ИИ как инструмент для повышения маржинальности бизнеса: 5 кейсов российских компаний

1. Газпромбанк — интеллектуальный скоринг ускоряет выдачу кредитов и повышает конверсию
2. X5 Retail Group — +5 млрд руб. выручки через AI-оптимизацию запасов и снижение списаний
3. Ozon — автоматизация модерации контента ускоряет процессы в 10 раз и снижает расходы
4. Severstal — увеличение выпуска продукции на 6,5% благодаря AI-агентам в производстве
5. Expensify / «Открытие Брокер» — двукратный рост прибыли благодаря AI-автоматизации
6. Выводы и рекомендации

Искусственный интеллект (ИИ) все активнее интегрируется в стратегии крупных компаний, прямо влияя на финансовые показатели. В России наблюдается динамичный рост внедрения ИИ: доля организаций, использующих такие технологии, выросла с ~20% в 2021 году до 43% в 2024 году (computerra.ru). Объём российского рынка ИИ в 2023 году достиг ~650 млрд ₽ (рост ~18% за год)​ (computerra.ru). Причина этого интереса проста — ~97% компаний, внедривших ИИ, отмечают положительное влияние на свою деятельность​ (computerra.ru). Для топ-менеджмента это выражается в улучшении маржинальности: рост EBITDA, возврата на инвестиции (ROI, IRR), снижение расходов и увеличение прибыли.

ИИ позволяет бизнесу работать эффективнее за счёт автоматизации и аналитики. Алгоритмы машинного обучения могут сокращать издержки, ускорять процессы и выявлять скрытые резервы роста. Например, Сбербанк — лидер по инвестициям в ИИ — потратил около 47 млрд ₽ на разработки ИИ и уже в 2019 году получил порядка 42 млрд ₽ дополнительного эффекта, ожидая до 60 млрд ₽ в 2020 году​ (researchgate.net). То есть проекты окупаются и приносят десятки миллиардов рублей. Кроме того, ИИ-инструменты в маркетинге повышают эффективность привлечения клиентов: предиктивная аналитика позволяет снизить CAC (стоимость привлечения клиента) до 20%​ (prismetric.com) за счёт точечного таргетинга, а персонализированные рекомендации и сервис увеличивают LTV (пожизненную ценность клиента) — так, сеть «Магнит» смогла повысить LTV на 20% после запуска программы лояльности​ (design-makers.ru). Проще говоря, ИИ помогает тратить меньше на одного нового клиента и больше зарабатывать с каждого существующего.

Ниже мы рассмотрим пять примеров (кейсов) внедрения ИИ в российских компаниях из разных отраслей — финансах, e-commerce, ритейле и промышленности — и разберём, каких конкретных бизнес-эффектов удалось достичь. Каждый кейс представлен от лица экспертов EORA и фокусируется на метриках: как именно ИИ повлиял на EBITDA, прибыль, расходы, ROI и другие показатели. Эти реальные примеры демонстрируют, как искусственный интеллект стал инструментом повышения маржинальности бизнеса.

Банк «Газпромбанк» внедрил систему на основе искусственного интеллекта для автоматизации скоринга заявок на кредит. Традиционно оценка платёжеспособности клиента занимала много времени и сил сотрудников, но ML-модель (CatBoost) изменила процесс. Алгоритм анализирует данные анкеты и финансового профиля заемщика и мгновенно прогнозирует, одобрить или отклонить заявку. Это позволило банку перевести проверку клиентов на автоматизированные рельсы без потери качества риск-анализа.
Результаты:​ (computerra.ru)

• Скорость обработки заявки сократилась до 1 минуты. (Для сравнения, ранее на ручную проверку могло уходить до 1−2 дней — новый подход быстрее в тысячи раз.)
• Конверсия в выдачу кредита выросла на 10%, то есть банк стал одобрять и успешно оформлять на 10% больше займов за счёт более точной оценки рисков.
• Уровень просрочки по выданным кредитам удерживается в пределах 0,3−1% (в зависимости от продукта) — ИИ-модель эффективно фильтрует рисковых клиентов, сохраняя долю дефолтов низкой.

Для топ-менеджмента эти показатели значимы: ускорение выдачи кредитов повышает удовлетворённость клиентов (что косвенно влияет на LTV, ведь довольный клиент берёт больше продуктов) и напрямую отражается на доходах. Рост конверсии на 10% при контролируемом уровне риска означает увеличение кредитного портфеля и процентных доходов без ухудшения качества — то есть чистая прибыль и EBITDA банка растут. Проект окупился быстро, улучшив ROI цифровизации: помимо дополнительных выдач, экономится рабочее время сотрудников (снижаются затраты на ручной труд). Газпромбанк своим кейсом подтвердил, что современные AI-алгоритмы (градиентный бустинг и др.) способны одновременно снизить риски и увеличить продажи в финансовом секторе.

