Эволюция искусственного интеллекта в финансовой сфере
По традиции, перед началом ПЛАС-Форума к собравшимся с приветственным словом обратился Председатель Оргкомитета Александр Гризов, который, в частности, сказал: «Приветствую участников 17-го ПЛАС-Форума «Платежный бизнес и денежное обращение»! Думаю, никто не станет возражать, что время сейчас летит буквально со скоростью света. Но даже в этой ситуации всем нам – и организаторам, и участникам мероприятия может показаться, что московский ПЛАС-Форум 2025 прошел как будто только вчера.
Тем не менее, за этот год:
• Стартовал полномасштабный этап проекта цифрового рубля, одно из самых ожидаемых событий последних лет;
• Принят закон о регулировании криптовалют в России, по сути, впервые легализующий отечественную криптоиндустрию;
• Вступил в силу закон о поддержке развития искусственного интеллекта, который, правда, содержит ряд противоречий с другими законодательными документами;
• Наконец-то мы достигли некоторых успехов в борьбе с киберпреступностью и мошенничеством – но расслабляться не стоит;
• Несколько позитивней стал выглядеть вопрос импортозамещения. Впрочем, по ряду направлений он все еще остается открытым;
• Из «отложенных успехов» – мы пока так не добились необходимых результатов с трансграном.
Итак, два ближайших дня нас ждет особенно насыщенная программа, а также – уникальный состав спикеров, интереснейшие выступления и откровенные дискуссии на самые резонансные темы! Это пленарные сессии обоих стримов ПЛАС-Форума «Банкинг и платежный бизнес» и «НДО», а также круглые столы, такие как «Совершенствование регулирования – ключевой драйвер развития рынка ЦФА». Мы не забудем коснуться и темы безопасности, включая, Программу Антифрод 2026 и Платформу «Антидроп».
В рамах Форума начала работу ежегодная представительная выставка бизнес-кейсов и технологий.
Также, пользуясь случаем, приглашаю Вас принять активное участие в ПЛАС-Форуме Digital Tajikistan 2026 в Душанбе, который мы проводим при поддержке Агентства инноваций и цифровых технологий при Президенте Республики Таджикистан 26 ноября!
Желаю всем нам успешно поработать и провести время на нашем Форуме с максимальной пользой для Вас и Вашего бизнеса!
Председатель Оргкомитета отметил, что в этом году в работе Форума участвует свыше 90 партнеров и спонсоров. ПЛАС-Форум соберет в Москве представителей 23 стран мира, в том числе: Индия, Иран, Испания, Китай, Южная Корея, ОАЭ, Турция, Кипр, Сербия, а также Армения, Беларусь, Казахстан, Кыргызстан, Узбекистан, Таджикистан и др.
По оценкам Оргкомитета, за день до начала ПЛАС-Форума на участие в мероприятии было собрано свыше 2800 заявок.
В работе ПЛАС-Форума принимают участие свыше 100 ведущих экспертов отрасли. Это по-настоящему уникальный состав спикеров, которые обсудят самые острые и актуальные вопросы, стоящие перед современным российским банковским и платежным бизнесом!
На ПЛАС-Форуме 2026 впервые будет присутствовать представительная делегация Центрального банка Исламской Республики Иран.
Модератором первой пленарной сессии «Банковский ритейл и платежная индустрия 2026. Важнейшие тренды» выступил Виктор Достов, профессор, председатель, Ассоциация участников рынка электронных денег и денежных переводов (АЭД).
Инна Соловьева, начальник управления Департамента национальной платежной системы ЦБ РФ, сконцентрировала внимание собравшихся на запросах потребителя. Она отметила все возрастающую роль ИИ, как основы передовых сервисов в финансовой отрасли. Однако спикер сказала и о рисках, связанных с использованием непроверенной информации, полученной от ИИ. Было сказано о том, что набирает обороты агентская коммерция и уже 33% организаций в платежной сфере РФ активно используют ИИ.
