% доступы по-прежнему управляются вручную.
Среди ключевых барьеров внедрения data-проектов респонденты называют неготовность бизнеса инвестировать в такие инициативы (36,2%), внутреннее сопротивление изменениям (34%), дефицит квалифицированных специалистов (19,1%) и сложности интеграции с существующей ИТ-инфраструктурой (10,6%).
При этом компании отмечают высокий нереализованный потенциал в использовании каталогов данных и MDM-систем, особенно в производственном секторе. Полностью такие решения внедрены лишь у 10% организаций, частично — у 41%, еще 20% планируют запуск в 2026 году.
Полноценная дата-стратегия есть у 35,4% компаний — это дорожная карта на один–три года с четкими целями, KPI и регулярным пересмотром. У 29,2% стратегия находится на стадии концепции или краткосрочного плана. Четверть организаций (25%) работают без формализованного подхода, а 10,4% планируют разработать стратегию после аудита зрелости данных.
Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2026-04-10_opros_arenadata_kolichestvo_ii-proektov#:~:text=2026