Ниже разберём ключевые тренды, которые сильнее всего повлияют на рынок в 2026 году, и то, как они изменят жизнь клиентов.
ISO 20022: платежи как структурированные данные
ISO 20022 (международный стандарт обмена электронными сообщениями между организациями финансовой отрасли) часто воспринимают как простой формат сообщений. На деле это фундаментальная трансформация платежей: из короткой транзакционной строки они превращаются в структурированный набор полей (идентификаторы, назначение, атрибуты, контекст). Для бизнеса это открывает двери для автоматизации и аналитики, а для клиентов — минимизирует и ускоряет решение проблемных ситуаций. Банк России ведёт отдельный раздел по ISO 20022 и внедрению стандарта в национальной платёжной системе. Что это даёт клиентам:
- Меньше ошибок и зависших платежей за счёт более строгих правил заполнения.
- Ускоренное расследование проблем и возврат средств.
- Точнее антифрод-системы: появляется больше структурированных признаков для выявления мошеннических сценариев.
Самый частый «провал» при использовании ISO 20022 — качество данных, когда стандарт внедрён, а точность заполнения полей не контролируется. На практике это упирается в возможности используемой СУБД: именно она должна обеспечивать работу с большими объёмами структурированных платёжных данных, строгие схемы, контроль целостности и стабильную производительность под пиковыми нагрузками. В 2026 г. лидеры отрасли сосредоточатся не столько на «переходе на стандарт», сколько на единых правилах заполнения и контроле качества данных во всех системах, формирующих платёж.
Графовые модели в антифроде и AML: мошенничество как сеть связей
Правило «если сумма больше X, то ставим флаг» давно отстаёт от мошенников. Современные схемы — это цепочки переводов, повторяющиеся устройства и адаптивные сценарии, образующие целую сеть, а не изолированные транзакции. Банки всё чаще используют графовые подходы: строят связи между сущностями («человек — устройство — счёт — карта — телефон — событие») и выявляют подозрительные паттерны не по одной операции, а по поведению всей сети. Для клиента внедрение графовой модели означает:
- меньше ложных блокировок — система анализирует контекст, а не одну операцию;
- более надёжную защиту транзакций — ловятся не только похожие платежи, но и связанные схемы.
По данным Банка России, в январе — марте 2025 года банки предотвратили 43,8 млн попыток хищений и защитили 4,6 трлн рублей средств клиентов. При этом злоумышленникам всё-таки удалось совершить 296,6 тыс. операций почти на 6,9 млрд рублей.
Если банк не имеет возможности качественно связать сущности (человек, устройство, счёт, телефон и т. д.), граф остаётся красивой, но бесполезной схемой. Именно поэтому в 2026-м антифрод превратится в задачу управления данными (data governance): идентификацию, качество мастер-данных, единые справочники и управление событиями. Ключевую роль здесь играет СУБД: классические транзакционные и аналитические базы дополняются или переосмысливаются под графовые и гибридные сценарии, где важны скорость связок, масштабируемость и согласованность данных. Без подходящей СУБД графовые модели остаются экспериментом, а не промышленным инструментом.
Синтетические данные: ускорение разработки без риска утечек
В рамках World Economic Forum в 2025 были выделены синтетические данные как самостоятельный тренд, что подчёркивает их преимущества и риски (включая вопросы доверия и качества). Суть в искусственно сгенерированных наборах данных, которые ведут себя как реальные с теми же связями, распределениями и аномалиями, но не содержат персональной информации клиентов.
Банки получают ощутимую выгоду. Рассмотрим основные преимущества:
- Разработка и тестирование продуктов и сервисов идут быстрее. Командам не нужно месяцами согласовывать доступ к «живым» данным, проходить комплаенс и проверки безопасности.
- Резко снижается риск утечек. Даже если такой датасет (набор данных) окажется за пределами защищённого контура, в нём нет реальных клиентов, счетов и операций.
- Проще работать с ИИ и антифродом. Для обучения моделей нужны большие и разнообразные данные, включая редкие и «пограничные» сценарии. Синтетика позволяет специально «досоздавать» мошеннические кейсы, нестандартные поведения и стресс-сценарии, редко встречающиеся в реальной истории.
- Меньше барьеров со стороны регуляторов. Использование персональных данных в тестах и песочницах — одна из самых проблемных зон. Синтетические данные снимают значительную часть этих ограничений.
- Возможность легче и быстрее масштабировать процессы. Можно создавать копии датасетов под разные команды, проекты и среды, не боясь, что кто-то получит лишний доступ к чувствительной информации.
