Информационная система работы банка с физическими лицами: комплексный анализ, проектирование и современные тренды в условиях цифровой трансформации

На конец 2025 года 90% покупок в России оплачиваются безналичным способом. Эта ошеломляющая статистика не просто отражает изменение потребительских привычек, она кристально ясно демонстрирует глубину цифровой трансформации, произошедшей в финансовом секторе, и ту центральную роль, которую играют информационные системы в повседневной жизни каждого человека. От некогда экзотических онлайн-банкингов до повсеместных бесконтактных платежей и биометрической идентификации — банк будущего уже здесь, и его облик формируется сложным взаимодействием технологий, регуляторных требований и ожиданий клиентов.

Введение: Актуальность, цели и задачи исследования

В последние годы цифровая трансформация стала не просто модным термином, а императивом для выживания и развития в любой отрасли, и банковский сектор не исключение. Для физических лиц банк перестал быть местом, куда нужно ходить; он превратился в приложение на смартфоне, голосовой помощник или даже систему, работающую незаметно в фоновом режиме, обеспечивая мгновенные платежи и персонализированные предложения. В этой динамичной среде информационные системы (ИС) перестали быть лишь инструментами автоматизации; они стали нервной системой банка, определяющей его способность адаптироваться, конкурировать и предоставлять клиентам безупречный опыт, что имеет решающее значение для поддержания конкурентоспособности и доверия в постоянно меняющемся финансовом ландшафте.

Настоящее исследование ставит своей целью предоставить всесторонний анализ, систематизировать информацию и определить ключевые аспекты, необходимые для глубокого понимания и проектирования информационных систем работы банка с физическими лицами. Мы рассмотрим фундаментальные концепции, современные тенденции финтеха, методологии предпроектного обследования и моделирования бизнес-процессов, а также детально углубимся в вопросы информационной безопасности и вызовы, связанные с внедрением инновационных технологий в условиях импортозамещения. Работа призвана стать методологической базой для студентов и специалистов, желающих создать качественный и актуальный академический текст по данной тематике, освещая те детали и нюансы, которые часто остаются за рамками общих обзоров.

Теоретические основы информационных систем в банковской деятельности

Чтобы по-настоящему оценить сложность и значимость информационных систем в современном банке, необходимо сначала заложить прочный фундамент из базовых понятий. Банковская деятельность, по своей сути, представляет собой непрерывный поток информации: от транзакций и клиентских данных до аналитических отчетов и регуляторных сводок. Именно ИС позволяют управлять этим потоком, превращая сырые данные в ценные активы.

Понятие и сущность информационных систем банка

В своей основе информационная система (ИС) банка — это не просто набор программ или устройств. Это сложная совокупность программного обеспечения, аппаратных средств, баз данных, а также организационных, методологических и человеческих ресурсов, предназначенная для сбора, обработки, хранения, передачи и защиты банковской информации. Её главная цель — обеспечение подготовки, принятия и реализации управленческих решений, а также поддержка операционной деятельности банка.

Когда речь заходит о системах, где часть операций выполняется человеком, а часть – машиной, мы говорим об автоматизированной системе (АИС). В банковской сфере практически все современные ИС являются автоматизированными, поскольку они активно используют специализированное программное обеспечение, серверы и другое оборудование для выполнения рутинных и сложных операций.

Ключевым субъектом банковских отношений, на которого ориентированы ИС, является физическое лицо – гражданин, индивидуальный клиент, использующий банковские продукты и услуги. Предметная область в данном контексте охватывает все аспекты взаимодействия банка с этими лицами: от открытия счетов и оформления кредитов до совершения платежей, инвестиций и получения консультаций.

Важно понимать, что современная информационная банковская технология (ИБТ) — это не просто инструмент, а процесс преобразования банковской информации. Он базируется на методах сбора, регистрации, передачи, хранения и обработки данных, интегрированных в единый технологический ключ, вокруг единого финансового ядра и на единой аппаратно-программной платформе. Такая структура, состоящая из функциональных модулей, позволяет эффективно управлять данными и обеспечивать многопользовательский доступ, поддерживая систему в актуальном состоянии.

Функциональные задачи и классификация банковских ИС для физических лиц

Современные банковские ИС для физических лиц — это многогранные комплексы, выполняющие широкий спектр функциональных задач. Их можно классифицировать по основным областям деятельности:

1. Системы дистанционного банковского обслуживания (ДБО): Это краеугольный камень современного банкинга, позволяющий клиентам управлять своими финансами без посещения отделений. К ним относятся:
   • Мобильный банкинг: Приложения для смартфонов, предоставляющие доступ к счетам, картам, переводам, платежам, открытию вкладов и кредитов.
   • Интернет-банкинг: Веб-порталы с аналогичным функционалом, доступные через браузер.
   • Телефонный банкинг (Call-центры): Системы обработки звонков, использующие IVR (Interactive Voice Response) и живых операторов для консультаций и выполнения операций.
2. Система быстрых платежей (СБП): Запущенная Банком России и НСПК в 2019 году, СБП стала хедлайнером мгновенных переводов по номеру телефона и оплаты товаров/услуг по QR-коду. Её функционал постоянно расширяется, включая биометрические платежи и интеграцию с государственными сервисами. Статические и динамические QR-коды для бизнеса делают этот способ приема платежей дешевле и проще традиционного эквайринга.
3. CRM-системы (Customer Relationship Management): Программы, предназначенные для эффективного управления взаимоотношениями с клиентами. Они хранят данные о физических лицах (ФИО, паспортные данные, адрес, место работы, виды вкладов, суммы), историю их взаимодействий с банком, предпочтения и покупки. CRM-системы автоматизируют рутинные операции, помогают вести продажи и создавать персонализированные предложения, что особенно ценно для банков, работающих с большим потоком клиентов.
4. Автоматизированные банковские системы (АБС): Это комплексные системы, обеспечивающие базовые операционные процессы банка: учет счетов, транзакций, кредитов, вкладов. Современные АБС построены на принципах разделения функциональных возможностей на три уровня: уровень данных, уровень бизнес-логики и уровень представления. Они используют единую базу данных, что обеспечивает согласованность и многоцелевое использование информации.
5. Системы фронт-офиса: Обеспечивают взаимодействие с клиентами в отделениях (если они еще есть) и через удаленные каналы.
6. Системы бэк-офиса: Отвечают за внутренние операции, такие как бухгалтерский учет, отчетность, клиринг и расчеты.

