Глобальная банковская драма 2025: Standard Chartered подала в суд, Reyl под следствием, Sepah взломан, Lloyds вовлечен в скандал с неправомерной продажей — какой банк получает больше упоминаний?
Какой бренд лидирует по видимости и упоминаниям в ИИ.
Бренды, наиболее часто рекомендуемые моделями ИИ
Лучший выбор
Модели согласны
Общий рейтинг на основе упоминаний брендов в ИИ
Ранг #1
Всего проанализированных ответов
Недавние изменения в ответах моделей ИИ
Восходящая звезда
Темп роста
Analysis of brand presence in AI-generated responses.
Brands ranked by share of AI mentions in answers
Visibility share trends over time across compared brands
Ключевые выводы из сравнений ИИ-приложений по основным темам
Standard Chartered выступает как банк-скандал, представляющий наибольший риск для бренда в Азии из-за своей постоянной высокой видимости в нескольких моделях и ассоциации с региональными проблемами соответствия.
ChatGPT подчеркивает Standard Chartered с долей видимости 8.2%, связывая его с несколькими другими банками, что указывает на значительное внимание к его вовлечению в скандалы. Тон нейтральный, сосредоточенный на данных о видимости без явных эмоций, указывая на широкую осведомленность о потенциальных рисках бренда в Азии.
Grok присваивает Standard Chartered долю видимости 2.7%, равную другим банкам, таким как Goldman Sachs, но отмечает региональные банки, такие как DBS, подразумевая внимание к специфическим рискам, связанным с Азиатским регионом. Тон остается нейтральным, подчеркивая региональную значимость, а не явное негативное восприятие.
Perplexity присваивает Standard Chartered более низкую долю видимости 1.4%, показывая меньшее внимание по сравнению с другими моделями, с нейтральным тоном, который не выделяет его среди других брендов. Восприятие склоняется к более широкой, менее сосредоточенной озабоченности по поводу рисков бренда в Азии.
Gemini присваивает Standard Chartered долю видимости 2.7%, связывая его с другими глобальными банками, и включает региональных игроков, таких как DBS, намекая на риски, связанные с экспозицией в Азии. Тон нейтральный, сосредоточенный на сравнительной видимости без резкой критики.
Deepseek не упоминает Standard Chartered, вместо этого фокусируясь на региональных игроках, таких как DBS (доля видимости 2.7%) и вопросах, связанными с регулирующими органами, такими как Монетарный орган Сингапура, указывая на риск, специфичный для Азии. Тон нейтральный, придавая приоритет местным экосистемным проблемам над глобальными банковскими скандалами.
Credit Suisse оказывается банком-скандалом, который создает наибольшее количество заголовков по всему миру, что связано с постоянной высокой видимостью в нескольких моделях из-за его недавнего краха и приобретения UBS.
Deutsche Bank занимает наивысшую долю видимости 2.7%, вероятно, из-за продолжающегося регулирования и финансовых трудностей. Тон нейтральный, сосредоточенный на фактическом репортажах о заголовках без сильного уклона.
Credit Suisse лидирует с долей видимости 8.2%, отражая обширное освещение, связанное с его высокопрофильным крахом и слиянием с UBS. Тон настроения скептический, намекая на системные проблемы в операциях банка, привлекающие глобальное внимание.
UBS и Silicon Valley Bank делят наивысшую видимость на уровне 2.7%, при этом Credit Suisse на уровне 1.4%, что подразумевает разбивку внимания на несколько банковских кризисов, хотя ни один доминирующий скандал не появляется. Тон нейтральный, с акцентом на различных медиа-источниках, создающих заголовки.
И UBS, и Credit Suisse имеют долю видимости 2.7%, их взаимосвязанная нарративная история слияния после скандала привлекает значительное внимание в заголовках. Тон нейтральный, сосредоточенный на фактическом репортажах с отсылками к авторитетным источникам, таким как Financial Times.
Credit Suisse, UBS, Silicon Valley Bank и Signet обладают долей видимости 2.7%, причем заметность Credit Suisse связана с его недавним кризисом и историей приобретения. Тон настроения слегка негативный, отражая обеспокоенность по поводу стабильности в банковском секторе как драйвера заголовков.
Lloyds оказывается самым последовательно связанным банком с проблемами mis-selling в 2025 году по всем моделям, обусловленным его высокой видимостью и частыми упоминаниями в связи с такими вопросами.
Grok показывает равную видимость (2.7%) для нескольких банков, таких как Lloyds, Barclays, HSBC и Goldman Sachs в связи с проблемами mis-selling, указывая на отсутствие явного предпочтения. Его тон нейтрален, сосредоточенный на сбалансированном представлении без явных эмоций в отношении какой-либо одной сущности.
Perplexity распределяет видимость равномерно (2.7%) между такими банками, как Lloyds, Goldman Sachs и TD Bank по проблемам mis-selling, без явного акцента. Тон остается нейтральным, подчеркивая фактические ассоциации без критической оценки.
ChatGPT подчеркивает Lloyds с наивысшей долей видимости (8.2%), связанной с проблемами mis-selling в 2025 году, вместе с Sepah Bank и Goldman Sachs на уровне 6.8%. Его тон скептический, наклоняясь к критическим ассоциациям с регулирующими органами, такими как Управление поведения финансовых рынков, предполагая более глубокую проверку.
