Barclays добилась роста годовой прибыли на 12% в 2025 году: прибыль до уплаты налогов составила 9,1 млрд фунтов стерлингов против 8,1 млрд годом ранее. Банк скорректировал цели по производительности до 2028 года, поставив задачу достичь отдачи на ощутимый собственный капитал (RoTE) выше 14% вместо прежнего ориентира свыше 12% к 2026 году. Успех обеспечили расширение в США и сокращение расходов, где ИИ стал одним из главных инструментов повышения эффективности.
Пока многие крупные фирмы только пробуют ИИ в тестовых проектах, Barclays напрямую связывает эту технологию со своей структурой затрат и прогнозом прибыли. Руководство в заявлениях для инвесторов подчеркивает, что ИИ поможет удерживать расходы на низком уровне и наращивать доходность даже при изменении экономической ситуации.
Рост прибыли Barclays на 12%, объявленный на этой неделе, важен не только акционерам: он показывает, как традиционные компании из регулируемых отраслей интегрируют ИИ в повседневный бизнес, а не держат его в отдельных лабораториях. Для фирм за пределами IT-сектора такая привязка ИИ к реальным показателям вроде прибыли и эффективности означает переход от экспериментов к практическому применению.
Почему ИИ помогает контролировать затраты
Barclays заявляет, что технологии вроде ИИ входят в план по сокращению расходов и оптимизации процессов. Это подразумевает избавление от устаревших систем и перестройку рабочих подходов. Вложения в ИИ дополняют многолетние программы по экономии.
В крупных компаниях значительную долю расходов занимают персонал и старые системы. ИИ автоматизирует рутинные операции и упрощает обработку данных, снижая эту нагрузку. В Barclays такие улучшения обосновывают завышенные цели по производительности, несмотря на давление на маржу в отдельных направлениях.
Важно понять, что дают эти улучшения на деле. Например, ИИ-модели для анализа рисков, обслуживания клиентов и внутренней отчетности сокращают время сотрудников на ручной труд. Это не всегда приводит к увольнениям, но уменьшает общие расходы, особенно в рутинных и транзакционных функциях.
От вложений к реальным результатам
Вложения в ИИ не приносят отдачу мгновенно. Barclays сочетает их с программами структурного снижения затрат, что позволяет контролировать расходы в условиях, когда рост выручки сам по себе не обеспечивает нужной доходности.
Цели Barclays на 2028 год отражают этот подход. Руководство планирует выплатить акционерам более 15 млрд фунтов с 2026 по 2028 год благодаря лучшей эффективности и устойчивой прибыли.
Часто компании говорят о технологиях общими словами. У Barclays свежие цифры четко связывают технику с прибылью: 12%-ный рост упомянут рядом с ролью технологий в сокращении затрат. Конечно, помогли и благоприятные рынки с ростом в США, но ИИ явно входит в историю, которую менеджмент рассказывает инвесторам.
Акцент на контроле затрат и влиянии на прибыль отличает Barclays от тех, кто видит в ИИ долгосрочную ставку. Здесь технология встроена в текущий менеджмент расходов и финансовое планирование, открывая путь к более высокой доходности в ближайшие годы.
Что это значит для традиционных компаний
Barclays не единственный банк, который смотрит на ИИ для экономии и оптимизации. Другие тоже включают технологии в реструктуризацию. Но Barclays выделяется размахом стратегии и ее привязкой к конкретным целям производительности, а не к мелким тестам.
В регулируемых отраслях вроде банковского дела внедрение ИИ сложнее, чем в стартапах: нужно учитывать соблюдение норм, риски, конфиденциальность данных и устаревшие системы. Однако заявления Barclays говорят, что банк уже достаточно освоил эти инструменты, чтобы опирать на них часть финансового прогноза. Это признак зрелости в использовании ИИ на практике.
Barclays не создает разрозненные ИИ-проекты: руководство вплетает технологии в контроль затрат, обновление систем и долгосрочное планирование. Такой сдвиг показывает, как крупные фирмы с сложными операциями переходят от проб к широкому применению, влияющему на итоговые финансовые показатели.
Для других компаний, размышляющих о вложениях в ИИ, Barclays служит примером: даже большая регулируемая фирма может применять технологии для достижения целей по расходам и прибыли, а не только для изучения новых возможностей.