Наибольшие темпы развития карточных продуктов сегодня отмечаются в сегменте зарплатных дебетовых карт, которыми пользуются 92% россиян. Это свидетельствует о глубоком проникновении цифровых финансовых инструментов в повседневную жизнь и постоянном развитии функционала, ориентированного на массового пользователя.

Роль ИС в развитии клиентского обслуживания и повышении конкурентоспособности

Информационные системы играют ключевую роль в трансформации клиентского обслуживания и обострении конкуренции в банковском секторе. Доля операций, совершаемых посредством дистанционных форм взаимодействия с клиентами, уже превышает 90%. Это стало возможным благодаря ИС, которые обеспечивают:

• Дистанционность и доступность: Уход Visa, Mastercard, Apple Pay и Google Pay из России в 2022-2023 годах стимулировал активное внедрение альтернативных решений: pay-сервисов, приложений, оплаты по QR-коду и биометрических платежей. Это не только сохранило, но и усилило тренд на бесконтактность и дистанционность, который бурно развивался в годы пандемии. Например, в 2020 году цифровым банкингом пользовались 56% россиян, а сегодня этот показатель значительно выше. Более того, цифровизация привела к закрытию 3200 банковских отделений в России за два года (до января 2025 года), что подтверждает переход к цифровым каналам как основному способу взаимодействия.
• Персонализация и проактивный банкинг: ИС собирают и анализируют огромные массивы данных о клиентах, что позволяет банкам создавать гиперперсонализированные продукты и услуги. Программы тотальной персонификации, основанные на ИИ, позволяют банку предвосхищать потребности клиента, предлагая, например, автоматическое распределение зарплаты (как Salary Sorter в британском Monzo) или анализируя расходы для формирования индивидуальных финансовых советов.
• Повышение качества и скорости обслуживания: Благодаря автоматизации процессов и внедрению ИИ-помощников, банки снижают стоимость поддержки и адаптации сложных систем, ускоряют операции и повышают качество сервиса. Технологичность финансового сектора, как отмечают эксперты, является одной из причин роста доверия к нему и способствует росту конкуренции, поскольку россиянам проще выбирать и менять финансовую организацию.
• Конкурентное преимущество: В условиях, когда цифровизация стала «гигиеническим минимумом», а не уникальным преимуществом, банки вынуждены искать новые источники роста и повышения эффективности. Конкуренция в области дистанционного банковского обслуживания стимулирует инновации и поиск новых способов улучшения цифровых платформ, способствуя развитию инновационной культуры в отрасли.

Российский финансовый сектор сегодня является одним из мировых лидеров по уровню цифровой зрелости, опережая по проникновению мобильного банкинга, объемам транзакций в СБП и доле безналичных платежей (87,5%). Три российских банка входят в категорию «Чемпионов» по степени цифровизации, совершая в 1,5–2 раза больше операций через мобильные приложения, чем крупнейшие европейские банки. Это подчеркивает не просто значимость, а критическую необходимость развитых ИС для поддержания лидерства и удовлетворения постоянно растущих запросов клиентов.

Современные тенденции и функциональные требования к ИС банков для физических лиц

Банковский ландшафт России стремительно меняется, движимый волнами инноваций и геополитических вызовов. Информационные системы для работы с физическими лицами находятся в авангарде этих перемен, постоянно адаптируясь к новым реалиям и ожиданиям клиентов. На повестке дня — устойчивость, импортонезависимость и расширение прикладных решений, сосредоточенные на точечной эволюции, выверенной стратегии и усиленном внимании к инфраструктуре.

Бесконтактные платежи и развитие Системы быстрых платежей (СБП)

После ухода глобальных платежных систем Visa, Mastercard, Apple Pay и Google Pay в 2022–2023 годах, российский рынок столкнулся с необходимостью экстренного поиска альтернатив для бесконтактных платежей. Этот вызов был успешно принят, и отечественные решения активно внедряются, становясь неотъемлемой частью повседневной жизни.

Система быстрых платежей (СБП), запущенная Банком России и НСПК в 2019 году, оказалась в эпицентре этой трансформации. Изначально она позволяла осуществлять мгновенные переводы по номеру телефона, а с 2020 года расширила функционал до оплаты товаров и услуг юридическим лицам по QR-коду. К началу 2024 года к СБП подключено более 220 банков и свыше 1,5 млн торгово-сервисных предприятий, и ее дальнейшее развитие включает расширение использования для бизнеса и государственных платежей, а также интеграцию с биометрией.

