Нейросети чаще рекомендуют крупные банки: исследование

Исследовательский центр Sidorin Lab и BrandFound изучили, какие банки чаще всего рекомендуют нейросети при выборе банковского приложения. Результаты показали, что AI-выдача в значительной степени зависит от популярности бренда и его присутствия в открытых источниках.

Лидерами по доле упоминаний стали Сбер — 37,1%, Т-Банк — 21,1%, ВТБ — 16,1% и Альфа-Банк — 11,1%. В совокупности на четыре банка приходится 85,4% всех упоминаний. Еще около 11% получают семь банков среднего сегмента, тогда как более 40 банков практически не появляются в ответах нейросетей.

При этом репутация в социальных медиа не всегда совпадает с положением в AI-выдаче. Например, Совкомбанк имеет только 11% негативных упоминаний в соцмедиа, но получает лишь 0,6% упоминаний у нейросетей.

Исследователи отмечают, что ИИ преимущественно опирается на обзоры, рейтинги, справочные статьи и другие материалы из открытого интернета. Поэтому известность бренда и объем доступной информации могут оказывать на рекомендации не меньшее влияние, чем реальный пользовательский опыт.

По словам Наталии Кладовой, руководителя исследовательского центра Sidorin Lab, у банков фактически формируются две независимые репутации. Первая складывается из опыта клиентов и отражается в соцсетях, отзовиках и на форумах. Вторая существует в нейросетях и зависит от того, насколько заметен бренд в информационном поле.

«Хороший клиентский опыт, не оформленный в контент, для ИИ невидим. А закрепившийся образ «крупного и надёжного» банка может транслироваться нейросетью даже тогда, когда реальные пользователи массово фиксируют обратное, что мы можем наблюдать в нашем исследовании».

По мнению Кладовой, поэтому одной работы с соцмедиа и клиентским опытом уже недостаточно: банкам необходимо отслеживать и AI-слой репутации.

Отдельно исследование показало разницу между нейросетями. В Google Gemini, Google AI Mode, GigaChat и чате с Алисой более половины выдачи приходится на Сбер, в ChatGPT и Grok лидирует Т-Банк. DeepSeek и Perplexity дают более разнообразные рекомендации и упоминают от 38 до 41 банка.

Таким образом, единого рейтинга банков в нейросетях пока нет. Видимость бренда зависит от его информационного присутствия и конкретной AI-платформы, а репутация среди клиентов не всегда напрямую отражается в рекомендациях искусственного интеллекта.