- 14.10.13
- 1,776
- 1,000,000 ₽
- 28
Банковская система переживает фундаментальную трансформацию под влиянием искусственного интеллекта, и 2026 год может стать переломным моментом в этом процессе. Согласно исследованию Celent, две трети (66%) кредиторов планируют внедрить генеративный ИИ в ближайшие два года — это рекордные темпы для финансовых технологий. Регуляторы перейдут от выборочных проверок к непрерывному алгоритмическому мониторингу. Системы будут анализировать операции и моделировать риски круглосуточно, особенно после истории с Silicon Valley Bank и нереализованными убытками в $2,2 трлн.
Если прогноз сбудется, возникнет технологический разрыв. Крупные банки (как Сбер или ВТБ) с мощными ИИ смогут мгновенно выявлять аномалии. Мелкие и региональные банки, неспособные внедрить дорогие системы, останутся с ручным контролем и устаревшим софтом. Они станут слабым звеном: их проверки будут медленнее, алгоритмы — проще, а ложных срабатываний — больше. Ключевым активом станут не технологии, а уникальные клиентские данные для обучения моделей.
Основной практический итог: во-первых, старые схемы, рассчитанные на периодичность проверок, будут выявляться мгновенно. Во-вторых, появляется новый риск — массовый коррелированный сбой, когда одинаковые ИИ-модели в разных банках дадут одновременный системный отказ. И в-третьих, слабые банки могут стать новыми «слабыми звеньями» в системе безопасности. Адаптация потребует тестирования на уязвимости уже не человеческих процедур, а алгоритмических моделей банков, особенно отстающих.
Если прогноз сбудется, возникнет технологический разрыв. Крупные банки (как Сбер или ВТБ) с мощными ИИ смогут мгновенно выявлять аномалии. Мелкие и региональные банки, неспособные внедрить дорогие системы, останутся с ручным контролем и устаревшим софтом. Они станут слабым звеном: их проверки будут медленнее, алгоритмы — проще, а ложных срабатываний — больше. Ключевым активом станут не технологии, а уникальные клиентские данные для обучения моделей.
Основной практический итог: во-первых, старые схемы, рассчитанные на периодичность проверок, будут выявляться мгновенно. Во-вторых, появляется новый риск — массовый коррелированный сбой, когда одинаковые ИИ-модели в разных банках дадут одновременный системный отказ. И в-третьих, слабые банки могут стать новыми «слабыми звеньями» в системе безопасности. Адаптация потребует тестирования на уязвимости уже не человеческих процедур, а алгоритмических моделей банков, особенно отстающих.
