KPMG: разрыв в ИИ достигает 40 пунктов. Лидеры строят контроль, остальные — просто внедряют

Компании с агентным ИИ в финансовой функции опережают остальных на 32–40 процентных пунктов по ключевым метрикам. KPMG опросила 1 013 руководителей из 20 стран. Разрыв определяет качество построенного контроля, а не скорость внедрения.

Наибольший эффект ИИ даёт в задачах, требующих суждения: 70% компаний сообщают об улучшении качества решений, 71% — о скорости, 64% — о точности прогнозов. Транзакционные процессы тоже улучшаются, но основной эффект сосредоточен в задачах суждения.

Банки и технологические компании лидируют: структурированные данные и регуляторная дисциплина создали базу для ИИ. Здравоохранение и потребительский сектор отстают на 27–29 пунктов по ключевым метрикам. Дело в данных: фрагментированные источники и устаревшие системы ограничивают возможности ИИ.

Организации, которые могут эффективно формировать аудиторские доказательства по ИИ (audit readiness), показывают в 3–6 раз более высокие результаты. 33% против 6% — по снижению ошибок. 42% против 14% — по уверенности в масштабировании.

Только 42% всех организаций обладают такой готовностью. Среди лидеров агентного ИИ — 60%. Именно эта готовность к аудиту, а не сам факт использования технологии, объясняет их превосходство. Но даже среди лидеров инфраструктура не достроена: 29% из них формально фиксируют, где внедрение ИИ даёт сбои. Большинство масштабирует ИИ без этого фундамента.

Контроль — условие масштабирования ИИ.

Главные барьеры не изменились за два года. 36% называют качество данных одновременно барьером и возможностью. 38% переобучают команды, но только 28% меняют подход к найму. Разрыв между «научить пользоваться ИИ» и «построить гибридную команду» сохраняется.

Data-грамотность — способность оценивать качество данных, интерпретировать выводы ИИ и доносить их до бизнеса — становится ключевой компетенцией. Дополнительно нужны этическое суждение и критическое мышление для проверки выводов моделей.

4 приоритета KPMG:

Направлять ИИ на задачи суждения: планирование, прогнозы, риски и коммерческий анализ.Встраивать контроль параллельно с внедрением: аудит-треки, документация, доказательная база.Перейти от отслеживания KPI к инфраструктуре измерений: готовность к проверке.Формировать рабочую силу: переосмыслить, какие компетенции нужны финансовой функции.

По словам Тимура Омашева, партнёра, руководителя департамента консалтинга KPMG Кавказ и Центральная Азия, компании региона всё чаще оценивают ИИ через качество решений, которые он помогает принимать.

Конкурентное преимущество создаёт оркестрация ИИ в операционных процессах. ИИ стал повсеместным: 75% компаний его используют. Разница теперь в том, как он интегрирован и способствует повышению качества решений. Компании, которые встраивают контроль в процесс с самого начала, получают накопительный эффект. Те, кто добавляет его позже, сталкиваются со сбоями, регуляторными задержками и снижением доверия.

Источники:

KPMG Global AI in Finance 2026 — полная версия отчёта