Цифровой ва-банк

Инвестиции в IT во всем мире обновляют рекорды, и именно финсектор вкладывает в цифровизацию наибольшую долю выручки в глобальном масштабе, свидетельствуют данные McKinsey. В России динамика схожая: финансовые компании стали одним из ключевых драйверов технологического рынка, делая ставку на искусственный интеллект, облачные технологии и обработку больших объемов данных.

Технологические приоритеты банков

Глобальный финансовый сектор остается одним из самых активных потребителей IT-инноваций. «Банки инвестируют в IT более существенную долю своей выручки по сравнению с любой другой крупной отраслью. Расходы банков на информационные технологии обычно составляют от 6 до 12% выручки, в то время как следующая по этому показателю отрасль технологий, медиа и телекоммуникации, инвестирует в IT всего от 3,75 до 5%», – отмечают аналитики McKinsey.

В России компании финансового сектора также постепенно наращивают инвестиции в IT. Так, по итогам 2024 г. затраты на технологии превысили 1 трлн руб., писал Forbes со ссылкой на прогноз холдинга Т1. Для сравнения: чистая прибыль банков в 2024 г. составила 3,8 трлн руб., по данным ЦБ.

Как прогнозировали аналитики Strategy Partners, ключевыми драйверами в этом сегменте станут автоматизированные банковские системы (АБС) у крупных и системообразующих игроков, а также масштабирование бизнеса, внедрение новых платежных систем и тренд на взаимодействие между компаниями из разных отраслей.

Немаловажную роль играет и создание отраслевого софта. Многие участники рынка организовали собственную разработку ПО, а некоторые крупные финансовые организации создали для этого отдельные IT-компании, указывает руководитель управления развития технологий «Ассоциации Финтех» Олег Моргун.

В случаях когда финансовые организации разрабатывают технологии самостоятельно, они нередко используют облачные решения для проверки и тестирования продуктовых гипотез. Это один из факторов, которым обусловлен растущий спрос на облачные технологии.

«В Yandex Cloud активный рост демонстрируют платформенные сервисы. Так, в первом полугодии 2025 г. по сравнению с аналогичным периодом 2024 г. использование технологий машинного обучения выросло в 2,6 раза, а сервисов для обработки данных – в 1,4 раза. Такой рост обеспечивается во многом благодаря компаниям финансового сектора, которые находятся в числе отраслей – лидеров по потреблению наших продуктов», – говорит Александр Черников, операционный директор Yandex Cloud (входит в бизнес-группу Yandex B2B Tech).

Вторая причина интереса к облакам – необходимость обеспечить защиту данных и снизить риски киберугроз. Банки отличаются от других видов бизнеса тем, что к ним применяются высокие нормативные требования в области безопасности, подчеркивает директор по информационным технологиям, член правления «Банка 131»* Владимир Карнишин. «Облачный провайдер берет сертификацию инфраструктурной части на себя, что позволяет ее проходить ежегодно в короткие сроки. Кроме того, у банков более высокие требования по отказоустойчивости, катастрофоустойчивости и надежности. Поэтому облачный провайдер должен предоставлять несколько площадок для размещения и инструменты для миграции данных в случае недоступности зон», – говорит он. В качестве облачной платформы банк использует Yandex Cloud, особенно активно – управляемые сервисы, добавляет Карнишин.

При этом управляющий директор по информационным технологиям Московской биржи* Андрей Бурилов отмечает: чем более стандартизирована прикладная область, тем охотнее используются коробочные решения. «У Московской биржи сильная IT-команда, способная самостоятельно решать задачи в самых разных областях, где требуются адаптированные или эксклюзивные для нас решения, но мы осознанно не дублируем то, что уже качественно делает рынок», – указывает эксперт.

В частности, в подходе к такому быстрорастущему субсегменту, как контейнеризация (он только за прошлый год вырос в 4 раза), банки различаются, рассказывает исполнительный директор «Лаборатории Числитель» Владимир Беляевский.

«Кто-то покупает готовую «коробку» от вендоров, другие разрабатывают свое решение внутри. Однако своя разработка – это нелегкий путь, часто сопровождающийся организационными трудностями и недостатком компетенций», – предупреждает он.

«Основной критерий выбора готовых решений – возможности интеграции с нашими системами и компонентами», – говорит Карнишин. По его словам, банк старается избегать нативных интеграций между решениями от вендоров. «Вне зависимости от того, какие технологии используются с точки зрения приложения, у нас всегда идет слой собственной разработки: шлюз, сервис, который дает возможность с наименьшими воздействиями для IТ-ландшафта и бизнес-процессов провести миграцию, смену вендора», – поясняет он.

