Проблема отрасли в том, что этот переход происходит одновременно с разрушением старой экономики банков. Десятилетиями модель оставалась относительно стабильной: дешевые депозиты, кредитное плечо, процентная маржа, контроль над платежами и высокая инерция клиентского поведения. Теперь эти опоры начинают размываться. ИИ меняет структуру издержек, стейблкойны подтачивают депозитную базу, встроенные финансовые сервисы выносят банковские продукты за пределы банков, а платежи перестают быть отдельным продуктом и превращаются в фоновую инфраструктуру.
В результате рынок входит в жесткую фазу, где вопрос уже не в том, кто быстрее внедрит технологии, а в том, кто вообще сохранит право быть интерфейсом между клиентом и деньгами.
Главный тренд 2026 года – промышленное внедрение искусственного интеллекта. Банки в основном завершили фазу презентаций, пилотов и лабораторных экспериментов. Теперь начинается масштабирование. Генеративный ИИ и агентные системы переходят в промышленную среду: обслуживание клиентов, борьба с мошенничеством, идентификация и проверка клиентов, контроль за отмыванием денег, комплаенс, кредитный скоринг, внутренние операции, документооборот и управление рисками постепенно автоматизируются.
Deloitte, EY, KPMG и Forrester сходятся в одном: конкурентоспособность банка в ближайшие годы будет определяться не объемом ИТ-бюджета, а способностью встроить ИИ в ключевые процессы и выстроить вокруг него единую архитектуру данных.
Причина проста: банковский сектор исторически перегружен ручными операциями, дублированием функций и низкомаржинальной операционной рутиной. ИИ впервые дает возможность резко снизить соотношение расходов и доходов без механического сокращения бизнеса. Поэтому крупнейшие банки уже не рассматривают ИИ как инструмент повышения эффективности отдельных функций – речь идет о полной перестройке операционной модели.
Наиболее сильный эффект ИИ проявляется в трех направлениях. Во-первых, он резко сокращает операционные расходы через автоматизацию бэк- и мидл-офиса. Во-вторых, увеличивает выручку за счет персонализации, динамического ценообразования и интеллектуальных продаж. В-третьих, снижает потери от мошенничества, ошибок и слабой оценки кредитных рисков. В совокупности это меняет саму механику банковской прибыли.
Но здесь возникает развилка. Большинство банков застревает в промежуточной фазе: расходы на ИИ уже растут, а системного эффекта в финансовом результате пока нет. Именно поэтому PwC и Bain все чаще предупреждают о риске «вечных пилотов», когда миллиарды уходят в хранилища данных, облачную инфраструктуру и управление данными, но не превращаются в масштабируемую модель. В таком сценарии ИИ временно ухудшает, а не улучшает финансовый результат.
Экономика банков под давлением
Технологическая гонка резко повышает минимальный порог входа в отрасль. Чем глубже ИИ проникает в банковские процессы, тем дороже становится сама возможность оставаться конкурентоспособным. Отсюда новая волна консолидации: слияния и поглощения ускоряются не ради роста, а из-за необходимости тянуть дорогой технологический контур. Масштаб снова становится ключевым преимуществом, а небольшие банки рискуют уйти в нишу или стать объектами поглощения.
Игра по-крупному: какие испытания ждут банковскую сферу России в ближайшее время
Одновременно меняется структура доходов. Процентная модель постепенно теряет доминирование. На фоне давления на маржу и снижения ставок банки смещаются в комиссии, управление капиталом, платежные сервисы, корпоративные цифровые данные и встроенные финансовые решения. Банк все меньше зарабатывает на балансе и все больше – на инфраструктуре, данных и клиентском потоке.
Именно поэтому платежи становятся центральным полем конкуренции. Они теряют статус отдельного продукта и превращаются в невидимый слой экономики. Мгновенные платежи, оплата «через банк», встроенные платежи, открытый банкинг, электронные кошельки и системы мгновенных расчетов радикально меняют поведение пользователей: клиент больше не «идет в банк» – финансовая функция встраивается в его действие.
