Финансовый сектор находится в числе ключевых драйверов цифровой трансформации экономики.
Банки обязаны оперативно адаптировать технологии, ведь они влияют не только на конкурентоспособность и эффективность процессов, но, что гораздо важнее, на доверие клиентов. Поэтому именно эта отрасль становится одним из главных направлений развития современных технологий.
В условиях такой динамики особенно важно понимать, какие именно решения будут формировать развитие банковской отрасли в ближайшие годы. На основе исследований Ассоциации Финтех мы рассмотрели ключевые тренды и технологии, способные радикально изменить клиентский опыт и внутренние процессы.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект, по сути, уже стал технологией общего назначения. Он глубоко проникает во все процессы, трансформируя и повседневную жизнь, и корпоративные модели. Неудивительно, что среди ключевых бизнес-трендов 2025 года более половины напрямую связаны с ИИ.
Первым и наиболее заметным направлением становится генеративный ИИ. Когда-то он начинался с работы с текстами, но сегодня это универсальная технология, достигшая массового внедрения и меняющая ход развития рынков по всему миру. Генеративные модели становятся сложнее и переходят к мультимодальности. Теперь они умеют работать не только с текстом, но и с изображениями, голосом и интерфейсами. Благодаря этому их применение выходит далеко за пределы привычных задач. Фактически генеративный ИИ становится универсальным слоем, который скоро будет встроен в настолько разные сферы, что перестанет восприниматься как отдельная инновация.
Следующий шаг в развитии агентский ИИ, автономные цифровые «сотрудники», которые способны выполнять задачи и принимать решения без указаний со стороны человека. В отличие от привычных моделей искусственного интеллекта, где мы формулируем запрос и ждем ответа, агент не требует составления промта. Он действует самостоятельно, ориентируясь на цель. Такой агент может принимать разные формы, от программной модели до полноценного робота. Уже сегодня формируются мультиагентные системы, где каждый агент имеет собственную роль, сферу экспертизы и ответственности. Их взаимодействие позволяет автоматизировать все больше процессов в организации и подводит нас к будущему, где часть бизнес-операций выполняется полностью без участия человека.
Параллельно развивается направление ИИ-аватаров, виртуальных консультантов и бренд-амбассадоров, созданных на основе CGI и машинного обучения. Это не чат-боты, а полноценные цифровые двойники, способные поддерживать живое общение с клиентами. Но чтобы такое взаимодействие было по-настоящему естественным, требуется развитие эмоционального ИИ. С распространением технологий обработки и генерации естественного языка растет и потребность в анализе эмоций участников диалога. Эмоциональные системы позволяют опираться не только на текст, но и на голосовые и визуальные сигналы, улавливая интонации и мимику. Это должно не просто улучшить понимание запроса, но и усовершенствовать клиентский опыт. Более того, «эмоциональные» решения способны повысить доверие к ИИ-технологиям в целом, сделав их взаимодействие с человеком менее формальным и более человечным.
Применение ИИ: ключевые сценарии для финансового сектора
- Гид по услугам. Персональный помощник, который, используя данные о клиенте, предлагает наиболее релевантные продукты и услуги.
- Советник-креатор. Инструмент для сотрудников банка: формирует аналитику, прогнозы, помогает готовить презентации и отчеты.
- Помощник программиста. Генерирует код, проводит тестирование, предлагает исправления.
- Профиль-симулятор. Моделирует поведение клиентов на основе накопленных данных. Позволяет проверять маркетинговые гипотезы, прогнозировать спрос и оценивать риски, прежде чем запускать продукт.
- ИИ-менеджер проектов. Берет на себя планирование, контроль задач и отчетность.
- Умный страж. Работает в сфере кибербезопасности: выявляет аномалии, блокирует подозрительные операции, проводит автоматизированные пентесты. Обеспечивает проактивную защиту от мошенничества.
- Карьерный компас. Цифровой наставник для сотрудников: помогает в обучении, адаптации, формировании индивидуальных траекторий развития.
- Помощник 360°. Сопровождает пользователя не только в финансовых вопросах, но и в повседневных делах, учитывая его образ жизни и индивидуальные привычки.
- Мета финансы. Агрегатор финансовой информации на базе ИИ: собирает данные с разных платформ и формирует персональные рекомендации для управления капиталом и финансового поведения.
