Как меняются технологические тренды в финтехе
По оценке Т1, только в 2024 году российский финансовый сектор инвестировал в проекты на базе искусственного интеллекта 56,8 млрд руб. Однако объем вложений сам по себе, как известно, не гарантирует результата: одни решения доходят до массового внедрения, другие после нескольких лет ажиотажа остаются нишевыми.
Оценить стадию развития технологии позволяет кривая зрелости Gartner (Hype Cycle) — графическая модель, которая наглядно показывает жизненный цикл развития новой технологии. Она наглядно иллюстрирует путь от первых экспериментов и завышенных ожиданий до разочарования, практического переосмысления и зрелого применения.
Первые эксперименты: агентный ИИ, биоэквайринг и квантовые вычисления
На стадии «триггера инновации» технология уже демонстрирует потенциал, но еще не готова к массовому внедрению. В финтехе этот этап обычно длится дольше, чем в других отраслях: новые решения должны подтвердить надежность, безопасность и соответствие требованиям регуляторов.
К этой стадии сегодня можно отнести агентный ИИ. Такие технологии способны самостоятельно выполнять последовательность связанных задач, работать с разными информационными системами и принимать решения в рамках заданных сценариев. Пока финансовые организации в основном используют их для локальной автоматизации: обработки документов, первичной аналитики, подготовки отчетов и кратких сводок.
Например, ИИ-агент может проанализировать бухгалтерскую отчетность, выделить ключевые показатели и подготовить резюме для сотрудника. Такая автоматизация способна сократить время выполнения отдельных операций примерно на 10%. По данным Precedence Research, мировой рынок агентного ИИ в финансовой отрасли в 2025 году оценивался в 1,79 млрд долл., а к 2035 году может превысить 6,5 млрд долл. Однако большинство компаний пока ограничиваются пилотами и не допускают агентов к критически важным процессам.
На ранней стадии находится и биоэквайринг. Более 18 тыс. российских кафе, ресторанов и магазинов уже принимают оплату по биометрии, но массовое распространение технологии сдерживают два фактора: доверие пользователей и стоимость инфраструктуры.
В отличие от пароля или банковской карты, биометрические данные невозможно заменить после компрометации. Поэтому дальнейшее развитие биоэквайринга зависит от надежности систем защиты, включая технологии Liveness Detection, позволяющие отличить живого человека от изображения или дипфейка. Дополнительным барьером остается стоимость терминалов, оснащенных камерами высокого разрешения и оборудованием для обработки изображения.
Самой ранней и одновременно наиболее перспективной технологией этой группы остаются квантовые вычисления. Практических кейсов пока немного: J.P. Morgan исследует их применение для прогнозирования стоимости финансовых активов, а Goldman Sachs — для моделирования стоимости акций и оптимизации инвестиционных портфелей. Пока это скорее исследовательские инициативы, чем коммерческие продукты.
Пик ожиданий: генеративный ИИ и встроенные финансы
На пике завышенных ожиданий рынок уже видит успешные кейсы, но еще не понимает реальных границ применения технологии. Страх отстать от конкурентов заставляет компании внедрять новые решения до того, как подтверждена их долгосрочная экономическая эффективность.
Именно эту стадию сегодня переживает генеративный ИИ. Финансовые организации используют нейросети для выявления нетипичных транзакций, анализа клиентского поведения, оценки рисков, подготовки персонифицированных предложений и автоматизации внутренних процессов.
Расширяется и применение ИИ в стратегическом управлении: модели помогают анализировать рыночные тенденции, макроэкономические факторы и строить сценарные прогнозы. Однако рынок все еще ищет оптимальные сценарии использования, а многие проекты масштабируются одновременно с развитием самих моделей. Поэтому окончательная оценка их экономической эффективности еще впереди.
На подъеме находятся и встроенные финансы — Embedded Finance. Финансовые продукты все чаще становятся частью нефинансовых сервисов: пользователь может оформить рассрочку, оплатить покупку или получить другой финансовый продукт непосредственно внутри маркетплейса или цифровой платформы.
Самым массовым примером остается BNPL — модель «купи сейчас, плати потом». По данным сервиса «Долями», объем российского рынка BNPL в 2025 году достиг 940 млрд руб. Для банков этот тренд означает переход от самостоятельных продуктов к модели, в которой финансовый сервис становится незаметной частью клиентского пути.