Директор департамента больших данных НСПК Андрей Кузнецов отметил, что на фоне активного развития ИИ большие данные не теряют своего значения для платежной индустрии. Напротив, эффективность языковых моделей и ИИ-агентов напрямую зависит от качества информации, на которой они работают.
«И агенты, и большие языковые модели работают на данных. Чем качественнее мы готовим и обрабатываем данные, тем лучше работают агенты и большие языковые модели», — подчеркнул Кузнецов.
По его словам, для платежной отрасли особенно важны большие массивы истории транзакций и профили плательщиков. При этом данные необходимо не только собирать, но и правильно обрабатывать, при необходимости обезличивать и эффективно хранить, чтобы доступ к ним оставался быстрым и экономически оправданным.
Кузнецов обратил внимание, что внедрение искусственного интеллекта требует значительных затрат на инфраструктуру и обучение моделей. Для платежной индустрии, где ежедневно обрабатывается огромное количество небольших операций, стоимость обработки каждой транзакции имеет принципиальное значение. Поэтому наряду с генеративным ИИ сохраняется роль классического машинного обучения.
«Искусственный интеллект — достаточно дорогая история: это большие вложения в инфраструктуру и обучение. А платежи — повседневная история с огромным количеством небольших операций. Поэтому нам необходимы экономически оправданные методы их обработки», — сказал он.
В таких задачах, по его словам, классические модели машинного обучения позволяют быстро и с относительно небольшими затратами анализировать большие массивы информации, в том числе оценивать отдельные транзакции и принимать решения по ним.
Отдельным направлением остается использование накопленной платежной информации в смежных финансовых сервисах. Такие данные могут применяться банками при скоринге, оценке клиентов и принятии решений о кредитовании.
«Большие данные, накопленные в платежах, — очень важный и, можно сказать, драгоценный актив любой компании, предоставляющей платежные сервисы. На базе этих данных можно проводить расчеты и предоставлять результаты банкам для скоринга, выдачи кредитов и анализа клиентов», — отметил Кузнецов.
При этом объем платежной информации продолжает расти, что повышает требования к технологиям ее хранения и обработки. Компании вынуждены искать более эффективные подходы, позволяющие работать с увеличивающимися массивами данных без резкого роста затрат.
Кузнецов также подчеркнул, что развитие искусственного интеллекта не отменяет необходимости классической аналитики. Анализ накопленных данных остается одним из инструментов принятия стратегических решений.
«Принятие решений на основе классической аналитики и анализа постфактум всегда будет актуально и важно для организации и ее стратегических действий. Это не теряет актуальности с развитием искусственного интеллекта и моделей», — заключил он.
Илья Иванинский, партнер-эксперт Яков и Партнёры; директор Центра бизнес-образования и аналитики Центрального университета, посвятил свое выступление финансированию Deep Tech в странах БРИКС, отметив, что данные вложения помогают решать глобальные проблемы, стоящие перед человечеством.
Директор департамента межбанковских платежных систем Центрального банка Исламской Республики Иран Амене Надалиезаде рассказала о переходе финансовой индустрии от традиционного банкинга к открытому банкингу, открытым финансам и открытым данным. Одним из ключевых изменений она назвала усиление контроля клиентов над использованием собственной финансовой информации.
«На протяжении десятилетий банковская модель была относительно простой: у банка были клиенты, соответственно, у него были их данные, которые использовались для создания финансовых продуктов. Открытый банкинг начал менять эту модель», — отметила Надалиезаде.
Теперь клиент может предоставлять третьим сторонам доступ к своим данным для создания новых финансовых сервисов. По приведенным в презентации данным, объем мирового рынка открытого банкинга в 2025 году составлял около 32 млрд долларов США и может достичь примерно 176 млрд долл. к 2035 году.
«Открытый банкинг больше нельзя считать нишевым направлением. Он становится важной инфраструктурой финансовых услуг. Его главное значение заключается не в искусственном интеллекте или технологиях, а в том, что контроль над использованием данных переходит от банка к клиенту», — подчеркнула она.