Безопасность и новые вычисления
Однако, чем глубже технологии интегрируются в банковскую сферу, тем выше становится значение безопасности. Искусственный интеллект, будучи универсальным инструментом, все активнее используется не только для развития клиентских сервисов, но и для защиты. Алгоритмы ИИ уже задействованы во всех ключевых функциях кибербезопасности: от предотвращения мошенничества и выявления аномалий до мониторинга периметра и управления доступом. В отличие от традиционных систем, они действуют проактивно, сокращая время реагирования на угрозы и позволяя предсказывать новые сценарии атак. В результате искусственный интеллект становится своеобразной «иммунной системой» организации, снимая часть нагрузки с профильных специалистов и обеспечивая непрерывный контроль.
Одновременно с этим активно тестируются квантовые вычисления. Именно они способны радикально изменить подход к управлению рисками: квантовые алгоритмы могут использоваться для стресс-тестирования и макроэкономического анализа, моделируя процессы с беспрецедентной точностью. Квантовая оптимизация открывает новые возможности в ценообразовании активов и прогнозировании рыночных сценариев.
Экосистемы и клиентский опыт
Будущее банков не будет фокусироваться на отдельном приложении. Основным трендом становится Embedded Finance, интеграция финансовых сервисов в привычные цифровые экосистемы. Такой выход за рамки классического банкинга позволяет клиентам получать доступ к финансовым услугам именно там, где они нужны: в e-commerce, на маркетплейсах, в телеком-сервисах. В результате управление финансами становится частью повседневного сценария, а не отдельным действием.
Ключевую роль в этой трансформации играет движение к Open Data. Если раньше речь шла лишь об обмене данными через API, то сегодня на первый план выходит задача масштабирования среды открытых данных. Расширение периметра информации в рамках Open Data открывает возможности для создания новых сервисов и объединения финансовых и нефинансовых решений в едином цифровом пространстве.
Параллельно меняется и сам клиентский опыт. Биометрические платежи становятся стандартом, а мультимодальный биоэквайринг одним из наиболее перспективных направлений. Это система бесконтактной оплаты, где для идентификации клиента используются уникальные биометрические данные: отпечатки пальцев, голос, сетчатка глаза, радужка. Благодаря ИИ диапазон параметров расширяется: анализируются не только привычные данные, но и новые признаки, от сканирования руки до анализа мимики.
Не менее значимый тренд QR-изация. Платежи по QR-коду становятся универсальной альтернативой картам. Их популярность растет не только благодаря технологиям, но и из-за изменения потребительских привычек: пользователи ценят простоту и универсальность QR-платежей, которые легко объединяют разные цифровые кошельки и платформы.
Новая финансовая архитектура
Трансформация банковской сферы затрагивает саму природу денег. Сегодня заметен глобальный тренд на развитие цифровых валют центральных банков (CBDC), в России это направление представлено проектом цифрового рубля. Такие валюты обещают быстрые и дешевые расчеты, включая трансграничные, снижая издержки и ускоряя транзакции при сохранении привычного уровня надежности, который ожидают клиенты от банковской системы.
Параллельно развивается тренд на токенизацию активов. Недвижимость, облигации или товары могут переводиться в цифровую форму, превращаясь в токены, которыми можно управлять так же просто, как банковским счетом. Для банков это не только новые продукты, но и новая инфраструктура, которая соединяет традиционные и цифровые рынки.
Доверие и регулирование
Технологии невозможно масштабировать без доверия, и искусственный интеллект здесь не исключение. Ответом становится развитие AI Governance, а также регуляторных и надзорных технологий RegTech и SupTech. Их задача обеспечить прозрачность и подотчетность алгоритмов, помочь банкам быстрее адаптироваться к изменяющимся нормативным требованиям и повысить эффективность надзора.
ИИ становится важным инструментом в этой сфере. Его способность выявлять закономерности и аномалии позволяет в режиме реального времени фиксировать подозрительную активность и предотвращать мошенничество. В SupTech-направлении он меняет сам процесс финансового надзора, ускоряя сбор и обработку данных. В RegTech-решениях алгоритмы помогают автоматизировать подготовку отчетности, улучшить точность оценки рисков и снизить вероятность ошибок.
Мы находимся в начале периода, когда банковский ландшафт будет стремительно меняться под влиянием технологий. Поэтому особенно важно уже сегодня понимать ключевые тренды и внедрять решения, которые позволят соответствовать новому этапу развития отрасли.
Читать первым в Telegram-канале «Код Дурова»
