Архив Финансовые услуги и страхование · Банки
Т-Банк: ИИ-инструменты в найме подняли число наймов на рекрутера на 20%
По словам руководителей найма Т-Банка, автоматизация разбора откликов, отчётов по интервью и первичного скрининга с помощью ИИ за первые четыре месяца 2026 года увеличила число наймов на одного рекрутера на 20%. Подготовка отчётов по интервью ускорилась в среднем в 2,5 раза.
/01 · ключевые результаты
-
результат
20%
рост числа наймов на одного рекрутера
get experts, статья, 16.06.2026
первые четыре месяца 2026 года · команда рекрутмента Т-Банка, совокупный эффект ИИ-инструментов на четырёх этапах найма
слова сотрудника: Максим Миронов, руководитель команды ИТ-найма Т-Банка
-
результат
2,5 раза
сокращение времени подготовки отчёта по интервью в среднем
get experts, статья, 16.06.2026
спустя три месяца работы инструмента · отчёты по итогам интервью, сгенерированные ИИ
данные компании
- около 90% доля соискателей, выбравших автоматизированный скрининг вместо разговора с рекрутером · результат get experts, статья, 16.06.2026
- 2–3 дня увеличение времени прохождения этапа HR-скрининга · результат get experts, статья, 16.06.2026
- 1–1,5 ч подготовка отчёта по техническому собеседованию до внедрения инструмента · исходный уровень get experts, статья, 16.06.2026
- 500 откликов в день нагрузка на отдельные вакансии в головной офис · масштаб get experts, статья, 16.06.2026
- 30% цель по росту эффективности каждого рекрутера с помощью ИИ · прогноз компании get experts, статья, 16.06.2026
оценка strategai
Оценку не приводим: не раскрыты численность рекрутеров, объём найма и стоимость их работы
По словам руководителей найма Т-Банка, автоматизация разбора откликов, отчётов по интервью и первичного скрининга с помощью ИИ за первые четыре месяца 2026 года увеличила число наймов на одного рекрутера на 20%. Подготовка отчётов по интервью ускорилась в среднем в 2,5 раза.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Т-Банк
- Отрасль
- Финансовые услуги и страхование · Банки
- Функция
- Персонал
- Задача
- Портфель/программа ИИ (агрегат)
Технология
- Класс AI
- Генеративный ИИ: LLM, ассистенты, RAG
- Тип решения
- Гибридное решение: Джун
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 16.06.2026
- География
- Россия
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
За полгода количество откликов на вакансии Т-Банка выросло примерно на 50%. На отдельные вакансии в головной офис приходит по 500 откликов в день, и их ручной разбор занимал у HR-менеджера не один час; рос и риск ошибок — пропустить сильного специалиста или пригласить неподходящего. Команда проанализировала весь процесс найма и выделила четыре повторяющиеся операции для автоматизации с ИИ: разбор входящих откликов, работу с отклонёнными кандидатами, подготовку отчётов по итогам интервью и первичный скрининг. Цель на 2026 год — повысить эффективность каждого рекрутера с помощью ИИ на 30%.
Что
Решение
Для разбора откликов банк внедрил ИИ-платформу Джун: она оценивает кандидатов по заданным требованиям, за минуты выдаёт рекрутеру список релевантных специалистов с комментарием по каждому фильтру и может сама менять статусы, отправлять приглашения и отказы. Собственный алгоритм банка сопоставляет опыт и навыки отклонённых кандидатов с другими открытыми позициями; рекрутер подтверждает или отклоняет предложение, и эта обратная связь помогает улучшать модель. Инструмент генерации отчётов с согласия кандидата записывает интервью и формирует структурированную сводку. В эксперименте с асинхронным скринингом кандидат записывает ответы на подготовленные вопросы, а рекрутер получает структурированный отчёт и видеозапись.
Как
Внедрение
Джун сначала протестировали на наиболее критичных вакансиях — ИТ, диджитал и корпоративный наём; рекрутерам показали демо и выдали инструкции. Подбор альтернативных вакансий запущен в пилотном режиме за месяц до выступления на конференции get experts х Джун и уже дал первый успешный найм. Через три месяца работы генератора отчётов каждый третий отчёт по интервью создаётся с помощью ИИ, а время их подготовки сократилось в среднем в 2,5 раза. В эксперименте со скринингом на джуниор-позициях около 90% соискателей выбрали автоматизированный формат, но этап удлинился на 2–3 дня. За первые четыре месяца 2026 года число наймов на рекрутера выросло на 20%.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По словам руководителей найма Т-Банка, за первые четыре месяца 2026 года автоматизация этапов найма с помощью ИИ увеличила число наймов на одного рекрутера на 20%.
- Через три месяца работы инструмента каждый третий отчёт по интервью генерируется ИИ, время подготовки отчётов сократилось в среднем в 2,5 раза.
- В эксперименте с асинхронным скринингом на джуниор-позициях около 90% соискателей предпочли автоматизированный формат разговору с рекрутером.
Ограничения
- 20% — совокупный эффект нескольких ИИ-инструментов; вклад каждого из них в рост числа наймов на рекрутера не раскрыт.
- Цифры приведены в пересказе выступления на конференции; численность рекрутеров, абсолютный объём найма и методика расчёта capacity не указаны.
- Асинхронный скрининг увеличил время прохождения этапа на 2–3 дня; данных о качестве отобранных кандидатов нет.
-
[1] get experts
Как Т-Банк увеличил эффективность рекрутеров на 20% с помощью ИИ за четыре месяца
СМИ · 16.06.2026
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-002358 · Версия 1 · 24.10.2026 · /c/CB-002358/