ИИ выходит в поле: как «Сбер» видит новую экономику агробизнеса

Время, когда успех агробизнеса определялся исключительно масштабами производства, уходит в прошлое. Сегодня лидерство на рынке все больше определяется эффективностью управления, скоростью решений и качеством данных. В условиях сжимающейся маржи и растущей операционной нагрузки агрокомпании ищут новые точки роста — и находят их в цифровых технологиях и искусственном интеллекте. О том, как современные инструменты помогают преодолевать кризис рентабельности, какую роль в этой трансформации играет банк как технологический партнер и что ждет отрасль в горизонте ближайших лет, рассказала управляющий директор департамента развития корпоративного бизнеса «Сбера» Татьяна Крейтор.

— С какими ключевыми вызовами сейчас сталкиваются компании АПК и как в этих условиях меняется запрос бизнеса к банку?

Главный вызов — снижение маржинальности. За последние два года рентабельность упала на 15–30%, а инвестиционная активность сократилась почти на треть. Особенно остро это ощущает сектор растениеводства. Экспортные пошлины на зерно и масличные, крепкий рубль, высокая ключевая ставка и опережающий рост затрат сжимают доходность со всех сторон. Животноводы выигрывают от низких цен на продукцию растениеводства, однако и у них маржа сокращается, пусть и медленнее. По нашим данным, доля прибыльных хозяйств в животноводстве в первом квартале 2026 года снизилась до 70%.

В этих условиях АПК все сильнее упирается в экономику процессов. Бизнес приходит к банку уже не только за финансированием — он ищет партнера, который поможет выстроить операционную модель, повысить эффективность на каждом участке цепочки и внедрить технологии, дающие измеримый результат.

— Если смотреть не на отрасль в целом, а на внутреннюю механику агрокомпании — где сегодня чаще всего теряется эффективность?

На каждом этапе производственной цепочки есть резервы: планирование, закупки, логистика, управление запасами, техническое обслуживание, контроль расходов. Масштаб улучшений зависит от уровня технологической зрелости конкретной компании. Наибольший эффект достигается там, где выстроен контроль над соблюдением технологий и обеспечено оперативное реагирование на отклонения. В этом направлении работают и наши решения на основе генеративного ИИ. Они интегрируются в цифровые платформы и автоматически анализируют данные с датчиков, выявляют аномалии в производственной цепочке, прогнозируют риски и мгновенно предупреждают менеджеров.

— Почему именно сейчас искусственный интеллект становится для АПК не экспериментальной технологией, а практическим инструментом управления? Что сдерживает масштабное внедрение и какую роль здесь играет банк?

Совпали несколько факторов. Для большинства игроков стало необходимым структурно повышать операционную эффективность при снижении рентабельности. В это же время алгоритмы стали достаточно обученными, а инфраструктура их развертывания доступнее.

Важно и другое. ИИ закрепился в качестве сквозной технологии на уровне государственной политики. Он включен в отраслевые и национальные стратегии, оценки цифровой зрелости и критерии доступа к ряду мер господдержки. Поэтому для агрокомпаний это уже не только про конкурентоспособность, но и про соответствие целевой модели развития сектора.

Главные барьеры — низкая оцифрованность процессов на уровне сбора структурированных данных, высокая доля ручных операций, фрагментированные Excel-контуры и дефицит внутренней экспертизы. Именно здесь банк может сыграть нетипичную для себя роль: не кредитора, а технологического интегратора для крупных и средних компаний. Предоставить доступ к облачным платформам, обучить команды, помочь запустить пилот и довести его до масштабирования.

— Какие задачи модели вроде Giga Enterprise уже сегодня способны решать в агробизнесе с измеримым финансовым эффектом?

Спектр шире, чем принято думать. Модели автоматизируют обработку больших массивов документов, анализируют данные по прогнозу урожайности, оптимизируют закупки и логистику, выявляют аномалии в расходах. Автоматизация сверки счетов и договоров, по нашим оценкам, снижает трудозатраты бухгалтерии на 30–40%.

Прогнозирование спроса на сырье позволяет сократить излишние запасы и высвободить оборотный капитал. Эффект проявляется в снижении издержек, ускорении процессов и повышении точности управленческих решений — как в основных, так и во вспомогательных технологических и бизнес-процессах. Например, моделирование факторов влияния на урожайность методами машинного обучения помогает заранее спланировать продажи, избегать затоваривания складов и получать лучшие цены на рынке.

— Как цифровые модели помогают точнее управлять?

Цифровые модели анализируют исторические данные, сезонность, динамику цен и спрос и подсказывают, когда и сколько закупать, чтобы избежать как дефицита, так и излишков.

Еще один пример — точное земледелие на базе автопилотируемой техники, автоматического сбора данных и систем их анализа. Это позволяет компании точнее рассчитывать объемы удобрений и средств защиты растений, сокращать расходы на хранение, обслуживание техники и топливо и в итоге быстрее оборачивать капитал.

— Насколько велик эффект от прогнозирования потребности в запчастях и автоматического формирования заказов?

Техническое обслуживание и ремонт — одни из самых недооцененных частей производственного процесса. Между тем именно здесь бизнес часто теряет деньги из-за простоев, аварийных поломок и неэффективного управления запчастями.

Системы предиктивной аналитики позволяют заранее прогнозировать поломки и потребность в комплектующих, переходя от ремонта «по факту» к превентивному обслуживанию. Это помогает снижать простои техники, избегать серьезных аварий и оптимизировать складские запасы. Автоматическое формирование заказов дополнительно ускоряет процессы и сокращает влияние человеческого фактора.

Совокупный эффект может достигать 15–20% экономии на ремонте и повышать производительность техники. Для этого необходимы IoT-системы оперативного сбора данных — как встроенные в оборудование, так и внешние платформы мониторинга, например решения «СберМобайл».

— В АПК по-прежнему высока доля ручной работы с документами. Насколько это серьезный источник скрытых затрат?

Ручная обработка документов — это не только высокие трудозатраты, но и риск ошибок, задержек и потери информации. На практике это приводит к штрафам, срывам поставок и неэффективному использованию ресурсов. В масштабах агрохолдинга такие потери могут стоить миллионы рублей в год. Ролевые ИИ-ассистенты, в том числе с использованием систем распознавания и голосового управления, снижают рутинную нагрузку на персонал и исключают ошибки ручного труда.

— Как ИИ изменит конкурентную логику в АПК на горизонте нескольких лет?

ИИ станет ключевым фактором конкурентоспособности. Выигрывать будут те, кто быстрее и точнее принимает решения на основе данных. Конкуренция сместится от масштаба производства к эффективности управления. Кто лучше прогнозирует, точнее оптимизирует затраты и более системно управляет рисками, тот и определяет правила игры на рынке.

В этой логике банк перестает быть просто источником ликвидности и становится частью операционной архитектуры агробизнеса — партнером, который соединяет финансовые ресурсы с технологическими компетенциями и помогает компаниям выигрывать не объемом, а интеллектом.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Источник: ai-news.ru