29 сентября произошло занятное совпадение.
Ровно год назад, 29 сентября 2025 года, JSTOR Daily опубликовал статью The Politics of Our AI Overlords — о том, как американские фантасты представляли общество, которым управляют машины.
А 29 сентября 2026 года на «Клерке» появилась новость:
Фантастика продержалась ровно год.
Хотя, если быть точнее, — 76 лет.
Азимов написал об этом в 2026 1950 году
Одна из центральных историй статьи JSTOR Daily — рассказ Айзека Азимова «Разрешимое противоречие».
Там человечеством фактически управляют Машины.
Они собирают огромный объём информации, распределяют ресурсы и принимают решения таким образом, чтобы обеспечить благополучие человечества.
И одного из героев пугает не то, что Машины плохие, даже наоборот.
Уж слишком они хороши.
Но если система принимает решения лучше человека, то сколько времени пройдёт, прежде чем человек перестанет спрашивать себя, чего хочет он сам?
Один из героев жалуется, что человечество потеряло возможность самостоятельно определять своё будущее.
Но ответ, который находит читатель на страницах произведения - оказывается гораздо неприятнее: этой возможности у человека никогда особенно и не было.
До эпохи машин его решения определяли экономические и социальные силы, устройство которых он всё равно до конца не понимал. И вот здесь фантастика внезапно перестает ею быть и становится разговором о современном банковском институте.
Кто на самом деле решает, дать бизнесу кредит или нет?
Банк России прямо указывает: кредитный скоринг уже многие годы в значительной степени основан на технологиях искусственного интеллекта, а решение о выдаче кредита часто принимается без участия человека.
То есть главное изменение произошло не вчера, а много раньше.
Мы просто его не заметили.
Хороший бизнес и финансируемый бизнес — не одно и то же
И вот здесь начинается самое интересное, алгоритм не видит компанию так, как её видит собственник. Он не ходит по производству, не знает, что генеральный директор двадцать лет работает в отрасли. Не чувствует, что появился огромный новый рынок. Не радуется выигранному контракту.
Система видит признаки:
Выручку
Прибыль
Долговую нагрузку
Обороты
Кредитную историю
Концентрацию заказчиков
Динамику бизнеса
Поведение компании
Связи между десятками или сотнями параметров. А дальше она пытается ответить на свой вопрос:
Насколько вероятно, что деньги или банковские обязательства здесь вернутся без проблем?
И поэтому возникает парадокс:
Экономически хороший бизнес может оказаться плохо финансируемым.
Не обязательно потому, что банк ошибся. И не обязательно потому, что предприниматель ошибается в оценке собственного бизнеса. Они просто смотрят на одну компанию через разные модели реальности.
Если смотреть только на размер бизнеса, объяснить это трудно.
Если смотреть на его финансируемость - гораздо легче.
Что такое финансируемость бизнеса
Я использую термин «финансируемость бизнеса» для способности компании получать доступ к банковскому капиталу и финансовым инструментам на приемлемых условиях.
Это не то же самое, что прибыльность и не то же самое, что размер выручки. И даже не совсем то же самое, что финансовая устойчивость.
Компания может быть прибыльной - и получать отказы.
Может быстро расти - и одновременно терять доступ к банковским лимитам.
Может выиграть счастливый билет огромный контракт - и обнаружить, что именно этот рост делает её для банка намного более рискованной.
Поэтому всё чаще меня интересует не вопрос:
«Какой банк выдаст деньги?»
А другой:
«Что именно финансовая система должна увидеть в бизнесе, чтобы признать его финансируемым?»
Это уже совсем другой уровень задачи.
ИИ не обязательно сделает банковские решения понятнее
Есть соблазн думать: чем умнее модель, тем точнее решение, а значит, тем меньше проблем.
Но есть одно «но». Любая модель что-то оптимизирует ..
Предприниматель может оптимизировать издержки.