Разочарование: NFT ищут прикладную роль
После пика ожиданий рынок начинает оценивать реальную экономическую ценность технологии. Неэффективные проекты закрываются, а перспективные решения находят более узкие и практичные сценарии применения.
Показательный пример — NFT. В начале 2020-х годов их воспринимали как самостоятельный цифровой актив, способный сформировать новый рынок коллекционных объектов. Одним из символов ажиотажа стала продажа цифровой работы The Merge за 91,8 млн долл.
Однако массового рынка сопоставимой стоимости не возникло. Выяснилось, что сама технология не создает ценности: она появляется только тогда, когда NFT решает конкретную задачу.
Сегодня одним из таких направлений становятся программы лояльности. NFT могут фиксировать покупки, участие в мероприятиях и другие действия клиента, а затем использоваться для начисления бонусов, получения скидок или доступа к партнерским сервисам. Технология не исчезла, но перешла из самостоятельного продукта в поддерживающую инфраструктуру.
Практическое применение: Open Finance и блокчейн
На стадии «склона просвещения» после периода разочарования начинается более осознанный и конструктивный этап развития. Компании уже понимают ограничения технологии, дорабатывают ее и находят сценарии с предсказуемым результатом. В центре внимания оказывается не сама инновация, а ее экономический эффект и возможность масштабирования.
Эту стадию проходит сейчас Open Finance. Открытые API постепенно превращаются из преимущества отдельных игроков в общий отраслевой стандарт. В России Банк России уже утвердил шесть стандартов открытых API, регулирующих обмен информацией между участниками рынка, включая данные о банковских счетах клиентов и кредитных организациях.
Стандартизация создает условия для сервисов, объединяющих продукты разных финансовых организаций в одном интерфейсе. Конкуренция при этом смещается с владения данными на качество клиентского опыта и скорость запуска новых решений.
Похожую трансформацию переживает блокчейн. Он постепенно выходит за пределы криптовалютного рынка и становится элементом цифровой инфраструктуры. Один из примеров — встроенные криптокошельки. Vodafone ранее прогнозировал, что к 2030 году они могут появиться в 5,6 млрд смартфонов из 8 млрд используемых во всем мире устройств.
Главный признак зрелости здесь заключается в том, что пользователь может не замечать саму технологию: она работает внутри продукта и решает прикладную задачу.
Зрелый рынок: облака и цифровые платежи
На «плато продуктивности» технология уже доказала эффективность, а ее внедрение становится вопросом операционной стратегии. В финтехе к таким решениям можно отнести облачные технологии и цифровые платежи.
Облака давно используются не только для хранения данных. Они обеспечивают высоконагруженные вычисления, обучение моделей искусственного интеллекта и масштабирование цифровых сервисов. Например, Альфа-Банк создал платформу AlfaGen на базе графических процессоров, которая позволяет адаптировать DeepSeek R1 под внутренние задачи.
Рынок уже не обсуждает, нужны ли облака. Компании выбирают архитектуру и определяют, как встроить облачную инфраструктуру в существующие процессы.
Цифровые платежи также стали отраслевым стандартом. По данным Национальной системы платежных карт (НСПК), в 2025 году доля безналичных расчетов в России приблизилась к 90% всех платежных операций.
На базе зрелой платежной инфраструктуры продолжают развиваться новые сценарии. По итогам четвертого квартала 2025 года доля альтернативных способов оплаты достигла 14% всех операций. Через Bluetooth-платежи за год было проведено около 35 млн транзакций на сумму более 33 млрд руб., а расчеты по QR-кодам окончательно перешли из категории новинок в повседневные инструменты.
Как бизнесу оценивать новые технологии
Главным преимуществом бизнеса в таких условиях развития технологий становится не способность первым внедрить новое решение, а умение правильно определить момент зрелости технологии.
На ранней стадии компании проверяют гипотезы и оценивают риски. На пике ожиданий особенно важно не подменять экономический расчет страхом отстать от конкурентов. После спада интереса стоит искать прикладные сценарии, а зрелые решения — масштабировать и интегрировать в основную инфраструктуру.
Поэтому при оценке инноваций недостаточно учитывать объем инвестиций и количество громких кейсов. Необходимо понимать, на какой стадии находится технология и какую задачу она уже способна решать. В долгосрочной перспективе выигрывают не те, кто быстрее реагирует на хайп, а те, кто умеет отличать его от будущего отраслевого стандарта.