Виды QR-кодов в СБП:

• Статические QR-коды: Многоразовые, удобны для постоянных торговых точек.
• Динамические QR-коды: Генерируются для каждого отдельного платежа, обеспечивая дополнительную безопасность и детализацию.

Для бизнеса такой способ приема платежей значительно дешевле и проще обычного эквайринга, что стимулирует его повсеместное внедрение.

Биометрические платежи стали еще одним важным элементом бесконтактности. В 2024 году количество образцов биометрических данных, зарегистрированных в банках, выросло более чем в 2 раза, достигнув 1,8 млн, и еще почти 680 тыс. было собрано при помощи мобильного приложения. Это свидетельствует о высоком уровне осведомленности (96%) и принятии населением новых технологий. По прогнозам ВТБ, объем снятия наличных в банкоматах в 2026 году может сократиться примерно на 5% — до 35,7 млрд рублей, при этом клиенты банка в 2025 году потратят 6,3 трлн рублей на покупки, что на 50% больше, чем в прошлом году. Это подтверждает, что бесконтактность и цифровые платежи стали доминирующим трендом. В апреле – июне 2024 года переводами через СБП воспользовались шесть из десяти жителей России, а оплатой товаров и услуг с помощью СБП – четыре из десяти.

Конкуренция в сфере QR-платежей также не стоит на месте: в сентябре 2024 года Сбер, Альфа-Банк и Т-Банк объявили о создании универсального QR-кода, который будет работать по принципу выбора способа оплаты (СБП, карта или иной сервис), предоставляя еще больше гибкости клиентам.

Дистанционное банковское обслуживание (ДБО) и супераппы

Тренд на дистанционность финансовых услуг бурно развивался в годы пандемии, и спрос на такие решения не только сохранился, но и усилился. Банки сегодня посредством ДБО совершают более 90% операций, что является колоссальным скачком по сравнению с 56% пользователей цифрового банкинга в 2020 году. Это требует от ИС максимальной надежности, безопасности и удобства.

В 2024 году количество финансовых организаций, работающих с Цифровым профилем, увеличилось почти в 1,5 раза, достигнув 163. Это позволяет удаленно проводить многие операции, включая покупку недвижимости, и свидетельствует о высокой степени доверия к цифровым государственным сервисам и их интеграции с банковскими системами.

Одним из ключевых трендов последних лет являются супераппы (суперприложения). Эти многофункциональные платформы, подобные азиатским WeChat Pay и Alipay, которые еще в середине 2010-х стали повседневным инструментом для миллионов, позволяют оплачивать такси, покупать страховку, инвестировать и брать кредиты в одном приложении. В России интеграция с госсервисами приближает создание аналогичных многофункциональных супераппов, что требует от банковских ИС высокой степени масштабируемости, гибкости и готовности к интеграции с широким спектром внешних сервисов.

Дальнейшее развитие экосистемных сервисов с единым пользовательским опытом в России упирается в цифровую зрелость смежных отраслей, таких как ритейл, страхование, промышленность и медицина. Для создания «умных» продуктов в автокредитовании нужна интеграция со страховыми телематическими системами и данными автосервисов; для ипотеки — с Росреестром и застройщиками. Это определяет новые требования к архитектуре ИС, их способности к бесшовной интеграции и обмену данными.

Открытые API (Open API) и их влияние на инновации

Открытые API (Application Programming Interfaces) — это один из наиболее значимых трендов в финтехе, открывающий двери для коллабораций и создания инновационных продуктов. Банк России опубликовал первые стандарты открытых банковских интерфейсов в 2020 году, которые реализуются на площадке Ассоциации ФинТех (АФТ). Здесь создана среда открытых API и разработан сертификационный стенд, что позволяет унифицировать взаимодействие между банками и сторонними разработчиками.

Основные вехи и планы развития Open API в России:

• 2024 год: Проведены пилотные проекты по внедрению Open API, охватывающие персонального финансового помощника, корпоративный мультибанкинг, цифровое согласование обслуживания по договору ДМС и цифровое урегулирование дорожно-транспортных происшествий. Это демонстрирует широкий спектр применения технологии.
• 2025 год: Запланировано пилотирование Платформы коммерческих согласий — единого окна для управления согласиями в рамках информационного обмена посредством Открытых API. Это критически важно для обеспечения прозрачности и контроля за данными.
• 1 октября 2026 года: Запланирован переход на новые версии стандартов Открытых API, что говорит о постоянной доработке и совершенствовании технологии.

Важно отметить, что 60% клиентов осведомлены об обмене данными и использовании Open API в целях разработки инновационных продуктов, предложения более выгодных условий и повышения защиты от мошенников. Это формирует благоприятную почву для развития открытого банкинга. Кроме того, 64% корпоративных клиентов нуждаются в интеграции с банками по API, что подчеркивает универсальность и востребованность этого подхода. Кейсы вроде запуска ВТБ и Альфа-Банком тестирования сервиса «Мультибанк» для корпоративного сектора (позволяющего видеть счета других банков) являются прямым результатом внедрения Open API.

Искусственный интеллект, цифровой рубль и ЦФА

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) являются одними из ключевых драйверов инноваций в финансовых технологиях. Их применение простирается от автоматизации рутинных операций до сложных аналитических задач. В 2025 году финансовые технологии в России сосредоточены на расширении прикладных решений с акцентом на ИИ. Банки и страховые компании являются лидерами по финансированию внедрения нейросетей, что подтверждается потенциальным экономическим эффектом от внедрения ИИ в российском финансовом секторе, оцениваемым в 385 млрд рублей в год, а при комплексной трансформации – до 1,9 трлн рублей. ИИ также является инструментом удешевления и ускорения внутренней разработки, повышая продуктивность программистов в среднем на 26,08%.