X5 Retail Group — лидер продуктового ритейла в России (сети «Пятёрочка», «Перекрёсток» и др.) — активно внедряет ИИ для повышения операционной эффективности. Один из ярких примеров — система прогнозирования спроса и автоматизированного управления запасами на полках магазинов. Алгоритмы машинного обучения анализируют продажи, сезонность, промо-активности и другие факторы, чтобы оптимально пополнять товарные запасы. ИИ фактически предсказывает, сколько единиц каждого товара нужно заказать и когда, чтобы с одной стороны — избежать дефицита (упущенной выручки), а с другой — минимизировать списание просроченных товаров.

Результаты: (eastrussia.ru)

• За 2023 год использование AI-технологий принесло X5 ~5 млрд ₽ дополнительной выручки. Иначе говоря, без этих умных алгоритмов компания недополучила бы значительную сумму.
• Сокращение списания просроченных продуктов на 2% — за счёт более точных прогнозов товары успевают продаться до истечения срока годности. Это прямое снижение издержек и потерь.
• Рост выручки на 1% в масштабах всего многомиллиардного бизнеса достигнут благодаря оптимизированному товарообеспечению: полки реже пустуют, продажи идут более равномерно.

Дополнительные 5 млрд рублей — это существенный вклад в EBITDA и прибыль ритейлера, ведь эти деньги заработаны без эквивалентного роста постоянных расходов. Снижение списаний на 2% улучшает валовую маржу, так как меньше товаров приходится выкидывать (по сути, компания эффективнее монетизирует закупленный товар). Для топ-менеджеров такие улучшения отражаются на маржинальности бизнеса: меньше потерь = выше операционная прибыль. Стоит отметить, что X5 применяет ИИ и в других направлениях. Например, речевые боты в колл-центрах обрабатывают до половины звонков клиентов, что снижает нагрузку на персонал и издержки. По оценкам, звонок, обработанный голосовым помощником, обходится в 5−7 раз дешевле, чем оператором​
yandex.cloud
. Все эти инициативы суммируются, давая рост эффективности и высокий ROI проектов цифровизации. X5 демонстрирует, как крупный ритейл с помощью ИИ может одновременно повысить продажи и сократить издержки, то есть напрямую повысить маржу бизнеса.

Ozon — одна из крупнейших e-commerce платформ России — сталкивается с огромным потоком новых товаров, ежедневно загружаемых тысячами продавцов. Ранее карточки товаров проходили ручную модерацию (проверку описаний, фотографий на соответствие правилам), что ограничивало скорость расширения ассортимента и требовало штата модераторов. Чтобы решить эту проблему и масштабировать бизнес, Ozon разработал собственную AI-систему модерации на базе методов машинного обучения и компьютерного зрения. Алгоритм обучен на исторических данных о нарушениях и правилах площадки — он автоматически анализирует контент новых товарных карточек, выявляя запрещённые элементы или ошибки.
Результаты:

• Время проверки одной позиции сократилось в 10 раз — с десятков минут до ≈3 минут в среднем​ (retail.ru). Это радикально ускорило поступление новых товаров на витрину.
• Ежедневно на платформу добавляется свыше 1 000 000 новых SKU, и уже более 20% из них проходят модерацию полностью автоматически без участия человека​ (retail.ru). Доля автоматизации постоянно растёт.
• Освобождены ресурсы команды: сотрудники-модераторы теперь тратят время только на нестандартные случаи, требующие человеческого решения. Затраты на ручной труд на каждую 1000 товаров значительно снизились, а качество контроля даже возросло благодаря единообразию проверок.

Для бизнеса такой скачок в скорости означает более быстрое масштабирование ассортиментной линейки и, как следствие, рост GMV (валового товарооборота). Продавцы могут почти мгновенно вывести товар в продажу, что повышает их удовлетворённость и привлекает новых селлеров на площадку (конкурентное преимущество Ozon). С точки зрения финансов, автоматизация дает экономию на операционных расходах: 1 модератор теперь контролирует в разы больше позиций, чем раньше, без потери качества. Это снижает CAC для продавцов (затраты на привлечение и обслуживание новых продавцов) — площадка обрабатывает больше единиц контента теми же или меньшими ресурсами. Кроме того, быстрая публикация товара может повысить конверсию продаж и LTV покупателей: клиенты всегда находят актуальный ассортимент. В итоге Ozon получил двойную выгоду — операционную эффективность (сокращение затрат) и ускорение роста продаж, что позитивно сказалось на маржинальности. По сути, инвестиции в AI-решение окупились через улучшение ROI бизнес-процессов: быстрее, дешевле, масштабнее.

