Представленное исследование посвящено комплексному анализу процессов интеграции технологий больших данных (Big Data) и искусственного интеллекта (AI) в сферу digital-маркетинга B2B-компаний финтех-сегмента. Работа раскрывает трансформационный потенциал указанных технологий, способных преобразовать традиционные маркетинговые подходы путем преодоления ограничений универсальной сегментации и шаблонных коммуникаций. Авторы детально исследуют механизмы, посредством которых симбиоз Big Data и AI позволяет организациям перестроить бизнес-процессы на основе гибких моделей, адаптированных к конкретным потребностям целевой аудитории. В рамках исследования проведен глубокий анализ особенностей применения нейросетей в контексте «длинных» воронок продаж B2B-сегмента, где решение о покупке принимается множественными заинтересованными сторонами. Отличительной чертой работы становится рассмотрение практических кейсов ведущих российских компаний, активно внедряющих инновационные технологические решения в маркетинговые стратегии. Особое внимание уделяется опыту таких лидеров рынка, как Rubbles с платформой Customer Insight, бизнес-юнит экосистемы Сбера «СберБизнес», АО «ПФ «СКБ Контур» и ЮKassa, демонстрирующих многогранность применения AI и Big Data от персонализации интерфейсов до предиктивной аналитики рисков финансово-хозяйственной деятельности. Авторы акцентируют внимание на функциональных возможностях современных технологий: глубокой сегментации аудитории, персонализации коммуникаций, оптимизации каналов взаимодействия и повышении конверсии в продажи. Значимым аспектом работы становится критический анализ барьеров, сопровождающих процессы внедрения аналитики больших данных и нейросетей: соблюдение законодательства о персональных данных, значительные инвестиционные затраты, нехватка квалифицированных специалистов и внутрикорпоративное сопротивление изменениям. Практическая ценность исследования определяется разработанными рекомендациями для максимизации эффективности интеграции Big Data и AI в маркетинговую деятельность финтех-компаний, включающими стратегическое планирование, инвестиции в инфраструктуру, повышение квалификации персонала и соблюдение нормативно-правовых требований.
The presented study is devoted to a comprehensive analysis of the processes of integrating Big Data and artificial intelligence (AI) technologies into the field of digital marketing of B2B companies in the fintech segment. The work reveals the transformational potential of these technologies, which can transform traditional marketing approaches by overcoming the limitations of universal segmentation and template communications. The authors examine in detail the mechanisms by which the symbiosis of Big Data and AI allows organizations to restructure business processes based on flexible models adapted to the specific needs of the target audience. The study provides an in-depth analysis of the features of using neural networks in the context of «long» B2B sales funnels, where the purchase decision is made by multiple stakeholders. A distinctive feature of the work is the consideration of practical cases of leading Russian companies that are actively introducing innovative technological solutions into marketing strategies. Particular attention is paid to the experience of such market leaders as Rubbles with the Customer Insight platform, the business unit of the Sber ecosystem «SberBusiness», JSC «PF» SKB Kontur «and YUKassa, demonstrating the versatility of the use of AI and Big Data from interface personalization to predictive analytics of financial and economic risks. The authors focus on the functionality of modern technologies: deep audience segmentation, personalization of communications, optimization of interaction channels and increasing conversion into sales. A significant aspect of the work is a critical analysis of the barriers accompanying the processes of implementing Big Data analytics and neural networks: compliance with personal data legislation, significant investment costs, lack of qualified specialists and internal corporate resistance to change. The practical value of the study is determined by the developed recommendations for maximizing the effectiveness of integrating Big Data and AI into the marketing activities of fintech companies, including strategic planning, investments in infrastructure, staff training and compliance with regulatory requirements.