Российский финансовый сектор перед вызовами развития технологических инноваций

Введение.

Финансовый сектор относится к числу отраслей, которые наиболее активно внедряют технологические инновации и искусственный интеллект (ИИ). Интеллектуальные системы применяются для развития чат-ботов и систем клиентской поддержки, развития инструментов предсказательной аналитики, направленной на прогнозирование потребностей клиентов и формирование более персонализированных предложений, повышения эффективности кредитного скоринга, противодействия мошенничеству, риск-менеджмента, а также для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов [2].

В 2025 г. наблюдался значительный рост глобальных инвестиций в развитие финансовых технологий. В первой половине 2025 г. мировой финтех-сектор привлек 44,7 млрд долл. в рамках 2 216 сделок [11, 29]. Инвесторы рассматривают потенциал ИИ для трансформации различных аспектов жизненного цикла управления активами в финансовом секторе, повышения эффективности внутренних процессов компаний и улучшения управления взаимоотношениями с клиентами, обнаружения мошенничества, оптимизации ликвидности и маршрутизации транзакций [18]. Более половины глобальных инвестиций в финтех в первом полугодии 2025 г. (26,7 млрд долл.) пришлось на Северную и Южную Америку, в первую очередь за счет приобретения американской компании Next Insurance за 2,6 млрд долл. Регион EMEA (Европа, Ближний Восток и Африка) занял второе место с большим отрывом, привлекая 13,7 млрд долл. инвестиций в финтех-сферу, в первую очередь благодаря поглощению британской компании Preqin за 3,2 млрд долл. В регионе APAC (Азиатско-Тихоокеанский регион) инвестиции составили всего 4,3 млрд долл., в первую очередь благодаря приобретению японской компании WealthNavi за 571,3 млн долл. [18, 19, 29].

В научной литературе, посвященной трансформации финансового сектора под влиянием цифровых технологий, доминирует дискурс о потенциальных выгодах этого процесса, проявляющихся в повышении эффективности деятельности финансовых организаций, финансовой инклюзии и расширении потребительского выбора [10, 11]. Вместе с тем, стремительная цифровизация финансовых услуг, развитие финтехнологий, криптоактивов и алгоритмизированных сервисов формирует новую архитектуру нетривиальных рисков [6, 12]. В этом контексте изучение механизмов и способов преодоления возникающих вызовов представляет научный и практический интерес как направление, преследующее цель разработки адаптивных решений возможного нивелирования, снижения и контроля рисков в финансовой сфере.

Имеющиеся к настоящему времени ключевые исследования рисков функционирования финансового сектора в результате развития финтеха представляют собой разнонаправленный спектр направлений научного поиска [13]. Наиболее концептуально продвинутым можно назвать направление, связанное с изучением регуляторно-надзорных вызовов (RegTech и SupTech) [7, 9]. Его представители [4, 5, 8] справедливо отмечают, что классическое правило-ориентированное регулирование проигрывает в «гонке вооружений» с технологиями. Логичным ответом на усиливающиеся вызовы является предлагаемый ими переход к регулированию, основанному на принципах, данных и технологиях (регулятивные песочницы, SupTech) [8]. Тем не менее, в названном исследовательском поле еще недостаточно изучены сопутствующие риски этого перехода, среди которых угроза чрезмерной зависимости надзорных органов от решений частных технологических компаний, возникновение «эффекта черного ящика» уже на уровне регулятора, а также риск фрагментации глобальных стандартов из-за несовместимости национальных RegTech-решений.

Вторым важным направлением научного дискурса можно назвать изучение операционных и киберрисков. В частности, исследования [16, 20] идентифицируют кибербезопасность как критическую уязвимость современного финансового сектора. Однако существующие исследования зачастую носят технический характер, не интегрируя эти риски в контекст бизнес-моделей и управления. Недооцененным остается и системный операционный риск, вытекающий из унификации технологических платформ и stack-решений в финансовом секторе. Аналитики отмечают [3, 28], что атака на одного ключевого провайдера облачных услуг, API-шлюза или вендора моделей ИИ может вызвать каскадные сбои у множества финансовых институтов, создавая новую форму системного кризиса, не связанного с капиталом или ликвидностью.

Третьим крупным исследовательским направлением по рассматриваемой проблематике является изучение макрофинансовой стабильности и трансформации рынка в результате глобальной цифровизации финсектора. В работах ряда исследователей [6, 12], к данной группе относятся риск концентрированной уязвимости у непруденциально регулируемых провайдеров (теневой банкинг) [16], процикличность алгоритмического кредитования и проблема «цифрового набега». Отметим, что упомянутые исследования часто носят ретроспективно-констатирующий характер. Они фиксируют уже проявившиеся тренды (например, рост P2P-кредитования), однако обладают ограниченным инструментарием для прогнозирования рисков следующего поколения, связанных с глубокой интеграцией ИИ или децентрализованными финансами [14, 21, 23].