Промышленные предприятия также извлекают выгоду из ИИ. Один из показательных примеров — металлургический гигант «Северсталь», который внедрил систему с элементами reinforcement learning (обучения с подкреплением) для оптимизации скоростного режима производственной линии. На участке травления металла Череповецкого металлургического комбината была задействована цифровая модель по имени «Аделина», управляющая скоростью конвейера, а затем к ней добавился ИИ-агент «Рубан». В связке эти алгоритмы в режиме реального времени регулируют скорость протравливания стальных листов, учитывая десятки параметров (толщину, сплав, температуру и т. д.) и мгновенно реагируя на отклонения. По сути, ИИ создаёт цифрового оператора линии, который каждую секунду принимает оптимальные настройки для максимальной продуктивности без ущерба качеству.

Результаты: (marketsteel.com)

• Первая модель «Аделина» уже дала +5% к производительности линии (NTA-3). В марте 2020 года был достигнут рекорд — свыше 130 тыс. тонн протравленного металла за месяц, что стало историческим максимумом для этой установки.
• С внедрением второго агента «Рубан» производительность выросла ещё на 1,5%. Суммарно комбинация двух ИИ-решений обеспечила около +6,5% к выпуску продукции на данной линии.
• По оценкам компании, использование этих технологий в параллели даёт ~80 тыс. тонн дополнительной продукции в год без каких-либо новых капитальных вложений или расширения штата​ (marketsteel.com). Это чистый выигрыш от оптимизации процесса.

6,5% прироста в тяжелой промышленности — колоссальная цифра, учитывая масштаб базового производства. Для «Северстали» это означает десятки миллионов долларов дополнительной выручки (80 тыс. тонн стали эквивалентны значимому объёму продаж) при сопоставимых затратах. Фактически увеличивается операционная маржа: себестоимость каждой тонны снижается, раз прибыль распределяется на больший выпуск. Внедрение ИИ-агентов также повысило устойчивость процесса — автоматическое регулирование снижает вероятность аварий и простоев, улучшая показатели эффективности оборудования (OEE). Это влияет на EBITDA компании, так как увеличивается выход годного продукта. Кейс «Северстали» — один из первых в России примеров применения обучения с подкреплением в реальном производстве (marketsteel.com), и он доказал, что data-driven подход может дать ощутимый прирост производительности даже в консервативной отрасли. Для руководства этот проект — аргумент в пользу инвестиций в цифровизацию: IRR таких проектов высок, ведь относительно небольшие вложения в разработки ИИ принесли постоянный рост выручки и прибыли.

Не только крупные корпорации, но и более нишевые финансовые компании получают выгоду от ИИ. Американский финтех-стартап Expensify и российский брокерский бизнес «Открытие Брокер» продемонстрировали схожие результаты, внедрив AI-решения в бэк-офисные процессы. Expensify специализируется на автоматизации учёта расходов для бизнеса. За счёт ИИ-системы «умного» распознавания платёжных документов (чеки, счета) компания оптимизировала операции: многие задачи, ранее требовавшие участия людей, стали выполняться автоматически и без ошибок. В итоге, по итогам 2024 года при снижении выручки на 8% (сжатие рынка) Expensify сумела нарастить показатель EBITDA на 199% — почти утроить операционную прибыль​ (vc.ru). Это исключительный рост маржинальности: расходы сократились настолько, что даже падение доходов не помешало резкому росту прибыли.

Похожие выводы сделала и российская компания «Открытие Брокер». В период пандемии 2020 года, когда рынки были волатильны, брокер активно внедрял инновации, включая автоматизацию внутренней документации с помощью ИИ​ (vc.ru). По словам бывшего председателя совета директоров, операционная и чистая прибыль компании выросли более чем в 2 раза по сравнению с ростом выручки​ (vc.ru). Иначе говоря, прибыль росла опережающими темпами — это стало возможным благодаря эффекту от новых технологий. Автоматизация документооборота и других рутинных процессов снизила постоянные издержки и человеческий фактор, улучшила клиентский сервис (быстрота операций для клиентов выросла).

