В России представлен первый публичный индекс ИИ-видимости крупнейших российских банков

Индекс ИИ-видимости крупнейших российских банков составлен на базе платформы AIMonitor.pro, которая анализирует, как нейросети рекомендуют бренды в разных категориях. Этот показатель отражает, какие банки нейросети рекомендуют пользователям в разных ситуациях — от повседневного обслуживания до вкладов и кредитов. Для его расчёта использовались ответы популярных ИИ-сервисов (Алисы AI, ChatGPT, DeepSeek, Perplexity и др.). Всего было проанализировано более 40 тысяч запросов, свыше 3,5 тысячи пользовательских сценариев и более 4 тысяч источников и ссылок, которые ИИ использует для генерации ответов.

Согласно индексу, наибольшую видимость в ответах нейросетей получил Сбер — 26.7%. Далее следуют Т-Банк (19.1%), ВТБ (17.9%), Альфа-Банк (14.8%) и Открытие (5.4%). Именно они чаще других появляются в рекомендациях ИИ по запросам, связанным с выбором банка.

При этом распределение меняется в зависимости от самой нейросети. Так, например, в Алисе AI Сбер заметно опережает остальных и получает 41.3% видимости. В ChatGPT разрыв между лидерами меньше: у Сбера 28.3%, у Т-Банка — 20.4%. В DeepSeek Сбер также сохраняет первое место, но Т-Банк следует почти вплотную — 23.1% против 18.8%.

Выбор нейросетей также зависит от банковского продукта. В сценариях, связанных со вкладами и сбережениями, лидирует Сбер с показателем 31.1%. Далее следуют ВТБ (21.2%), Альфа-Банк (11.9%) и Т-Банк (11.6%). В запросах о кредитах и займах картина иная: здесь на первое место выходит Т-Банк с 23.0%, за ним идут Сбер (22.2%), Альфа-Банк (19.2%) и ВТБ (17.4%).

Состав рекомендаций меняется и в зависимости от аудитории. Например, в ответах для пользователей 18–25 лет Сбер и Т-Банк идут почти вровень — 25.1% против 23.4%. В сегменте 50+ у Сбера 31.1%, у ВТБ — 19.7%, а у Т-Банка — 15.7%.

«Индекс показывает, что нейросети не формируют один универсальный список банков. Рекомендации зависят от запроса пользователя: открыть вклад, взять кредит, выбрать банк для повседневного обслуживания или сравнить несколько вариантов. При этом ИИ обновляет знания медленнее рынка: исторические бренды сохраняют видимость даже после реструктуризации, что создает как риски, так и возможности. Для рынка это означает, что всё важнее становится не только узнаваемость бренда, но и его реальное присутствие в рекомендациях ИИ.

Поэтому мы изначально строили индекс на строгой исследовательской методологии — с большой выборкой запросов, разными пользовательскими сценариями, повторными замерами и анализом источников, влияющих на ответы моделей. Данные показали, что ИИ опирается на авторитетность источников, а не на платные охваты. Важно не сколько говорят о бренде, а кто и в каком контексте — это делает работу с источниками отдельным стратегическим направлением. Такой академический подход позволил увидеть не случайные ответы, а более устойчивые закономерности», — отметил сооснователь и технический директор AIMonitor.pro Кирилл Власов.