T-Bank (Тинькофф) активно использует ИИ и ML для разработки больших языковых моделей (LLM), речевой аналитики, поисковых и диалоговых систем, антифрод-технологий, предсказаний по временным рядам, компьютерного зрения и рекомендательных систем. Сбер также активно занимается исследованиями, объединяющими инженерию, робототехнику, AI и ML.

Цифровой рубль – еще один значимый тренд. К середине 2025 года к платформе цифрового рубля подключено уже 25 банков, включая крупнейшие Сбер, ВТБ, Тинькофф и Альфа-Банк. На повестке дня стоит возможность его использования в трансграничных расчетах, что может существенно упростить международные операции.

Цифровые финансовые активы (ЦФА) также активно развиваются, прежде всего в B2B-сегменте. Это включает выпуск цифровых облигаций, токенизацию товарных контрактов и инфраструктурные решения для логистики и цепочек поставок. В 2024 году Банк России запустил первый экспериментальный правовой режим, позволяющий экспортерам и импортерам проводить трансграничные расчеты в криптовалютах, что открывает новые горизонты для использования ЦФА.

Программы тотальной персонификации и проактивный банкинг

В условиях высокой конкуренции и постоянно растущих ожиданий клиентов, программы тотальной персонификации стали одним из ведущих трендов банковской информатизации. ИС, интегрирующие ИИ и ML, позволяют банкам переходить от реактивного обслуживания к проактивному банкингу.

Ключевые аспекты персонификации:

• Гиперперсонализированные продукты: Для их создания ИС используют данные из смежных отраслей, анализируя не только финансовое поведение клиента, но и его образ жизни, покупки, предпочтения. Например, ИИ в британском банке Monzo с функцией Salary Sorter помогает автоматически распределять зарплату и анализировать расходы, предлагая клиенту индивидуальные финансовые стратегии.
• Автоматизация клиентских сервисов: Цифровые агенты и чат-боты на базе ИИ обеспечивают круглосуточную поддержку, отвечают на вопросы, помогают совершать операции и предлагают релевантные продукты.
• Массовое применение нейросетей в скоринговых решениях: Это позволяет более точно оценивать кредитоспособность клиентов, предлагать индивидуальные условия и снижать риски для банка.
• Снижение издержек: ИИ-помощники и автоматизация процессов способствуют снижению стоимости поддержки клиентов и адаптации сложных банковских систем, что является одной из актуальных задач совершенствования дистанционного банковского обслуживания.

Цель проактивного банкинга — не просто удовлетворить текущие потребности клиента, но предвидеть их и предложить оптимальное решение еще до того, как клиент сам осознает эту потребность. Это создает высокую лояльность и способствует долгосрочным отношениям с банком, одновременно повышая эффективность работы и снижая операционные расходы.

Архитектура информационных систем и управление данными в банках

Архитектура информационных систем – это скелет, на котором держится вся операционная деятельность банка. От её продуманности и гибкости зависят скорость внедрения новых продуктов, устойчивость к нагрузкам и, в конечном итоге, конкурентоспособность финансовой организации. В условиях активной цифровизации и импортозамещения этот аспект становится особенно критичным.

Современные архитектурные решения ИС (монолит, микросервисы, экосистемы)

Эволюция архитектурных подходов в банковских информационных системах прошла долгий путь от простых монолитных решений до сложных, распределенных экосистем.

1. Монолитная архитектура: Исторически первая и наиболее простая. Все компоненты системы (база данных, бизнес-логика, пользовательский интерфейс) развернуты на одном сервере. Преимущества: простота разработки для небольших систем, единая кодовая база. Недостатки: сложность масштабирования, долгие циклы разработки, высокая связанность компонентов, что приводит к высоким рискам сбоев при изменении одной части. В условиях импортозамещения и замены критически важных систем, таких как автоматизированные банковские системы (АБС) или процессинги платежей, даже эволюция Legacy-решений представляет высокие риски.
2. Двухзвенная архитектура: Разделяет прикладные программы (на сервере приложений) и клиентские приложения (на рабочих станциях). Улучшает масштабируемость и управляемость по сравнению с монолитом.
3. Трехзвенная архитектура: Добавляет промежуточный слой — серверы баз данных, отделяя их от серверов приложений и клиентских приложений. Это обеспечивает лучшую изоляцию, безопасность и масштабируемость, характерную для многих современных АБС.
4. Микросервисная архитектура: Самый современный подход, предполагающий построение системы из множества небольших, слабо связанных, легко изменяемых и независимо развертываемых сервисов. Каждый микросервис отвечает за конкретную бизнес-функцию и взаимодействует с другими через API. Преимущества: высокая гибкость, масштабируемость, устойчивость к сбоям (отказ одного сервиса не «обрушит» всю систему), возможность использования различных технологий для разных сервисов. Этот подход особенно актуален для быстрого вывода новых продуктов на рынок.

Тренд к построению онлайн-экосистем: В последние годы наблюдается активное расширение отдельных банковских приложений до полноценных онлайн-экосистем, объединяющих банковские и лайфстайл-услуги. Это требует микросервисной архитектуры и открытых API, способных интегрироваться с системами смежных отраслей (ритейл, страхование, медицина и др.). Например, для автокредитования нужна интеграция со страховыми телематическими системами и данными автосервисов; для ипотеки — с Росреестром и застройщиками. Такой подход обеспечивает единый пользовательский опыт, но сталкивается с вызовом цифровой зрелости этих смежных отраслей.

