Современные нейросети отдают предпочтение крупным российским банкам при поиске и рекомендациях мобильных банковских приложений. Аналитика, проведённая исследовательским центром Sidorin Lab и BrandFound, выявила, что четыре ведущих банка страны занимают свыше 85% всех упоминаний в ответах искусственного интеллекта, обслуживающего таких пользователей, как жители Москвы и других регионов.
Исследование показало, что Сбер получает основную долю внимания – 37,1% всех рекомендаций, за ним следуют Т-Банк с 21,1%, ВТБ с 16,1% и Альфа-Банк с 11,1%. При этом более 40 других банков практически не появляются в подобной выдаче нейросетей. Например, Совкомбанк, несмотря на серьёзное количество негативных отзывов в соцсетях (около 11%), в рекомендациях искусственного интеллекта ощутимо проигрывает с долей всего 0,6%.
По словам Наталии Кладовой из Sidorin Lab, существует два разных образа репутации банков: один формируется на основе пользовательского опыта, другой – в нейросетях, где решающую роль играет видимость. Это значит, что нейросети опираются прежде всего на частоту упоминаний, структурированный контент, рейтинги и справочные материалы, доступные в открытых источниках, а не на фактическое качество обслуживания клиентов.
Выдача различных AI-платформ при рекомендациях банковских приложений заметно отличается. В таких сервисах, как Google Gemini, GigaChat и голосовой помощник Алиса, большинство рекомендаций приходится на Сбер. В то же время в ChatGPT и Grok во главе списка стоит Т-Банк. Платформы DeepSeek и Perplexity демонстрируют более разнообразный охват – от 38 до 41 банка, однако их доля в совокупных рекомендациях невелика.
Переход на сайт «Нева Инфо»Ожидания инфляции россиян на ближайший год в августе снизились до 13,7%, что может повлиять на финансовые решения граждан. Подробности можно узнать в статье Инфляционные ожидания россиян в августе снизились до 13,7%.
Для пользователей Москвы и Московской области это означает, что совет искусственного интеллекта при выборе банковского сервиса в первую очередь отражает уровень узнаваемости и присутствия банков в интернете, а не всегда соответствует реальным впечатлениям клиентов. Такие особенности AI-рекомендаций важно учитывать при выборе мобильного приложения для финансовых операций.
