Команда AIMonitor.pro (12+), на базе данных собственной платформы мониторинга видимости брендов в нейросетях, изучила ответы популярных ИИ-сервисов о банках за апрель 2026 год. Оказалось, что в целом чаще других нейросети рекомендуют Сбер, однако в запросах о кредитах и займах на первое место выходит Т-Банк.
Индекс ИИ-видимости крупнейших российских банков составлен на базе платформы AIMonitor.pro, которая анализирует, как нейросети рекомендуют бренды в разных категориях. Этот показатель отражает, какие банки нейросети рекомендуют пользователям в разных ситуациях — от повседневного обслуживания до вкладов и кредитов. Для его расчёта использовались ответы популярных ИИ-сервисов (Алисы AI (12+), ChatGPT (12+), DeepSeek (12+), Perplexity (12+) и др.). Всего было проанализировано более 40 тысяч запросов, свыше 3,5 тысячи пользовательских сценариев и более 4 тысяч источников и ссылок, которые ИИ использует для генерации ответов.
Согласно индексу, наибольшую видимость в ответах нейросетей получил Сбер — 26.7%. Далее следуют Т-Банк (19.1%), ВТБ (17.9%), Альфа-Банк (14.8%) и Открытие (5.4%). Именно они чаще других появляются в рекомендациях ИИ по запросам, связанным с выбором банка.
При этом распределение меняется в зависимости от самой нейросети. Так, например, в Алисе AI Сбер заметно опережает остальных и получает 41.3% видимости. В ChatGPT разрыв между лидерами меньше: у Сбера 28.3%, у Т-Банка — 20.4%. В DeepSeek Сбер также сохраняет первое место, но Т-Банк следует почти вплотную — 23.1% против 18.8%.
Выбор нейросетей также зависит от банковского продукта. В сценариях, связанных со вкладами и сбережениями, лидирует Сбер с показателем 31.1%. Далее следуют ВТБ (21.2%), Альфа-Банк (11.9%) и Т-Банк (11.6%). В запросах о кредитах и займах картина иная: здесь на первое место выходит Т-Банк с 23.0%, за ним идут Сбер (22.2%), Альфа-Банк (19.2%) и ВТБ (17.4%).
Состав рекомендаций меняется и в зависимости от аудитории. Например, в ответах для пользователей 18–25 лет Сбер и Т-Банк идут почти вровень — 25.1% против 23.4%. В сегменте 50+ у Сбера 31.1%, у ВТБ — 19.7%, а у Т-Банка — 15.7%.
"Индекс показывает, что нейросети не формируют один универсальный список банков. Рекомендации зависят от запроса пользователя: открыть вклад, взять кредит, выбрать банк для повседневного обслуживания или сравнить несколько вариантов. При этом ИИ обновляет знания медленнее рынка: исторические бренды сохраняют видимость даже после реструктуризации, что создает как риски, так и возможности. Для рынка это означает, что всё важнее становится не только узнаваемость бренда, но и его реальное присутствие в рекомендациях ИИ.
Поэтому мы изначально строили индекс на строгой исследовательской методологии — с большой выборкой запросов, разными пользовательскими сценариями, повторными замерами и анализом источников, влияющих на ответы моделей. Данные показали, что ИИ опирается на авторитетность источников, а не на платные охваты. Важно не сколько говорят о бренде, а кто и в каком контексте — это делает работу с источниками отдельным стратегическим направлением. Такой академический подход позволил увидеть не случайные ответы, а более устойчивые закономерности", — отметил сооснователь и технический директор AIMonitor.pro Кирилл Власов.
Банковский сектор — это одна из категорий AIMonitor.pro, который будет расширяться и на другие сегменты. Ознакомиться с индексом, списком анализируемых банков и другими результатами можно по ссылке.
Методология
В основе индекса — более 40 тысяч запросов к нейросетям, свыше 3,5 тысячи пользовательских сценариев и более 4 тысяч источников и ссылок. Для исследования формировались когорты виртуальных профилей с разными социально-демографическими характеристиками. Сами запросы строились на основе реальных пользовательских интентов — от выбора банка и повседневного обслуживания до вкладов и кредитов. Одни и те же сценарии многократно проверялись для достижения статистически значимой оценки, а результаты агрегировались, чтобы снизить влияние случайных ответов и выделить устойчивые закономерности. При расчёте учитывались три параметра: как часто нейросеть упоминает банк, на какой позиции он появляется в рекомендации и в каком контексте о нём говорится. Для анализа использовались словари брендов с учётом разных вариантов написания. AIMonitor.pro подчёркивает, что индекс является независимым: платформа не продает позиции в индексе, не аффилирована ни с одним банком и не корректирует результаты.