Роль платформенных решений: В условиях импортозамещения и повышения эффективности, банки активно переходят к платформенным решениям. Примером может служить «Финплатформа Т1», которая позволяет переиспользовать готовые модули и инструменты автоматизации, сокращая время вывода новых банковских продуктов на рынок с 6–9 месяцев до 25 дней. Это критически важно для поддержания конкурентоспособности и гибкости.

Концептуальная, логическая и физическая модели данных

Эффективное управление данными в банке невозможно без их тщательного моделирования. Процесс «Архитектура и моделирование данных» позволяет минимизировать риск дорогостоящих архитектурных ошибок и обеспечить согласованность использования данных. Он включает три ключевые модели:

1. Концептуальная модель данных: Это самая высокоуровневая модель, описывающая ключевые сущности предметной области (например, «Клиент», «Счет», «Вклад», «Кредит») и их взаимосвязи, без привязки к конкретной технологии хранения. Она фокусируется на «что» система должна хранить и «как» эти сущности логически связаны между собой. Для визуализации концептуальной модели часто используются ER-диаграммы (диаграммы «сущность-связь»), показывающие отношения между объектами.
2. Логическая модель данных: Более детализированная модель, которая уточняет структуру данных, определяя атрибуты для каждой сущности (например, для «Клиента» — ФИО, паспортные данные, адрес, дата рождения), их типы, ограничения и связи. Эта модель обеспечивает согласованность использования данных в информационных системах и бизнес-процессах организации. Логическая модель все еще не привязана к конкретной СУБД, но уже достаточно детализирована для создания схемы базы данных. Для описания структуры базы данных на этом этапе может использоваться ERD-нотация IDEF1x (Extended).
3. Физическая модель данных: Основываясь на логической модели, физическая модель определяет конкретные способы хранения и обмена данными, учитывая особенности выбранной СУБД (например, Oracle, PostgreSQL), индексы, партиционирование, представления (views), хранимые процедуры и другие механизмы для оптимизации производительности и обеспечения безопасности. На этом этапе определяются таблицы, столбцы, типы данных, первичные и внешние ключи, а также физические параметры хранения.

В процессе создания автоматизированных банковских технологий необходимо учитывать особенности структуры, специфики и объемов банковской деятельности. Современные банковские системы ориентированы на использование единой базы данных — совокупности структурированных данных, предназначенных для многоцелевого и многократного применения. Для эффективного анализа данных из различных источников (учетные, справочные системы) активно используются технологии витрин данных и хранилищ данных. Хранилище данных — это информационная среда, позволяющая осуществлять сбор, трансформацию и управление данными с целью выработки решений по управлению банком и создания новых возможностей по привлечению прибыли.

Требования Банка России к архитектуре данных

Регулятор в лице Банка России уделяет особое внимание вопросам архитектуры данных, понимая её критическую роль в стабильности и прозрачности финансовой системы.

Ключевые рекомендации ЦБ РФ:

• Агрегирование рисков и отчетность: Банк России рекомендует банкам разрабатывать и поддерживать архитектуру данных и инфраструктуру ИТ, способные обеспечить агрегирование рисков и составление отчетности не только в обычных условиях, но и в периоды стресса или кризиса. Это означает, что ИС должна быть способна быстро собирать, обрабатывать и консолидировать данные из различных источников для формирования целостной картины рисков.
• Интегрированные процедуры систематизации: Банки должны разработать интегрированные процедуры систематизации и построения архитектуры данных для всей банковской группы. Это подразумевает создание единых стандартов и подходов к управлению данными во всех дочерних и зависимых структурах.
• Единые идентификаторы и метаданные: Крайне важно определить характеристики данных (метаданные) и ввести единые идентификаторы для юридических лиц, контрагентов и счетов. Это обеспечивает однозначную идентификацию объектов данных, предотвращает дублирование и ошибки, а также упрощает их анализ и агрегацию.

Эти требования направлены на повышение прозрачности, управляемости и устойчивости банковской системы в целом. Эффективная архитектура данных позволяет не только соответствовать регуляторным нормам, но и использовать данные как стратегический актив для развития бизнеса и принятия обоснованных решений.

Методологии предпроектного обследования и моделирования бизнес-процессов

Прежде чем приступать к проектированию и разработке сложной информационной системы, необходимо глубоко понять, как функционирует организация, какие задачи она решает и какие проблемы стремится устранить. Именно для этого существуют предпроектное обследование и моделирование бизнес-процессов – этапы, которые закладывают основу для успешного проекта.

Этапы и значение предпроектного обследования (ППО)

Предпроектное обследование (ППО) – это критически важный этап жизненного цикла любого проекта по разработке или модернизации ИС. Его значение сложно переоценить, поскольку именно ППО позволяет избежать дорогостоящих ошибок, связанных с неправильным пониманием требований или некорректной постановкой задач.