Это опасно для традиционных банков, потому что интерфейс постепенно уходит к технологическим платформам, маркетплейсам, экосистемам и интеллектуальным помощникам. Банк рискует остаться поставщиком лицензии, баланса и регуляторного контура, потеряв прямой контакт с клиентом. Поэтому аналитики Forrester прогнозируют рост сценариев, где финансовое действие инициирует уже не человек, а алгоритм.
Следующий слой давления – стейблкойны и токенизированные деньги. Речь идет не о криптовалютных спекуляциях, а о перестройке глобальной расчетной инфраструктуры. Стейблкойны обеспечивают круглосуточные расчеты, мгновенные переводы, программируемые платежи и обход традиционных банковских ограничений. Часть ликвидности начинает уходить за пределы банковского контура.
Jefferies оценивает потенциальный отток депозитов в 3–5% на горизонте нескольких лет – и даже этого достаточно, чтобы ударить по чистой процентной марже. Проблема не столько в объеме, сколько в эрозии дешевого фондирования. Если стоимость пассивов растет, а контроль над платежным потоком снижается, структурная прибыльность ухудшается даже без кризиса.
Особенно важно, что это медленный процесс: не резкий отток, а постепенное размывание депозитной базы. Клиент начинает хранить часть ликвидности вне банков, использовать альтернативные платежные контуры и жить в смешанной финансовой среде. Это опаснее шока, потому что разрушает модель незаметно.
Поэтому крупнейшие банки уже входят в токенизированные депозиты, цифровое хранение активов, инфраструктуру расчетов и программируемые деньги, пытаясь встроиться в новую архитектуру до того, как она станет стандартом.
Борьба за данные, доверие и контроль
Параллельно усиливается риск мошенничества, основанного на ИИ. Генеративные модели резко повышают качество дипфейков, синтетических личностей и автоматизированных атак. Традиционные системы безопасности быстро устаревают. Киберустойчивость становится не ИТ-функцией, а условием выживания бизнеса.
Это требует перехода к системам мониторинга в реальном времени, поведенческой аналитике, проверке цифровой идентичности и интеллектуальным системам контроля. Но по мере роста автономности алгоритмов банки вынуждены передавать им все больше решений, а значит, любая ошибка начинает масштабироваться мгновенно.
Отсюда – борьба за данные. В новой модели главным активом становятся не отделения и не капитал, а база данных. Кто контролирует данные, тот контролирует ИИ, риск-модели, персонализацию и платежные потоки.
Открытый банкинг эволюционирует в открытую финансовую экосистему: банки превращаются в архитекторов экосистем. Программные интерфейсы и транзакционные данные становятся самостоятельным источником монетизации. Банк – это уже не «место хранения денег», а инфраструктурный слой цифровой экономики.
Но возникает парадокс: чем больше открытости, тем выше риск потери прямого контакта с клиентом. Банки вынуждены одновременно масштабировать экосистемы и удерживать собственную ценность как интерфейса.
Инфраструктурно сектор переходит к модульной архитектуре и гибридным облачным решениям. Старые системы слишком медленные и дорогие для среды, управляемой ИИ. Но миграция – это смена двигателя в полете: под давлением регуляторов, киберрисков и непрерывной операционной нагрузки.
В ближайшие годы это приведет к жесткой технологической селекции. Победят те, кто сможет объединить ИИ, данные, платежи, риск-контроль и цифровые деньги в единую систему. Проиграют банки с тяжелыми устаревшими системами, слабой аналитикой и зависимостью от процентной маржи и депозитной базы. Их модель будет терять прибыльность даже без кризиса.
