Сбер, Т-Банк и ВТБ чаще других банков упоминаются в рекомендациях нейросетей в России, как показывают данные первого публичного индекса ИИ-видимости ведущих российских банков. Индекс подготовлен с использованием платформы AIMonitor.pro, которая изучает, как искусственный интеллект предлагает бренды в различных секторах. Для его создания проанализированы ответы популярных ИИ-сервисов (Алисы AI, ChatGPT, DeepSeek, Perplexity и других) на основе 40 тысяч запросов, 3,5 тысячи сценариев от пользователей и свыше 4 тысяч источников и ссылок, задействованных ИИ при формировании ответов.
По индексу, Сбер демонстрирует наибольшую видимость в рекомендациях нейросетей — 26,7%. За ним разместились Т-Банк (19,1%), ВТБ (17,9%), Альфа-Банк (14,8%) и банк «Открытие» (5,4%). Эти банки лидируют в советах ИИ по вопросам выбора финансового учреждения. Однако банк «Открытие» официально завершил деятельность 1 января 2025 года в связи с интеграцией в ВТБ. Составители индекса отмечают, что ИИ обновляет информацию медленнее, чем рынок, поэтому старые бренды продолжают фигурировать в рекомендациях даже после изменений.
У разных нейросетей наблюдаются предпочтения в отношении банков. В Алисе AI Сбер лидирует с 41,3% видимости. В ChatGPT Сбер получает 28,3% рекомендаций, Т-Банк — 20,4%. В DeepSeek Сбер на первом месте, но Т-Банк отстает незначительно — 23,1% против 18,8%.
Рекомендации ИИ зависят и от типа банковского продукта. Для сценариев с вкладами и сбережениями Сбер выходит на первое место с 31,1%. Следом идут ВТБ (21,2%), Альфа-Банк (11,9%) и Т-Банк (11,6%). В запросах о кредитах и займах лидирует Т-Банк с 23,0%, за ним Сбер (22,2%), Альфа-Банк (19,2%) и ВТБ (17,4%).
Рекомендации также варьируются в зависимости от целевой аудитории. Для пользователей 18–25 лет Сбер и Т-Банк почти равны — 25,1% против 23,4%. В группе 50+ Сбер уверенно лидирует с 31,1%, ВТБ имеет 19,7%, а Т-Банк — 15,7%.
Эксперт портала CPL Finance отмечает, что индекс ИИ-видимости подчеркивает растущую роль искусственного интеллекта в формировании потребительских предпочтений в банковском секторе, однако данные ограничены анализом рекомендаций и не отражают реальные рыночные доли или удовлетворенность клиентов, что требует дополнительного изучения для точной оценки влияния на выбор банка.