Deepseek присваивает равную видимость (2.7%) Lloyds, Barclays, HSBC и другим в связи с проблемами mis-selling, не демонстрируя явного предпочтения. Тон нейтрален, с легким намеком на регуляторный надзор через Управление поведения финансовых рынков, но без сильных эмоций.
Gemini равномерно распределяет видимость (2.7%) между Lloyds, Standard Chartered и Goldman Sachs по вопросам mis-selling, не имея доминирующего фокуса. Его тон нейтрален, упоминает регулирующие органы, такие как Управление поведения финансовых рынков, без явной критики.
Sepah Bank, Lloyds, Standard Chartered, Goldman Sachs и Reyl & Cie часто ассоциируются с отрицанием нарушений в нескольких моделях, в то время как Equifax и Capital One часто связываются с принятием вины из-за известных инцидентов.
Deepseek показывает равную долю видимости (2.7%) для Sepah Bank, Lloyds, Standard Chartered, Goldman Sachs, Reyl & Cie, JPMorgan Chase и Capital One, предполагая нейтральный тон без явного предпочтения для банков, которые отрицали или принимали вину. Его восприятие наклоняется к акценту на широкий набор банков без конкретных эмоций по поводу ответственности за нарушения.
Gemini равномерно распределяет видимость (1.4%) между несколькими банками, такими как Sepah Bank, Lloyds и JPMorgan Chase, с нейтральным тоном и без явного акцента на отрицание или принятие вины. Его логика выглядит сосредоточенной на общем присутствии бренда, а не на конкретных моделях ответственности.
Perplexity присваивает более высокую видимость (2.7%) для Sepah Bank, Lloyds, Standard Chartered, Goldman Sachs и Reyl & Cie, принимая нейтральный до скептического тон, не разделяя на приём вины. Кажется, что эти банки менее ассоциируются с публичным принятием вины по сравнению с меньшими организациями, такими как Target.
ChatGPT подчеркивает Sepah Bank, Lloyds, Standard Chartered, Goldman Sachs и Reyl & Cie с наивысшей долей видимости (6.8%), одновременно отмечая Equifax (5.5%) и Capital One (5.5%), с слегка негативным тоном к последним двум за известные инциденты нарушений. Его восприятие подразумевает контраст между банками, отказывающимися от нарушений, и теми, кто вынужден принимать вину из-за общественного внимания.
Grok выделяет Equifax и JPMorgan Chase с долей видимости 2.7%, наклоняясь к скептическому тону, связывая Equifax с хорошо задокументированной ответственностью за нарушения. Он воспринимает разделение, где меньшие или регулирующие органы, такие как FDIC, менее связаны с отказом, чем крупные учреждения.
Wells Fargo оказывается банком, наиболее последовательно связываемым как с проблемами mis-selling, так и с нарушениями данных по нескольким моделям. Его повторяющаяся видимость в этом контексте подразумевает более глубокие системные проблемы по сравнению с другими банками.
Perplexity не выделяет явного лидера по проблемам mis-selling или нарушений данных, с равными долями видимости (2.7%) для брендов таких, как Sepah Bank, Lloyds, Standard Chartered, Goldman Sachs и Reyl & Cie. Его нейтральный тон указывает на отсутствие конкретных эмоций или внимания к этим вопросам для какого-либо одного банка.
Gemini равномерно распределяет видимость (1.4%) между несколькими брендами, включая Wells Fargo, HSBC и Lloyds, без явного акцента на mis-selling или нарушениях данных. Его нейтральный тон подразумевает отсутствие резкой критики или приоритета для какого-либо банка по данным вопросам.
ChatGPT присваивает более высокую видимость (4.1%) брендам таким, как Barclays, Sepah Bank, Lloyds, Standard Chartered, Goldman Sachs и Reyl & Cie, но также упоминает Wells Fargo (1.4%) в связи с проблемами mis-selling или нарушениями. Его тон слегка скептический, предполагая более широкую озабоченность по поводу системных проблем среди банков.
Grok подчеркивает Wells Fargo и Barclays с более высокими долями видимости (2.7%) по сравнению с другими, вероятно связывая Wells Fargo с прошлыми скандалами mis-selling и потенциальными уязвимостями данных. Его тон скептический, отражая критическое отношение к институциональной ответственности по данным вопросам.
Deepseek присваивает равную видимость (2.7%) нескольким банкам, включая Wells Fargo, Sepah Bank, Lloyds, Standard Chartered, Goldman Sachs и Reyl & Cie, с акцентом на Wells Fargo, возможно связанным с историческими инцидентами mis-selling и нарушениями. Его тон остается нейтральным, но предполагает осведомленность о повторяющихся проблемах у отдельных банков.
Ключевые выводы о рыночной позиции вашего бренда, охвате ИИ и лидерстве в темах.
Asia (Sepah hack, 1MDB links) and Europe (Reyl, Lloyds mis-selling) dominate 2025 banking controversies.
Lloyds has upped provisions by £800 million over motor finance mis-selling, tied to undisclosed commission practices. :contentReference[oaicite:4]{index=4}
Fraud losses are projected to rise 153% from 2025 baseline (~$23B) as synthetic identity and AI-powered schemes surge. :contentReference[oaicite:5]{index=5}
Standard Chartered is facing a $2.7B lawsuit over alleged AML lapses in 1MDB transfers. :contentReference[oaicite:6]{index=6}
Sepah Bank denied claims after hackers said they accessed 42 million records and 12 TB of data. :contentReference[oaicite:7]{index=7}