7 главных инсайтов о будущем финтеха с FinNext 2026
На неделе побывал на форуме финансовых инноваций FinNext.
Если коротко - ощущение, что финтех окончательно перешел из стадии разговоров о будущем в стадию реальной перестройки индустрии.
Раньше обсуждали, будет ли AI в банках.
Сейчас обсуждают, кто быстрее перестроит процессы.
Ниже - несколько выводов, которые показались мне самыми важными.
1. AI стал инфраструктурой бизнеса, а не экспериментом
Еще несколько лет назад AI в банках был скорее лабораторией.
По данным, которые приводили на конференции:
- инвестиции в AI выросли примерно в 13 раз за последние 10 лет
- около 26% корпоративных IT-бюджетов уже направляется на AI
- банки, активно внедряющие AI, получают примерно +4% к рентабельности капитала
- при этом прибыль банков без AI может сократиться примерно на 10% в горизонте 5-10 лет
AI начинает влиять на cost/income, скорость операций, эффективность команд и масштабирование сервисов.
2. Главная проблема - не внедрение AI, а перестройка процессов
Одна из важных мыслей, которая звучала сразу в нескольких выступлениях.
Большинство компаний начинают внедрение AI примерно одинаково:
делают пилоты, тестируют модели, автоматизируют отдельные задачи.
Но у такого подхода есть ограничение.
Если автоматизировать старый процесс, результат обычно остается тем же, просто происходит быстрее.
Автоматизировать старый процесс - не то же самое, что построить новый.
Поэтому компании, которые получают реальный эффект, обычно делают не автоматизацию, а пересборку процессов.
3. Кейс Klarna хорошо показывает ограничения AI
Хороший пример обсуждали на конференции - опыт Klarna.
В 2024 году компания активно внедрила AI в клиентский сервис и заменила около 700 операторов чат-ботами.
Результаты выглядели впечатляюще:
- около $40 млн ожидаемого экономического эффекта
- ускорение времени ответа примерно в 5 раз
- около 2,3 млн диалогов с AI за первый месяц работы
Но через некоторое время компания столкнулась с другой проблемой.
Качество клиентского сервиса начало снижаться.
AI хорошо справлялся с типовыми запросами, но хуже - с более сложными ситуациями.
В результате Klarna постепенно вернула часть операторов.
Этот кейс хорошо показывает текущую стадию развития AI.
Он отлично усиливает процессы и автоматизирует рутину, но полностью заменить людей пока может далеко не во всех сценариях.
4. Банки будущего строятся вокруг данных и процессов
Еще один вывод из нескольких докладов - AI работает только там, где есть правильная архитектура.
Чтобы AI давал эффект, нужны несколько базовых вещей:
- единый слой данных
- процессный контур (BPM или аналогичные системы)
- аналитика процессов
- автоматизация операций
Если данные разбросаны по разным системам и процессы не формализованы, AI просто некуда встроить.
Поэтому многие банки сейчас сначала занимаются архитектурой, а уже потом AI.
5. Финтех выглядит современно, но внутри идет тяжелая трансформация
Есть еще один интересный контраст.
Снаружи финтех выглядит очень современно - мобильные приложения, быстрые сервисы, удобные интерфейсы.
Но внутри многих банков до сих пор работают системы, которым 15-20 лет и больше.
Особенно это заметно в корпоративном банкинге.
Поэтому одна из главных задач ближайших лет для банков - не только внедрение AI, но и переписывание архитектуры.
Иногда речь идет о миграциях платформ, которые длятся 5-8 лет и требуют работы десятков команд.
6. Конкуренция будет не за технологии, а за скорость изменений
Еще одна мысль, которая хорошо прозвучала на конференции.
Вопрос уже не в том, у кого лучше модели или алгоритмы.
AI становится доступным инструментом.
Поэтому конкурентное преимущество будет у тех компаний, которые:
Другими словами, выигрывать будут не самые технологичные, а самые быстрые.
7. Цифровой рубль ближе, чем кажется
Отдельный блок обсуждений был посвящен цифровому рублю.
Важно, что разговоры уже идут не про концепцию, а про подготовку инфраструктуры.
Пока для многих это выглядит как будущий проект.
Но по ощущениям из обсуждений - внедрение цифрового рубля ближе, чем кажется.
И для банков это будет не просто новый инструмент, а изменение платежной инфраструктуры.
Что это значит для индустрии
После FinNext у меня сложилось несколько простых выводов.
- AI уже начинает влиять на прибыль банков.
- Побеждают не пилоты, а масштабирование решений.
- Главный актив для AI - данные.
- Главный дефицит - люди, которые умеют внедрять AI в процессы.
- Окно возможностей сейчас открыто.
Финтех в ближайшие годы будет меняться быстрее, чем в предыдущие десять лет.
И основная конкуренция банков будет происходить не в продуктах, а в скорости трансформации.