Важно понимать и ограничения: синтетические данные полезны ровно настолько, насколько хорошо они отражают реальность. Если исходные данные плохого качества или модель генерации упрощает картину, то и результаты тестов будут искажёнными. Поэтому в 2026 году банки будут управлять синтетикой как активом: с проверками качества, сценариями применения и чёткими правилами, где искусственные данные заменяют реальные, а где дополняют.
OpenAPI и Open Finance: согласие клиента как продукт
OpenAPI (open application programming interface, открытые программные интерфейсы для обмена данными) давно позволяют финансовым компаниям обмениваться данными внешние сервисы (с разрешения банка) подключаться к банковским системам, получают информацию о счетах, инициируют платежи, проверяют статус операций.
Однако сегодня рынок переходит к следующему этапу — open finance (открытые финансы). Это более широкая модель, где финансовые данные клиента могут передаваться между разными участниками рынка по его явному согласию: не только между банками, но и между финтех-сервисами, страховщиками, инвестиционными платформами и другими игроками. Open finance увеличивает сценарии использования и усиливает требования к безопасности, качеству данных и ответственности за их использование.
В России развитие стандартов OpenAPI координирует «Ассоциация ФинТех». Так, в 2025 году, например, сообщалось о согласовании пакета новых и обновлённых стандартов и планах миграции отрасли. Это означает, что обмен данными между участниками финансового рынка будет становиться более массовым, формализованным и одновременно более чувствительным с точки зрения рисков и доверия клиентов.
Точечная аналитика прибыльности
В 2026 году банки отходят от процесса «цифровизируем всё подряд». Они переходят к расчёту реальной эффективности: где диджитализация приносит прибыль, а где увеличивает убытки от ошибок, нагрузки на контактный центр, риски и потери от мошенничества.
McKinsey в Global Banking Annual Review 2025 описывает разворот к точному подходу: выигрывают те, кто делает точечные улучшения и управляет эффективностью с помощью метрик, а не лозунгов. В итоге банки начнут избавляться от дорогой ручной работы, оптимизировать каналы обслуживания, честно оценивать продукты и масштабировать только прибыльные сегменты.
Генеративный ИИ взрослеет: от помощника к операционным решениям
Раньше генеративный ИИ применяли в «безопасных» зонах: чат-боты, черновики писем, резюме диалогов с клиентами. В 2026-м он всё чаще внедряется в процессы, где цена ошибки высока: онбординг и верификация пользователей, подготовка документов, первичная обработка претензий, подсказки комплаенсу, помощь риск-командам и антифроду. Регуляторы тоже ужесточают контроль. Банк России в 2025 году выпустил Кодекс этики в сфере разработки и применения ИИ на финансовом рынке и отдельно описал принципы (человекоцентричность, справедливость, прозрачность, безопасность и ответственное управление рисками). В конце 2025-го также были опубликованы консультационные материалы про применение ИИ на финансовом рынке и подходы к управлению рисками и качеством.
Главный вывод простой: выигрывает не тот, кто разработал и подключил модель, а тот, кто выстроил вокруг неё дисциплину данных и контроля. Для клиента зрелый ИИ означает более быстрые решения и меньше ручной рутины (ожидание оператора, проверка и разбор обращений и т. д.)
Практические признаки зрелости ИИ в банке:
- Решения опираются на разрешённые, проверяемые источники данных, а не на общие рассуждения.
- Есть трассировка (прослеживаемость): из каких данных и шагов сформирован вывод.
- Модель управляется как риск: тестирование, мониторинг качества, ограничения сценариев использования.
В 2026 году цифровизация финансового сектора перестаёт быть гонкой за «вау-функциями» и становится разговором о фундаменте: данных, стандартах, безопасности и управляемом ИИ. СУБД в этой логике перестаёт быть «технической деталью ИТ»: она становится стратегическим активом, от которого напрямую зависят скорость принятия решений, устойчивость сервисов и возможность безопасно масштабировать ИИ и аналитику. Именно поэтому выбор и развитие СУБД всё чаще обсуждается на уровне бизнеса, а не только архитекторов. Побеждать будут не внедренцы технологий, а мастера превращения данных в быстрые, проверяемые решения без потери доверия. Клиенты таких финансовых компаний получат меньше ошибок, волокиты, оперативный разбор спорных операций, надёжную защиту от мошенничества и контроль доступа к их данным.
Автор статьи:
Юлия Ильина
Директор департамента по работе с финансовым сектором и международным бизнесом Группы Arenadata
Источник: ФИНАМ