Следующим этапом становится развитие открытых финансов. В единую экосистему включаются не только банковские счета, но и кредиты, инвестиции, страхование, пенсионные накопления и управление капиталом. Однако и этого, по словам Надалиезаде, недостаточно для понимания всей экономической активности человека. Для этого необходимы более широкие массивы информации — в том числе о доходах, потреблении и других аспектах экономической жизни.
«Мы переходим от связанной финансовой жизни к связанной экономической жизни. Вопрос уже не в том, кто этот клиент с финансовой точки зрения, а в том, кто он с экономической точки зрения», — сказала она.
При этом рост объема информации сам по себе не создает дополнительной ценности. Конкурентное преимущество, считает Надалиезаде, получат компании, которые смогут эффективнее использовать имеющиеся массивы для анализа и принятия решений.
«Конкурентное преимущество будущего необязательно будет принадлежать организации с наибольшим объемом данных. Оно будет у тех, кто способен превратить данные в аналитику и более качественные решения для создания ценности», — отметила представитель ЦБ Ирана.
Она также привела оценки McKinsey, согласно которым широкое внедрение открытых финансовых данных к 2030 году может обеспечить экономический эффект, эквивалентный примерно 1,5% ВВП в европейских странах, Великобритании и США и около 4,5% ВВП в Индии.
Для масштабирования открытых данных необходимы совместимость информационных систем, доверие и согласие клиентов, качество информации, а также экономическая заинтересованность участников экосистемы.
«Открытые данные смогут масштабироваться, когда связность, доверие, качество, интеллект и экономика объединятся. Каждый участник должен понимать, зачем ему делиться данными, инвестировать и участвовать в этой системе», — подчеркнула Надалиезаде.
Параллельно меняется и конкурентная среда. По представленным ею данным, выручка финтех-компаний в 2025 году могла составить около 650 млрд долл., увеличившись примерно на 21% за год, тогда как финансовая индустрия в целом росла примерно на 6% ежегодно.
«Конкуренция больше не идет только между банками. Теперь она разворачивается между банками, финтех-компаниями, крупными технологическими компаниями и платформами. Критически важный вопрос заключается не только в том, у кого лучший продукт, но и в том, кто контролирует взаимодействие с клиентом», — сказала она.
В новой модели сам клиент определяет, кому, для каких целей и на какой срок предоставить доступ к своим финансовым данным, сохраняя возможность отозвать согласие.
«Клиент может предоставить доступ к данным нескольким поставщикам, которые создадут различные продукты, а окончательный выбор останется за самим клиентом», — заключила Надалиезаде.
Дмитрий Маркосьянц, директор по внедрению искусственного интеллекта и эффективности процессов, ОТП Банк, отметил, что сейчас все компании обеспокоены ростом оптимизации. И наибольший интерес проявляется в сфере поиска эффективности рабочих процессов. При этом, ИИ находит уязвимости, которые живые эксперты в сфере ИБ пропускали годами. Формируя стратегию развития, многие компании осваивают актуальный тренд – поиск зон роста эффективности при помощи ИИ.
Дмитрий Ищенко, заместитель генерального директора, Ассоциация ФинТех (Россия) посвятил свое выступление теме «Инновационные технологии в выгодных и удобных финансовых решениях для граждан и бизнеса». В частности, спикер выделил три основных направления, которые оказывают в настоящее время самое прямое воздействие на отрасль, и чья роль будет только расти в самом ближайшем будущем – это: открытые API, цифровые права (развитие ЦФА), эволюция от ИИ-консультантов к ИИ-агентам.
Профессор, председатель Ассоциации участников рынка электронных денег и денежных переводов (АЭД) Виктор Достов выделил две основные модели применения искусственного интеллекта в бизнесе. Первая предполагает автоматизацию уже существующей работы и фактически замену человека, тогда как вторая позволяет решать задачи, которые без ИИ были бы практически невозможны.