Конкуренция смещается от продуктов к повседневной привычке пользователя. Банк больше не сравнивают с банком – его сравнивают с любым цифровым сервисом. Поэтому ключевыми становятся скорость, простота и отсутствие трения. Отсюда проактивный банкинг: банк сам предсказывает потребность, управляет лимитами, предупреждает риски и инициирует действия до запроса клиента. Приложение превращается в финансовую операционную систему жизни, а сам банк становится все менее заметным как отдельная сущность.
Но чем выше автоматизация, тем выше риск кризиса доверия. Ошибки алгоритмов, необъяснимые отказы, агрессивные рекомендации и отсутствие возможности быстро связаться с человеком начинают напрямую влиять на лояльность. Безопасность становится частью клиентского опыта, а не только внутренней функции. Поэтому возрастает значение объяснимости решений и прозрачности алгоритмов. Банк будущего должен не только принимать решения, но и объяснять их.
ИИ как инструмент выживания
В российском контексте трансформация выглядит еще жестче. С одной стороны, высокая цифровизация, сильные платежные сервисы и продвинутый клиентский опыт, с другой – рост стоимости риска, давление на капитал, резервирование, ограниченный доступ к глобальной инфраструктуре и санкционные ограничения.
Это делает российские банки одними из самых агрессивных участников ИИ-гонки не из-за избытка капитала, а из-за необходимости удерживать рентабельность. Здесь ИИ не инструмент роста, а инструмент выживания.
Формально сектор остается прибыльным, но качество прибыли ухудшается: растет стоимость риска, усиливается давление на капитал, увеличиваются резервы, а рост все больше зависит от управления балансом, а не расширения бизнеса. Эпоха «легких денег» заканчивается. Рост становится дороже, риск – выше, эффективность – критичнее.
Скачок, еще скачок: что мешает российскому бизнесу реализовать ИИ-потенциал
Именно поэтому ИИ в России – это не история инноваций, а механизм удержания рентабельности. Банки уже используют его в антифроде, скоринге, комплаенсе и операциях, но ключевой сдвиг впереди: переход от точечных решений к полностью ИИ-ориентированной операционной модели.
Реальный эффект возникает только тогда, когда ИИ становится частью базовой инфраструктуры и начинает управлять клиентскими сценариями, рисками и операциями end-to-end.
Но здесь возникает риск новой технологической гонки с высокой стоимостью входа. Масштабные инвестиции в ИИ, данные, кибербезопасность и технологическую независимость усиливают разрыв между лидерами и остальными игроками. Консолидация становится системной.
Архитектурно российская модель будет отличаться от глобальной. На мировом рынке усиливаются стейблкойны и децентрализованные деньги. В России – жестко контролируемая архитектура: цифровой рубль, цифровые финансовые активы и закрытые цифровые контуры.
Цифровой рубль – это не просто платежный инструмент, а попытка сохранить контроль над денежной системой в момент ее цифровой трансформации.
Для банков это двойственная ситуация: участие в новой инфраструктуре через хранение активов и токенизацию, но одновременно потенциальное снижение роли посредника в расчетах. В итоге сектор входит в сложный переходный период, где одновременно нужно сохранять прибыльность, инвестировать в ИИ, перестраивать инфраструктуру и адаптироваться к новой денежной системе.
Ключевой актив будущего – способность одновременно управлять данными, автоматизацией и доверием. Победят те, кто объединит ИИ-ориентированную модель, низкую стоимость обслуживания, сильную архитектуру управления рисками и встроенность в цифровую денежную инфраструктуру. Проиграют те, кто останется в логике устаревших систем, дорогих процессов и процентной модели как единственного источника прибыли.
Для клиента итог будет выглядеть просто: меньше трения, быстрее решения, персонализация и почти невидимые платежи. Но за этим – система тотальной автоматизации финансовых потоков в реальном времени.
И главный вопрос уже не в том, станут ли банки технологическими компаниями, это уже произошло. Вопрос в том, кто будет контролировать финансовый интерфейс: банк, технологические платформы, интеллектуальные системы или государственная цифровая инфраструктура.
Автор – директор по стратегии ИК «Финам»