Одним из востребованных сценариев в сфере с таким объемом данных становится безопасная база знаний с возможностью проверки ответов по источникам, отмечает Эльвира Морозова, руководитель направления оптимизации бизнес-процессов на базе YandexGPT.

«В модели «банк как платформа» такие сервисы, как наш «Нейроэксперт», выступают слоем управления знаниями: внутри контура компании можно дать сотрудникам доступ к единой базе, централизованно настраивать права и получать ответы со ссылками на первоисточник — без внешнего обмена данными», – говорит она.

По словам Морозовой, финансовые организации уже используют ИИ-решения для создания баз знаний для сотрудников фронт- и бэк-офиса, оптимизации комплаенс- и риск-функций за счёт поиска и анализа нормативной документации, улучшения процесса онбординга и обучения новых сотрудников через единый источник знаний.

IT-каркас для финансов

Сейчас на первом плане у российских финансовых компаний несколько групп IT-решений, говорит руководитель направления по работе с финансовым сектором компании «Инфосистемы джет» Станислав Шлишевский. Прежде всего это базы данных и системы управления базами данных: «Банки переходят на отечественные СУБД, именно они составляют скелет инфраструктуры и обеспечивают стабильность сервисов».

В июне Газпромбанк*, например, перешел на АБС от российского вендора, а до конца 2025 г. планирует завершить миграцию с СУБД Oracle в аналитической и архивной подсистемах, которые используются для формирования отчетности, сообщила пресс-служба банка.

По словам Черникова, сейчас на российском рынке мало решений, способных выдержать нагрузку, которую создает транзакционная система крупного банка. В качестве примера такого решения он приводит СУБД Yandex Database (YDB). Это СУБД с открытым ядром, которая изначально создавалась для работы с большими объемами транзакций и высокими нагрузками. Например, Газпромбанк применил это решение для модернизации расчетного центра. Расчетный центр банка – это система, которая помогает выполнять внешние по отношению к банку финансовые операции физических и юридических лиц. В ней обрабатываются разные платежи: переводы денег между клиентами, оплата налогов и штрафов. Решение на базе YDB обрабатывает 3 млн транзакций в час, поясняет Черников.

Также важными группами решений для банков являются фронтальные и прикладные системы, указывает Шлишевский: «Это все, что помогает работать с клиентами, вести документооборот и анализировать данные». Наконец, активно разрабатываются инструменты для контроля и стабильности. «Вырос интерес к нагрузочному тестированию, мониторингу и управлению изменениями», – отмечает он.

По словам коммерческого директора DataLens Сергея Сошникова, системы бизнес-аналитики (BI) уже стали неотъемлемой частью операционной деятельности банков. «Причем внутри одной организации обычно уживается сразу несколько решений: одни развиваются в бизнес-подразделениях, где сотрудники самостоятельно работают с данными и строят аналитику, другие закреплены за дата-офисами и IT-командами и используются для построения корпоративной отчетности и репортинга», – поясняет эксперт.

И все эти подразделения должны эффективно управляться и обмениваться данными.

По мнению коммерческого директора «Яндекс 360» (входит в бизнес-группу Yandex B2B Tech) Романа Королева, платформы для совместной работы, объединяющие планирование, коммуникацию и инструменты управления, являются важным элементом комплекса ПО для финансовых организаций.

Например, для упрощения командной работы «ОТП банк»* использует виртуальный офис «Яндекс 360». «Наше подразделение экспертизы гибких практик (agile-коучи) активно внедряет «Яндекс Доски» как инструмент для фасилитации и коллаборации с командами. Долгое время работали с Miro, но теперь успешно интегрировали новый инструмент. Сейчас мы применяем «Доски» для тренингов, мозговых штурмов, ретроспектив и визуализации бизнес-процессов. «Доски» также отвечают требованиям по информационной безопасности, так как инструмент полностью функционирует внутри корпоративного контура с учетками Active Directory. Это позволяет нам не допускать потенциальных утечек данных», – комментирует Сергей Симоненко, директор дивизиона информационных технологий «ОТП банка».

ИИ все подсчитает

Финансовые компании вкладывают средства и в технологии искусственного интеллекта (ИИ). IDC прогнозирует, что глобальные инвестиции в ИИ более чем удвоятся к 2028 г. и достигнут $632 млрд. При этом больше всего в эти технологии готовы вкладывать банки – свыше 20% от общего объема вложений.