Собственник - стоимость бизнеса.
Поставщик - возможность выполнить новый контракт.
Банк - риск, доходность, капитал, резервы и вероятность исполнения обязательств.
Поэтому вполне разумная банковская модель может отказать вполне хорошему бизнесу. Не потому, что она «не поняла жизнь», а потому, что решает другую задачу.
Вот она - доброжелательная диктатура AI.
Система не хочет вам навредить, она вообще ничего вам не хочет.. Вы для нее несколько сотен признаков, превращённых в числа, связи и вероятности.
И она совершенно безразлично, последовательно и рационально оптимизирует функцию, которая в неё заложена.
Значит ли это, что финансовые посредники исчезнут?
На первый взгляд - да.
Если искусственный интеллект сам собирает документы, анализирует отчетность, рассчитывает риск и принимает решение, зачем между банком и бизнесом ещё кто-то нужен?
Но не все так просто под луной.
Раньше ценностью финансового посредника часто считалось:
«Я знаю, в какой банк отправить заявку».
Но на самом деле в этой профессии всегда была и другая, более сложная часть:
«Я понимаю, почему один банк видит здесь неприемлемый риск, а другой - финансируемый бизнес».
Просто раньше эта работа часто оставалась в тени. Но по мере того как банковские решения всё сильнее становятся зависимыми от скоринга, моделей и алгоритмов, именно она становится всё более важной.
Не просто передать заявку из одной точки в другую.
А помочь бизнесу показать себя так, чтобы банковская система увидела не только набор рисков, но и реальную способность компании получить и вернуть финансирование.
С одной стороны - предприниматель, его контракты, команда, опыт, планы, реальные причины изменений в бизнесе.
С другой - показатели, признаки, лимиты, риск-модели, стоп-факторы и алгоритмы.
Именно эту границу мы всё больше исследуем в БанкПроКонсалт. Не только где получить банковскую гарантию, кредит или лимит, а почему капитал проходит в одну компанию и останавливается перед другой.
И нейросети НЕ создают эту функцию, а просто делают её важнее и заметнее.
Возможно, ИИ ничего принципиально не изменил
И здесь я снова возвращаюсь к Азимову.
Мы боимся мира, в котором алгоритмы будут принимать слишком много решений за человека.
Но, если подумать: а когда было иначе?
Когда решения действительно принимал один человек?
Рынки
Цены
Банковские нормативы
Риск-модели
Конкуренция
Стоимость денег
Кредитные циклы
Все эти системы существовали задолго до современного искусственного интеллекта - и ни один отдельный человек не понимал их полностью.
ИИ просто делает эту невидимую систему немного более видимой, и поэтому главный вопрос для бизнеса будущего может оказаться не:
«Заменит ли искусственный интеллект брокеров, банкиров, банки ?»
А:
«Понимает ли бизнес, каким его видит машина, которая распределяет капитал?»
Потому что получить хороший контракт - это ещё не значит получить деньги на его исполнение.Иметь хороший бизнес - ещё не значит быть финансируемым.
И между этими двумя сущностями постепенно появляется целая новая территория, которую кажется, мы пока только начинаем замечать.
Источник идеи: статья Livia Gershon The Politics of Our AI Overlords, JSTOR Daily, 29 сентября 2025 года. В её основе — исследование Gerry Canavan Capital as Artificial Intelligence и фантастические работы Айзека Азимова, Чарльза Стросса и Кима Стэнли Робинсона.
Авторы статьи: Алексей Гамаюнов — основатель и эксперт БанкПроКонсалт. Исследует финансируемость бизнеса и помогает компаниям расширять доступ к капиталу для крупных контрактов, масштабирования и выхода на новые рынки.
Светлана Гамаюнова — основатель и эксперт БанкПроКонсалт по банковским гарантиям и сложным заявкам. Выясняет причины банковских отказов, реструктурирует заявки и находит решения для получения гарантий под контракты.