Ключевые шаги ППО:

1. Определение текущего состояния: Анализ существующих учетных систем, бизнес-процессов, выявление «узких мест» и проблем. Это помогает понять, «КАК» работают бизнес-процессы в данный момент.
2. Формулирование целей и критериев успеха: Четкое определение того, «ЧТО» система должна дать заказчику (выгоды) и как будет измеряться успех проекта.
3. Определение рамок проекта: Установление границ проекта, что будет включено в новую ИС, а что останется за её пределами.
4. Формирование команды и подходов: Определение состава проектной группы, выбор методологии разработки (например, Waterfall или Agile), а также инструментов.
5. Выявление потребностей пользователей: Наиболее эффективным методом является интервьюирование сотрудников разных квалификаций. Это позволяет собрать максимально полную информацию о реальных задачах, проблемах и ожиданиях будущих пользователей системы.
6. Разработка концепции целевой ИС: Описание того, какой должна быть новая система, её основные функциональные возможности и общая архитектура.
7. Определение ориентировочного графика и бюджета: Предварительная оценка сроков и стоимости проекта, что помогает заказчику спланировать ресурсы.

Значение ППО:

• Объективная оценка: Позволяет оперативно получить объективную оценку готовности ИТ-инфраструктуры и методологий финансового управления банка к внедрению новой системы.
• Снижение рисков: Минимизирует риски сбоев, неэффективных решений и превышения бюджета за счет глубокого анализа на ранних этапах.
• Согласованность: Результаты обследования фиксируются в виде Отчета о предпроектном обследовании, который должен быть согласован с заказчиком. Это обеспечивает единое понимание целей и ожиданий.
• Обоснование автоматизации: Помогает ответить на вопрос «ПОЧЕМУ» автоматизация необходима, демонстрируя потенциальные выгоды и устраняемые проблемы.

Рекомендации по совершенствованию методологии и систем автоматизации, полученные в ходе ППО, часто строятся на опыте реализации аналогичных задач в других банках, опираясь на данные отраслевого бенчмаркинга.

Нотации моделирования бизнес-процессов: DFD, BPMN, IDEF0, UML

Моделирование бизнес-процессов – это мощный инструмент для анализа, оптимизации и проектирования систем. Оно включает в себя последовательность действий (процедуру моделирования) и применяемую нотацию (язык) с синтаксисом и семантикой. В основе методов моделирования могут лежать как структурный, так и объектно-ориентированный подходы.

Основные нотации, используемые в банковской сфере:

1. DFD (Data Flow Diagram – Диаграмма потоков данных):
   • Назначение: Наглядно демонстрирует движение потоков данных между различными хранилищами (СУБД, файлы, бумажные носители) и процессами по их преобразованию.
   • Применение в банке: Идеально подходит для описания, как информация о клиенте, транзакциях или счетах перемещается между различными функциональными блоками ИС и внешними системами. Позволяет выявить источники и потребители данных, а также места их хранения.
2. BPMN (Business Process Modeling Notation):
   • Назначение: Графическая нотация для отображения бизнес-процессов при моделировании потоков работ, разработанная Business Process Management Initiative (BPMI) и позже консорциумом OMG. Считается стандартом де-факто в ИТ-отрасли.
   • Применение в банке: Наиболее подходящий инструмент для детального описания шагов бизнес-процесса, их участников (пулы и дорожки), артефактов, событий, шлюзов и потоков сообщений. Позволяет моделировать процессы от верхнего уровня до мельчайших деталей, например, процесс оформления кредита, обработки платежа или регистрации нового клиента. Если в результате шага создается или изменяется артефакт (документ, объект), это соединяется с шагом стрелкой потока сообщений.
3. IDEF0 (Integration Definition for Function Modeling):
   • Назначение: Методология функционального моделирования, подходящая для описания бизнес-процессов верхнего уровня. Отражает управление процессами, обратные связи и информационные потоки. Соответствует принципам, заложенным в международных стандартах качества, таких как ISO 9001:2015.
   • Применение в банке: Используется для декомпозиции сложных банковских процессов на более мелкие функции, показывая, какие входы требуются для выполнения функции, какие выходы она производит, какие механизмы (люди, системы) её осуществляют и какие управляющие воздействия регулируют её выполнение. Например, можно смоделировать процесс «Обслуживание физических лиц», декомпозируя его на «Открытие счетов», «Кредитование», «Инвестиции» и т.д.
4. UML (Unified Modeling Language – Унифицированный язык моделирования):
   • Назначение: Объектно-ориентированный графический язык для визуализации, специфицировани��, конструирования и документирования систем, особенно в области программного обеспечения. Включает 12 видов диаграмм.
   • Применение в банке: Диаграммы деятельности UML удобны для описания потоков работ при проектировании программного обеспечения (например, логика работы конкретного модуля мобильного приложения). Однако в целом UML не является наиболее подходящим инструментом для моделирования бизнес-процессов предприятия, так как предназначен в первую очередь для проектирования архитектуры и компонентов ПО, а не для описания бизнес-логики на уровне организации. Для описания логики выполнения процесса используются диаграммы деятельности (Activity Diagrams), которые могут быть похожи на BPMN, но имеют различия в семантике.

Также существуют другие методологии, такие как WFD (Workflow Diagram), ARIS, EPC (Event-driven Process Chain), IDEF1x (для проектирования реляционных баз данных), IDEF3 (для документирования логики выполнения процесса). Банк России рекомендует кредитным организациям представлять информацию об объектах информационной инфраструктуры, задействованных на участке платежной системы Банка России, если выполнение технологических процессов по переводу денежных средств физических и юридических лиц зависит от ее функционирования, описывая такие атрибуты как «Технологический процесс» и «Функциональное значение системы».

Применение функционально-стоимостного учета (ABC) на основе моделей IDEF0

Моделирование бизнес-процессов в нотации IDEF0 не только помогает понять, как функционирует банк, но и открывает путь к мощному аналитическому инструменту – функционально-стоимостному учету (Activity Based Costing – ABC).