Российские банки уже переходят от экспериментов с генеративным ИИ к полноценной трансформации бизнес-процессов, утверждает Шлишевский. По его словам, на данный момент у финсектора в фокусе внимания находятся платформы для создания ИИ-агентов, «которые становятся основой для решений нового поколения – от интеллектуальных чат-ботов до полноценных цифровых сотрудников, способных автономно выполнять сложные задачи».

«Мы действительно видим большой интерес к автоматизации и оптимизации процессов в финсекторе. Цель ее при этом не только сделать процессы эффективнее и переключить внимание сотрудников на решение сложных задач, отдав рутину ИИ, но также не потерять в безопасности и качестве клиентского сервиса, роль которых огромна в этой сфере», – отмечает Морозова.

Автоматизация оказывается максимально востребованной в поддержке, ведь любая компания стремится к оптимизации затрат при растущем качестве, а данная функция – это всегда источник расходов, а не доходов. По словам Морозовой, для того, чтобы сохранять удовлетворенность клиентов, но при этом делать сотрудников эффективнее, лучше всего подходят гибридные решения: «Мы специально добавили к генерации ответов-подсказок для операторов оценку их качества другой моделью в нашем сервисе "Нейросаппорт". Благодаря этому компании-заказчики могут выбирать, с каким качеством ответа от нейросети можно использовать его автоматически, а когда позвать оператора. При этом значительно растет скорость, с которой клиент поддержки получает ответ, ведь у оператора перед глазами остается весь контекст и подсказки со ссылками на источники в базе знаний».

Применять ИИ-агентов начинают уже и в управлении рисками, соблюдении нормативов, решении юридических задач и обеспечении соответствия законодательству.

«В финансах, банкинге и других строго регулируемых отраслях необходимо отслеживать соответствие правилам, генерировать отчёты для регуляторов и заранее выявлять потенциальные проблемы. Для этого мы разработали ИИ-агент для юристов "Нейроюрист". Он анализирует данные, находит релевантные акты и кейсы, проверяет документы», – отмечает Морозова.

«В последние годы финансовый сектор также активно экспериментирует с ИИ-функциональностью внутри BI: речь идет о поиске инсайтов в уже устоявшейся отчетности и ускорении проверки гипотез. Ключевое ожидание у рынка здесь одно – повысить скорость и качество поиска бизнес-идей для роста направлений и снижения рисков», – рассказывает Сошников.

В будущем внутри банков могут формироваться целые «ИИ-фабрики», прогнозирует Шлишевский. «Но успех будет определяться не столько выбором технологического стека, сколько способностью выстроить культуру быстрого эксперимента и адаптировать процессы управления новыми рисками», – подчеркивает он.

Подводные камни

«Конечно, переход на отечественные технологии может потребовать дополнительных инвестиций в переобучение персонала и снизить производительность при переходном периоде. Операционные риски включают потенциальную нехватку квалифицированных кадров для работы с новыми системами и возможные «детские болезни» российского ПО», – говорит заместитель председателя правления банка Дом.РФ Николай Козак.

Тем не менее эти риски, по его словам, можно минимизировать – например, в банке Дом.РФ с этой целью происходит поэтапный процесс внедрения, используется собственный центр компетенций по работе с отечественными решениями, кроме того, специалисты кредитной организации участвуют в отраслевых рабочих группах по доработке российского ПО под нужды финсектора.

«Сегодня для попадания в целевой IT-ландшафт IT-решению уже недостаточно быть просто отечественным, финансовые организации обращают внимание на такие ключевые моменты: требуемая функциональность, параметры надежности, качество поддержки, ценовые параметры», – рассказывает Моргун.

«Для многих компаний финансового сектора критерием при выборе IT-решений становятся не только функциональные возможности, но и стратегический потенциал сервисов и гибкость вендора», – добавляет Эдуард Пономарев, руководитель группы цифровых инструментов обучения лизинговой компании «Европлан». По его словам, российские разработчики демонстрируют глубокое понимание локальной специфики и готовность к кастомизации продуктов. «Наш опыт миграции на продукты виртуального офиса «Яндекс 360» служит тому подтверждением. Мы использовали переход для реинжиниринга ключевых процессов. Например, при внедрении «Трекера» не просто скопировали существующие процессы, а спроектировали более сложные сценарии управления проектами», – говорит он.

«Хочется также отметить, что рост рынка отечественного ПО ведет к повышению уровня здоровой конкуренции между российскими вендорами, а это оказывает положительное влияние на рынок, стимулирует появление новых отечественных решений, учитывающих специфику финансовой отрасли», – заключает Моргун.