«Первая модель достаточно скучная. Мы просто рассматриваем искусственный интеллект как дешевого работника. Мы заменяем человека неким объектом, который, как мы надеемся, будет работать лучше и которому мы сможем меньше платить. Но есть истории, когда искусственный интеллект позволяет делать вещи, которые люди в принципе не могут делать», — отметил Достов.
При этом он призвал осторожно оценивать прямой финансовый эффект от внедрения ИИ в крупных финансовых организациях. Даже когда банки получают благодаря таким решениям дополнительный доход в $100–150 млн в год, речь идет именно о доходе, а не о чистой прибыли. В масштабах крупного банка этот результат может оказаться относительно небольшим, особенно с учетом затрат на внедрение технологии.
По словам Достова, наиболее успешные кейсы применения ИИ сегодня нередко находятся в районе нулевой юнит-экономики. Одновременно крупные игроки рискуют оказаться втянутыми в дорогостоящую технологическую гонку, инвестируя значительные средства ради сохранения конкурентных позиций.
Особенно заметные преимущества ИИ, по его наблюдениям, дает небольшим компаниям, которые изначально выстраивают бизнес-процессы вокруг этой технологии, вместо того чтобы интегрировать ее в уже существующую инфраструктуру.
«Для маленьких компаний, которые делают все с нуля, мы видим гигантские успехи. Я знаю компании из трех, четырех, шести сотрудников, которые, построив работу на принципах AI-first, умудряются работать на девяти-десяти страновых рынках. Это прекрасный результат», — рассказал он.
Для крупных организаций ситуация сложнее: интеграция новых технологий в устоявшиеся процессы не всегда оказывается эффективной.
«Для больших компаний это сложно, потому что натягивание искусственного интеллекта на старые процессы не всегда эффективно», — подчеркнул Достов.
Отдельно он обратил внимание на возможности ИИ, которые способны изменить работу финансовых рынков. В частности, модели потенциально могут анализировать публичные заявления представителей регуляторов и на их основе пытаться предсказывать будущие решения, в том числе изменение ключевой ставки.
«У меня был студент, который делал такую работу с нашим Центральным банком по учетной ставке. Плохо, но тем не менее с небольшой положительной корреляцией результат удавалось угадывать», — рассказал Достов.
По его мнению, развитие подобных инструментов создает риски не только из-за возможности использовать прогнозы для спекуляций. Если участники рынка научатся достаточно точно предугадывать действия регулятора, это способно повлиять на эффективность самих мер денежно-кредитной политики.
«Если кто-то будет знать изменение учетной ставки заранее, то эффект от ее изменения будет совсем не таким, как Центральный банк планировал. С этим надо что-то делать», — отметил он.
Еще одним существенным изменением Достов назвал появление персональных ИИ-агентов на стороне потребителя. Сегодня банки, торговые площадки и другие крупные компании анализируют предпочтения пользователей и на этой основе формируют предложения и влияют на их выбор. Появление персонального цифрового посредника между компанией и клиентом способно изменить эту модель.
«Фундаментальным процессом на рынке становится потеря влияния ритейлера — неважно, розничного продавца или большого банка — на клиента. Они постоянно анализируют мои вкусы и предпочтения. Но когда между ними и мной встает мой ИИ-агент, так управлять уже не получится», — сказал Достов.
По его словам, это может привести к потере компаниями не только части доходов, но и одного из ключевых инструментов влияния на потребительское поведение.
Одновременно персональные ИИ-агенты способны дать отдельному человеку или небольшой компании инструменты анализа и принятия решений, которые раньше в основном были доступны крупным организациям с большими объемами данных и вычислительными ресурсами.
В ходе активного диалога, спикеры – представители банковского сектора, платежных систем, компаний-поставщиков решений, регуляторов рынка и государственных органов, ведущих российских и зарубежных экспертов, подробно остановились на вопросах инноваций в финансовой сфере, обусловленных внедрением цифровых технологий, прямо сейчас меняющих лицо индустрии.