В целом, в настоящее время научный дискурс, посвященный рискам развития финансовых технологий, перешел от этапа первоначальной идентификации к этапу структурирования и концептуализации. Однако несмотря на растущее число публикаций, изучение проблемного поля, рассматриваемого в данной статье, все еще носит фрагментарный характер, что требует его дальнейшего осмысления. Сфокусированное изучение возможностей и ограничений адаптивных решений по снижению рисков для финансового сектора ввиду развития финансовых технологий приобретает особую актуальность для поддержания стабильности и эффективности функционирования российской финансовой сферы.

Цель статьи заключалась в разработке адаптивных решений, направленных на снижение рисков для российского финансового сектора, возникающих в результате развития финансовых технологий. Гипотеза исследования состояла в предположении о наличии устойчивых системных рисков в отечественном финансовом секторе в результате развития финансовых технологий. Методология исследования базировалась на применении системного сравнительного анализа данных специализированных отчетов Банка России, международных консалтинговых компаний, трудов отечественных и зарубежных исследователей.

Результаты.

Цифровизация финансов сопряжена с рядом взаимосвязанных рисков. В подготовленном Банком России отчете «Основные направления развития финансовых технологий на период 2025-2027 гг.» [1], в частности, выделены организационно-координационные, технологические и рыночно-конкурентные группы угроз, каждая из которых требует специфического набора превентивных и компенсирующих мер. Анализ данных рисков в контексте отечественной и мировой практики способов управления ими, как представляется, позволит сформулировать более комплексный подход к их нивелированию или снижению.

Первая группа вызовов, объединяющая организационно-координационные риски, связана со сложностью межведомственного взаимодействия, характерного для реализации многосторонних инициатив в финансовом секторе. Комплексный характер преобразований требует согласованных действий регулятора (в Российской Федерации таковым выступает Банк России), органов исполнительной власти и участников финансового рынка. Основная угроза заключается в увеличении фактических сроков разработки, согласования и принятия необходимых законодательных изменений относительно плановых показателей, что может привести к запаздыванию реализации всей программы и снижению ее конечного эффекта. Снижению данной группы рисков может поспособствовать развитие практики осуществления межведомственного взаимодействия, координации и применения проектных подходов к реализации мероприятий, например, как это предусмотрено Банком России. Также важную роль в нивелировании организационно-координационных рисков может сыграть создание формализованных межведомственных рабочих групп или постоянных комитетов по цифровой трансформации с четким мандатом, графиком встреч и системой KPI. Примером зарубежной практики, в частности, может служить деятельность Европейского совета по системным рискам (ESRB) или Межведомственной рабочей группы по финансовым технологиям в США (FSOC's FinTech Working Group), которые обеспечивают платформу для координации политик между различными регуляторами. Применение методологии «регуляторных песочниц», где регулятор выступает фасилитатором взаимодействия между инноваторами, традиционными участниками рынка и другими госорганами, также может ускорить согласование экспериментальных режимов. Помимо этого, необходимо внедрение публичных дорожных карт трансформации с этапными контрольными точками и назначенными ответственными организациями. Такой подход, используемый, например, Управлением по финансовому регулированию и надзору Великобритании (FCA) в его стратегических документах, повышает прозрачность и подотчетность всех заинтересованных сторон.

Вторая группа вызовов, возникающая вследствие внедрения масштабных технологических проектов, создает риски их несвоевременной реализации из-за отсутствия или неготовности необходимых отечественных ИТ-решений и оборудования. В России технологические риски усугубляются санкционным давлением, которое может приводить к увеличению сроков и издержек проектов, использующих определенные зарубежные технологии, в связи с необходимостью поиска или разработки аналогов. Снижению технологических рисков может поспособствовать ряд мер. Во-первых, необходим систематический мониторинг, анализ и оценка наличия отечественного программного и аппаратного обеспечения, а также учет санкционных рисков при реализации проектов. Развитие репозитория отечественных ИТ-решений на базе Ассоциации «ФинТех». Во-вторых, требуется активное стимулирование открытых стандартов и API-интерфейсов. Например, директива PSD в ЕС через требование к открытому банкингу создала стимулы для развития экосистемы независимых технологических провайдеров, снижая зависимость от монополистов, что также поспособствовало технологическому суверенитету. В-третьих, важное значение имеет поощрение государственно-частного партнерства в R&D. Подобная инициатива, в частности, была реализована компанией «Project Guardian» в Сингапуре, где регулятор (MAS) совместно с финансовыми институтами и финтех-компаниями исследует применение DeFi в управлении активами. Подобные форматы позволяют распределить затраты на разработку и тестирование новых технологий. В-четвертых, необходимо развитие практик технологического (due diligence) и сценарного планирования (stress-testing) для критически важной финансовой инфраструктуры с целью оценки устойчивости к внешним шокам, включая санкции и разрывы цепочек поставок.