Как это работает:

1. Декомпозиция процессов: Сначала, используя IDEF0, банк декомпозирует свою деятельность на отдельные функции (процессы). Каждая функция рассматривается как «активность», потребляющая ресурсы.
2. Определение драйверов затрат: Для каждой активности определяются «драйверы затрат» – факторы, которые вызывают эти затраты (например, количество обработанных заявок, время обслуживания клиента, количество транзакций).
3. Распределение затрат: Затем косвенные затраты (накладные расходы, IT-инфраструктура, управление) распределяются по активностям на основе выявленных драйверов. Это позволяет точно понять, сколько стоит выполнение каждой функции.
4. Анализ и оптимизация: Имея точные данные о стоимости каждой активности, банк может:
   • Выявить неэффективные процессы и «узкие места».
   • Оценить рентабельность различных продуктов и услуг.
   • Принимать обоснованные решения по аутсорсингу или автоматизации.
   • Оптимизировать ресурсы и снизить операционные расходы.

Например, модель IDEF0 может показать, что функция «Обработка запроса клиента в колл-центре» потребляет значительные ресурсы. Дальнейший ABC-анализ может выявить, что высокая стоимость связана с длительным временем обработки из-за устаревшей ИС или недостаточной квалификации персонала. Это послужит основанием для инвестиций в модернизацию ИС или обучение, направленных на повышение эффективности и снижение затрат. Таким образом, IDEF0 становится не только инструментом описания, но и мощной базой для стратегического финансового управления.

Информационная безопасность и регуляторные требования к ИС банка

В условиях, когда 90% банковских операций совершаются дистанционно, а число киберугроз постоянно растет, информационная безопасность перестает быть просто функцией ИТ-отдела. Она становится фундаментом доверия клиентов и условием стабильности всей финансовой системы. Защита данных в автоматизированных информационных системах (АИС) является необходимым условием стабильной работы любой организации из-за рисков сбоев и утечек.

Обзор киберрисков и угроз информационной безопасности в банковской сфере

Активное внедрение современных технологий, таких как ИИ, облачные вычисления и мобильные сервисы, предоставляет потребителям финансовых услуг беспрецедентную скорость, доступность и комфорт. Однако эта медаль имеет и обратную сторону: она несет новые, постоянно эволюционирующие киберриски.

Классификация угроз по нарушаемому свойству безопасности:

• Конфиденциальность: Угроза несанкционированного доступа к данным, их раскрытия или передачи. Примеры: утечки персональных данных клиентов, перехват платежных реквизитов, фишинг.
• Целостность: Угроза несанкционированного изменения или уничтожения данных, что приводит к их некорректности. Примеры: подделка транзакций, изменение балансов счетов, манипуляции с отчетностью.
• Доступность: Угроза отказа в доступе к информационным системам или данным. Примеры: DDoS-атаки на онлайн-банкинг, вывод из строя серверов, вирус-вымогатель, блокирующий доступ к данным.

Классификация угроз по цели воздействия:

• На каналы связи: Перехват данных при их передаче по сети.
• На программное обеспечение: Внедрение вредоносного кода, использование уязвимостей в приложениях (например, в мобильном банке).
• На оборудование: Физический взлом серверов, установка шпионского ПО на рабочие станции сотрудников, компрометация аппаратных модулей безопасности (HSM).

Киберриски могут привести к финансовым потерям как для участников рынка, так и для клиентов, нарушению надежности и непрерывности предоставления финансовых услуг, а в худшем случае — к системному кризису из-за масштабных кибератак. ФинЦЕРТ Банка России активно противодействует этим угрозам: в 2020 году было инициировано блокирование 7680 мошеннических сайтов, большинство из которых маскировались под продажу билетов, p2p-переводы и обменники.

Законодательная база: ФЗ-152, ФЗ-572, положения ЦБ РФ

Российское законодательство и регуляторные требования Банка России формируют строгие рамки для обеспечения информационной безопасности в банковской сфере, что является критически важным аспектом при проектировании ИС.

1. Федеральный закон № 152-ФЗ от 27 июля 2006 года «О персональных данных»:
   • Регулирует вопросы конфиденциальности, принципы хранения и обработки сведений, а также меры обеспечения безопасности персональных данных.
   • Нарушения ФЗ-152 включают: ненадлежащую обработку персональных данных, несоблюдение требований конфиденциальности, запрашивание несвязанных со целью сведений и нарушение процедуры получения согласия на обработку данных.
   • Если защищаемая информация содержит персональные данные, оператор АИС должен применять меры по их обеспечению безопасности в соответствии со статьей 19 ФЗ-152 и Приказом ФСТЭК России № 21 от 18 февраля 2013 г., который устанавливает требования к защите информации, содержащейся в государственных информационных системах, а также к обеспечению безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах.
2. Федеральный закон № 572-ФЗ от 29 декабря 2022 года «О биометрических персональных данных»:
   • Специализированный закон, регулирующий сбор, хранение и обработку биометрических персональных данных.
   • Обеспечение защиты биометрических персональных данных осуществляется с обязательным применением средств криптографической защиты информации (СКЗИ). Учитывая, что в 2024 году количество биометрических данных в банках выросло более чем в 2 раза, это становится ключевым аспектом ИБ.
3. Положение ЦБ РФ от 9 января 2019 г. № 683-П «О требованиях к обеспечению защиты информации…»:
   • Устанавливает обязательные для кредитных организаций требования к обеспечению защиты информации при осуществлении банковской деятельности для противодействия переводам денежных средств без согласия клиента.
   • Требует от финансовой организации соответствовать определенному уровню защиты информации, установленному ГОСТ Р 57580.1-2017 «Безопасность финансовых (банковских) операций. Защита информации финансовых организаций. Базовый состав организационных и технических мер». Этот ГОСТ определяет минимальный набор мер для защиты информации.
   • Банк России также ужесточает требования к банкам по защите средств клиентов от киберпреступников, налаживая взаимодействие кредитных организаций, операторов связи и госструктур, а также ставя заслоны с помощью законодательства.
4. Стандарт Банка России по обеспечению информационной безопасности организаций банковской системы Российской Федерации (СТО БР ИББС):
   • Является рекомендательным стандартом, описывающим единый подход к построению системы информационной безопасности (ИБ) с учетом российского законодательства.

