Около 80% российских компаний уже интегрируют искусственный интеллект в бизнес-процессы, более трети рассматривают его как стратегический приоритет на ближайшие годы. При этом 45% организаций не выделяют отдельный бюджет на защиту ИИ, а лишь 25% имеют формализованные политики информационной безопасности для ИИ-сервисов — такие данные привёл коммерческий директор ГК «Солар» Николай Сивак. Он представил предварительные результаты совместного исследования «Солара», Б1, Ассоциации ФинТех и HiveTrace на сессии «Миллиарды под прицелом. Как управлять процессами, когда киберзащита стоит дороже подписки на ИИ» в рамках ЦИПР — 2026.
По словам Сивака, наиболее частые сценарии внедрения ИИ — обработка документов, аналитические и прогнозные сервисы, корпоративные базы знаний, клиентские чат?боты и автоматизация работы контакт-центров. Компании отмечают основные риски: утечки данных (80%), некорректная генерация контента (60%) и компрометация источников данных и баз знаний (54%). Среди главных угроз респонденты указали автоматизацию разведки и атак (67%), генерацию вредоносного кода (54%) и дипфейки, усиливающие эффективность социальной инженерии (51%).
Участники панельной сессии поделились практическими кейсами внедрения ИИ в крупных российских компаниях. Так, старший вице?президент по развитию и обеспечению информационной безопасности ПАО «Ростелеком» Алексей Чугунов сообщил, что в корпорации развернута платформа, объединяющая ИИ?решения в едином интерфейсе. Примеры применения включают распознавание речи и генерацию ответов в контакт-центре, базу знаний по внутренним нормативам, интеллектуального помощника для разработчиков, ускоряющего выход рабочей версии продукта, а также триаж — автоматизацию самой трудоёмкой части анализа кода на уязвимости.
Директор по информационной безопасности «Делимобиля» Александр Тихомиров привёл два примера, где ИИ сократил издержки и улучшил клиентский опыт. Система динамического ценообразования для разных зон Москвы прогнозирует цену аренды с учётом погоды, пробок, плотности автомобилей в районе и уровня топлива, что позволило лучше распределять автопарк. Другой кейс — автоматизированная оценка чистоты автомобиля по фото после завершения аренды: ML?модель помогла снизить риск недовольства клиентов из?за грязной машины и одновременно избежать лишних расходов на ненужную мойку. Тихомиров подчеркнул, что проекты изначально защищены от подмены и манипуляций: проверяется согласованность между источниками, целостность данных и защищается граница модели.
Директор по искусственному интеллекту ИТ?подразделения Альфа?Банка Святослав Соловьёв акцентировал внимание на необходимости ориентироваться на клиентов и их безопасность при внедрении ИИ в финтехе. Решения следует реализовывать в жёстких отраслевых стандартах с интеграцией мер информационной безопасности в архитектуру и код с этапа разработки. По его словам, банк применяет продвинутые практики управления большими языковыми моделями (LLMOps) и использует в защищённом контуре более 50 зарубежных и open?source LLM. Альфа?Банк также одним из первых внедрил систему управления рисками, связанными с агентными системами.
ИТ?директор «АльфаСтрахования» Владимир Муравьев рассказал, что ИИ помогает оптимизировать весь ИТ?цикл: от обсуждения концепции и дизайна до внедрения и мониторинга. В части работы с широкой сетью страховых агентов компания внедрила ИИ?помощника — набор агентов, выравнивающий уровень знаний сотрудников и позволяющий моделировать диалоги с клиентами.
Заместитель гендиректора Трубной металлургической компании по ИТ Дмитрий Якоб отметил, что ИИ снизил риск человеческой ошибки и производственные издержки при выпуске стали разных марок за счёт рекомендаций по оптимальному составу шихты. Гибридные модели ИИ сочетаются с физико?химическими уравнениями плавки для прогнозирования температуры, шлакообразования и глубины обезуглероживания. Машинное зрение используется для анализа сырья на сорт, степень загрязнения и наличие взрывоопасных предметов, что улучшает контроль качества и упрощает претензионную работу с поставщиками.
Директор по информационной безопасности «Циана» Евгений Радько рассказал о внутренней платформе генеративного ИИ: единый контур даёт сотрудникам доступ к нескольким LLM и включает GPT Gateway с маршрутизацией и фильтрацией персональных и другой чувствительной информации. Это позволяет улучшать оперативные процессы и бизнес?функции при соблюдении требований безопасности.
Коммерческий директор ГК «Солар» подытожил, что представленные на ЦИПРе кейсы демонстрируют опыт лидеров рынка и могут быть масштабированы в других компаниях. Внедрение нейросетей, ИИ?агентов и сервисов значительно увеличивает значение кибербезопасности в технологических инициативах на базе ИИ, что создаёт новый драйвер развития рынка ИБ. В связи с этим «Солар» фокусирует развитие технологий защиты ИИ на актуальных и долгосрочных потребностях российского бизнеса.
В совместном исследовании «Солара», Б1, Ассоциации ФинТех и HiveTrace приняли участие представители ИТ и ИБ примерно 100 крупных российских компаний из 10 отраслей, включая высокоцифровые секторы: финансы, ритейл, электронная торговля, ИТ и промышленность. Исследование завершено в первом квартале 2026 года.