Инвестиционные банки почти никогда не внедряют новые технологии прямо в ключевые рабочие процессы — цена ошибки слишком высока. Тем интереснее шаг BNP Paribas: банк встроил ИИ не в виде универсального чат-бота, а как инфраструктурный слой внутри одного из самых консервативных и нагруженных процессов инвестиционного банкинга.
BNP Paribas тестирует, насколько глубоко ИИ можно встроить в повседневную механику инвестиционного банкинга. Как сообщает Financial News, банк запустил внутренний инструмент под названием IB Portal, задача которого — ускорить подготовку клиентских презентаций и сократить объём рутинной работы.
Подготовка pitch-деков — ядро работы инвестиционных банкиров. Команды собирают рыночные обзоры, историю сделок, аналитические выкладки и клиентские нарративы в условиях жёстких дедлайнов. При этом значительная часть усилий уходит на пересборку материалов, которые уже существуют внутри организации. Слайды, графики и прецедентный анализ часто создаются заново, даже если аналогичный контент уже использовался другими командами или офисами.
IB Portal задуман как способ снизить такие потери. Система ищет по архиву прошлых презентаций BNP Paribas и с помощью так называемых «умных подсказок» поднимает релевантные слайды, аналитические блоки и вспомогательные материалы под новый мандат. По словам Джорджа Холста, главы направления по работе с корпоративными клиентами BNP Paribas, инструмент по сути работает как AI-поисковик, который помогает банкирам быстро находить действительно важную информацию перед встречами и презентациями. Это позволяет сократить исследовательскую фазу на дни и высвободить время для стратегического мышления и работы с клиентом, где автоматизация уже не так эффективна.
Ключевой момент здесь в том, что ИИ внедряется не «вокруг» процессов, а прямо внутрь жёстко регламентированных рабочих сценариев. Pitch-дек — это не абстрактный документ. Он содержит внутренние точки зрения банка, клиентскую специфику и требования регуляторов. Чтобы такой инструмент был полезен, одного чат-интерфейса недостаточно. Нужна строгая структура: какие материалы можно индексировать, кто и в каких регионах имеет к ним доступ, и каким образом найденный контент проходит путь от внутреннего черновика до клиентского документа.
Отсюда вытекает и вопрос прозрачности источников данных. Банкиры должны понимать источник каждого фрагмента информации, а всё, что формирует система, обязано проходить человеческую проверку перед отправкой наружу. Без этого риски — от банальных ошибок до утечки чувствительных данных — становятся неприемлемыми.
IB Portal при этом вписывается в более широкую AI-стратегию BNP Paribas. В июне 2025 года банк представил платформу «LLM as a Service», которая предоставляет бизнес-подразделениям общий доступ к большим языковым моделям внутри собственной инфраструктуры. Платформа управляется внутренними IT-командами и размещена в дата-центрах банка с выделенными GPU-ресурсами. Она поддерживает несколько моделей, включая open source и решения от Mistral AI, а в перспективе — модели, дообученные на внутренних данных. Среди заявленных сценариев использования — внутренние ассистенты, подготовка документов и интеллектуальный поиск.
По схожему пути идут и другие крупные игроки. JPMorgan Chase активно развивает внутренний LLM Suite, Goldman Sachs инвестирует в AI-инжиниринг и разворачивает собственного ассистента GS AI, UBS рассказывал о внутреннем M&A co-pilot для генерации идей. Параллельно появляются нишевые продукты вроде Rogo, которые находят применение в банках типа Nomura и Moelis, что подчёркивает спрос на специализированные финансовые AI-инструменты.
Для BNP Paribas ключевой вопрос — станет ли IB Portal частью повседневной работы, а не разовым экспериментом. Потенциальные выгоды очевидны: меньше времени на поиск, меньше дублирующихся презентаций, лучшее использование накопленных знаний. Риски тоже хорошо знакомы индустрии: галлюцинации моделей, неочевидные источники данных и случайное раскрытие чувствительной информации.
На практике самые устойчивые внедрения ИИ в корпорациях строятся на жёстких ограничениях. Это привязка выводов к проверенному внутреннему контенту, ролевые модели доступа, аудит использования инструментов и обязательный human-in-the-loop перед любым внешним применением. Если IB Portal работает именно в таких рамках, он даёт довольно наглядную картину того, как сегодня выглядит enterprise AI: не как машина для мгновенных ответов, а как более быстрый и безопасный способ ориентироваться в том, что организация уже знает.
Источник: AI News
Чтобы не пропустить анонс новых материалов подпишитесь на «Голос Технократии» — мы регулярно рассказываем о новостях про AI, LLM и RAG, а также делимся полезными мастридами и актуальными событиями.
Автор: Idilara25