Бизнес-эффекты: и в случае Expensify, и «Открытия» мы видим существенный рост рентабельности. Повышение EBITDA на +199% при падающей выручке означает, что маржа EBITDA увеличилась многократно — компания научилась зарабатывать гораздо больше на каждом долларе (рубле) дохода. В «Открытии Брокер» двукратный рост прибыли при меньшем росте оборота также указывает на скачок эффективности и оптимизацию затрат. Такие примеры важны для топ-менеджеров: они показывают, что инвестиции в ИИ могут давать очень высокий ROI и быструю окупаемость. В условиях, когда рынок может стагнировать или падать, как это было в 2020 году, именно инновации позволяют не только удержаться на плаву, но и улучшить финансовые показатели. Fintech-компании ценят метрики вроде CAC и LTV: автоматизация снижает расходы на обслуживание каждого клиента (уменьшая условный CAC на операционном уровне), а лучший сервис и скорость повышают удовлетворенность клиентов, продлевая их жизнь с компанией (LTV). Совокупно это выливается в рост экономической добавленной стоимости бизнеса.

Рассмотренные кейсы наглядно подтверждают: ИИ стал важнейшим инструментом повышения маржинальности в самых разных отраслях. Банки и финтех получают более высокую отдачу на капитал через снижение рисков и затрат (пример — скоринг в Газпромбанке или автоматизация в Expensify). Ритейл и e-commerce, как X5 и Ozon, наращивают продажи и эффективность операционных процессов, напрямую влияя на прибыльность. Промышленность, на примере «Северстали», повышает производительность без дополнительных инвестиций в оборудование, что сразу отражается на росте EBITDA. Во всех случаях бизнес-метрики — будь то EBITDA, чистая прибыль, ROI или операционные показатели вроде скорости процессов, конверсии, уровня потерь — улучшаются благодаря продуманному внедрению ИИ.

Из этих примеров следует несколько рекомендаций:

• Ориентироваться на бизнес-цели. Внедряя И И, важно сразу привязывать проект к конкретным метрикам (сокращение затрат, рост выручки, улучшение показателей like CAC/LTV). Как показывают кейсы, наиболее успешны инициативы, где измерим эффект — будь то +5 млрд ₽ выручки или -20% затрат.
• Начинать с пилотов в узких областях. Все приведённые компании запускали ИИ сначала точечно (одна линия на заводе, один модуль в онлайн-платформе, один процесс в банке). Это позволило протестировать гипотезы и быстро зафиксировать ROI на небольшом участке, а затем масштабировать эффект на весь бизнес.
• Инвестировать в данные и экспертизу. Качество исходных данных и сильная команда — залог того, что ИИ-модели будут точными. Например, X5 создала подразделение X5 Tech, а «Северсталь» — Severstal Digital, чтобы вырастить внутреннюю компетенцию. Партнёры вроде EORA могут помочь закрыть экспертизу на этапах разработки и внедрения, обучить персонал работать с новыми инструментами.
• Измерять и донастраивать. ИИ-проекты не заканчиваются запуском модели. Лучшие практики включают постоянный мониторинг метрик (точно так же, как мы наблюдали 1% рост выручки или 10% рост конверсии) и корректировку алгоритмов. Это цикличный процесс улучшения, который обеспечивает устойчивый прирост финансовых результатов.

EORA как эксперт в области внедрения искусственного интеллекта готова стать надежным партнером на каждом из этих этапов. Мы обладаем опытом, накопленным на проектах в банковском секторе, ритейле, производстве и других отраслях, понимаем специфику российского рынка и запросы топ-менеджмента. Наша команда помогает заказчикам переводить технологии ИИ на язык бизнес-показателей — от HR до CFO все видят ценность в цифрах. Опираясь на передовые методики и успешный опыт (подтвержденный кейсами, подобными рассмотренным), EORA обеспечивает быстрый запуск пилотов, прозрачную оценку эффектов и масштабирование решений под потребности клиента.

В заключение, можно уверенно сказать: ИИ — не дань моде, а реальный драйвер роста EBITDA и капитализации компании. При правильном подходе проекты с искусственным интеллектом дают существенный прирост прибыли, сокращают издержки и повышают конкурентоспособность. Руководителям, стремящимся улучшить маржинальность бизнеса, следует присмотреться к возможностям ИИ уже сегодня. А эксперты EORA всегда готовы в этом помочь — от стратегии до внедрения — обеспечивая, чтобы технологии работали на достижение ваших бизнес-целей.

Источники и примечания: использованы открытые данные аналитических отчетов, новости компаний и профильных изданий 2018−2025 годов для иллюстрации реальных эффектов от внедрения ИИ (ВЦИОМ, X5 Tech, кейсы компаний и др.). Все цифры и факты подкреплены ссылками на источники. Каждый кейс — это шаг на пути к повышению эффективности, и ваш бизнес может стать следующим успешным примером. Главное — начать двигаться в сторону интеллекта, подкрепленного данными.🚀