Рыночно-конкурентные риски монополизации технологий, образующие третью группу вызовов развития финансовых инноваций, обусловленные прежде всего ресурсоемкостью их разработки может привести к монополизации финтеха крупными участниками рынка, обладающими достаточными человеческими и финансовыми ресурсами. Такая практика может усугубить отставание средних и небольших участников финансового сектора, а в долгосрочной перспективе может позволить рыночным лидерам препятствовать регуляторным инициативам, направленным на обеспечение равного доступа к технологиям. Для снижения рыночно-конкурентных рисков необходимо формирование равноудаленной цифровой и платежной инфраструктуры, содействие развитию правового регулирования для поддержания конкуренции, создание стимулов для инноваций для всех участников и предупреждения недобросовестной конкуренции. В мировой практике для ограничения воздействия данной группы рисков используется продвижение модели «регуляторных лабораторий для МСП» (SME-focused regulatory labs), как это делает Комиссия по ценным бумагам и биржам Гонконга (SFC), предлагая упрощенные процедуры и консультационную поддержку для небольших инноваторов. Это снижает барьеры входа в отрасль для новых участников. Также возможна реализация принципа «same activity, same risk, same regulation» (одинаковая деятельность – одинаковый риск – одинаковое регулирование). Этот подход, декларируемый регуляторами в ЕС и Великобритании, направлен на предотвращение создания необоснованных конкурентных преимуществ для новых или традиционных игроков и обеспечивает равные условия. Одним из эффективных решений является создание открытых инновационных платформ и API-хабов регуляторами. Например, Банк Англии предоставляет API для доступа к своим данным и сервисам, а также стимулирует финансовые институты делать то же самое, что создает равные возможности для разработчиков разного масштаба и предотвращает «блокировку» данных и сервисов у крупных игроков.

Помимо рассмотренных рисков развития финансовых технологий и использования ИИ в финансовом секторе, также необходимо упомянуть о существовании рисков экономического, этического характера, а также рисков в области информационной безопасности.

Основной вектор нивелирования и снижения возникающих рисков заключается в применении принципов риск-ориентированного регулирования, которые предполагают зависимость уровня регуляторных требований от объема и вероятности реализации рисков внедрения финансовых технологий и ИИ [2]. На основе проведённого анализа национальной и международной нормативной практики управления рисками внедрения технологических инноваций и ИИ в финансовой сфере можно выделить три базовых подхода к их регулированию (табл. 1).

Таблица 1

Подходы к регулированию рисков развития финансовых технологий

Каждый из подходов (табл. 1) отражает разный баланс между целями инновационного развития и обеспечения стабильности и безопасности в финансовом секторе применяющего его государства. Выбор конкретного подхода определяется национальными приоритетами, уровнем зрелости финансового рынка и институциональной способностью регулятора. Вместе с тем, наиболее перспективным видится дальнейшее совершенствование гибридных и риск-ориентированных моделей, способных гибко сочетать чёткие гарантии для критически важных сфер со свободой для эксперимента и роста в остальных областях, что особенно актуально в условиях стремительной технологической эволюции. Используемая в Российской Федерации риск-ориентированная парадигма регулирования финтеха и ИИ позволяет классифицировать ее как преимущественно стимулирующий подход к регулированию. Ей свойственна относительно либеральная регуляторная среда (в сопоставлении с гибридными моделями), что создает предпосылки для диверсификации методов риск-менеджмента. Однако центральная дилемма данной модели – необходимость синхронизации целей технологического развития финансового сектора и обеспечения его стабильности и защищенности все еще остается неразрешенной.

Заключение

Эффективная имплементация стратегий цифровой трансформации финансового сектора сопряжена со сложным комплексом рисков, нейтрализация которых не может быть обеспечена исключительно административно-командными методами. Ключевым фактором формирования устойчивой и конкурентоспособной цифровой экосистемы выступает адаптивная интеграция отечественного регуляторного опыта с апробированными международными практиками. К таковым, в частности, относятся: институционализация межведомственных координационных структур, продвижение открытых стандартов и интероперабельных решений, развитие механизмов государственно-частного партнерства, а также разработка целевых регуляторных программ, учитывающих специфику малого и среднего предпринимательства. Системное применение указанных мер позволяет существенно снизить вероятность реализации стратегических рисков, таких как хронические задержки трансформации, рост технологической зависимости от внешних решений и монополизация рынков, тем самым обеспечивая достижение долгосрочных целей национальной цифровой повестки.

В российской правоприменительной действительности доминирующей моделью выступает стимулирующий риск-ориентированный подход к регулированию инновационных технологий и ИИ в финансовой сфере. Его методологической основой является пропорциональное комбинирование инструментов «мягкого права», отраслевого саморегулирования и точечного (адресного) нормативного вмешательства, где интенсивность и характер регуляторного воздействия калибруются в соответствии с оценкой потенциального ущерба и вероятности материализации конкретных рисков, присущих внедрению финтех-решений.

Несмотря на обозначенную прогрессивность данного подхода, перманентный компаративный анализ и критическое освоение лучших международных практик в сфере управления технологическими рисками остаются императивом. Такая деятельность составляет важнейший элемент процесса идентификации, оценки и разработки превентивных мер для рисков, генерируемых ускоренным развитием и операционализацией инновационных технологий и ИИ в финансовом секторе.