Эти документы формируют многоуровневую систему защиты, обязывающую банки не только внедрять технические решения, но и выстраивать комплексные организационные процессы.

Технические и организационные меры защиты информации

Для эффективного противодействия киберугрозам и соблюдения регуляторных требований банки внедряют широкий спектр технических и организационных мер защиты.

Технические меры:

• Защита данных в движении и шифрование: Для защиты биометрических персональных данных используются средства криптографической защиты информации (СКЗИ). Также применяются технологии шифрования для конфиденциальных сведений, передаваемых по каналам связи и хранящихся в состоянии покоя.
• DLP-системы (Data Loss Prevention): Используются для защиты от неправомерной передачи конфиденциальных сведений из информационной системы. Эти системы сканируют исходящий трафик и данные в хранилищах, предотвращая утечки и обеспечивая соответствие требованиям по безопасности информации (например, Приказу ФСТЭК России № 21).
• Антифрод-системы: Системы для мониторинга транзакций и борьбы с мошенничеством, активно использующие ИИ и машинное обучение для выявления аномалий и подозрительной активности.
• Компьютерное зрение и распознавание/синтез речи: 84% финансовых организаций, внедривших ИИ, используют технологии обработки естественного языка (чат-боты, голосовые помощники), а более 70% применяют компьютерное зрение для биометрической идентификации и верификации документов. Две трети внедрили системы распознавания и синтеза речи, что требует надежной защиты этих систем.
• Тестирование отечественных аппаратных модулей безопасности (HSM): Банк России рекомендовал финансовым организациям тестировать отечественные HSM, которые являются критически важным элементом для хранения криптографических ключей и выполнения операций шифрования.

Организационные меры:

• Принцип минимальных привилегий: Предоставление пользователям и системам только тех прав доступа, которые абсолютно необходимы для выполнения их функций. Это снижает потенциальный ущерб в случае компрометации.
• Разделение полномочий/потоков информации: Разделение ролей и обязанностей, чтобы ни один сотрудник не мог совершить критическую операцию единолично. Это помогает снизить риск утечек, ошибок и внутренних злоупотреблений, а также поддерживать дисциплину доступа.
• Обучение персонала: Регулярное повышение осведомленности сотрудников о киберугрозах и правилах информационной безопасности.
• Взаимодействие с ФинЦЕРТ: Активное участие в обмене информацией об угрозах и инцидентах с Центром реагирования на компьютерные инциденты Банка России (ФинЦЕРТ).
• Аудио- и видеофиксация: Председатель Банка России Эльвира Набиуллина 9 апреля 2025 года заявила об инициативе введения обязательной аудио- и видеофиксации взаимодействия клиентов с сотрудниками банков с целью противодействия мисселингу (недобросовестным продажам). Эта мера, хотя и направлена на защиту прав потребителей, также является элементом комплексной системы безопасности.

При построении ИБС необходимо значительное внимание уделять вопросам безопасности и надежности функционирования системы, особенно в условиях распределенной обработки данных, что характерно для современных экосистем и микросервисных архитектур.

Проектирование баз данных и пользовательских интерфейсов для ИС физических лиц

Проектирование информационных систем для работы с физическими лицами – это процесс, в котором технологии встречаются с человеческим фактором. От того, насколько качественно спроектированы база данных и пользовательский интерфейс, зависит не только эффективность работы банка, но и удобство, лояльность клиентов. Этот этап требует глубокого понимания предметной области, требований безопасности и принципов эргономики.

Этапы проектирования баз данных: от анализа до физической реализации

Проектирование базы данных (БД) является одним из ключевых этапов создания автоматизированной банковской системы. Оно требует обработки больших объемов данных, обеспечения их безопасности и быстрого доступа к информации. Этот процесс обычно состоит из нескольких последовательных шагов:

1. Анализ требований:
   • Сбор информации: На этом этапе собирается максимально полная информация о бизнес-процессах банка, потребностях пользователей (например, вкладчиков, кредитных менеджеров), а также о функциональных возможностях, которые должна обеспечивать система.
   • Определение предметной области: Важно четко определить, какие данные необходимо хранить, как они будут использоваться, кто будет иметь к ним доступ, и какие отчеты потребуется генерировать. Например, для вкладчика – физического лица в базе данных могут храниться такие данные, как: фамилия, имя, отчество (ФИО), адрес, паспортные данные, место работы, вид вклада, сумма вклада, история операций, контактная информация.
   • Определение динамических характеристик: Оценивается интенсивность работы с различными видами информации, частота их корректировки, степень взаимосвязи и взаимодействия.
2. Концептуальное моделирование данных:
   • На этом этапе создается высокоуровневая модель, описывающая ключевые сущности (объекты реального мира, которые необходимо хранить в БД) и их взаимосвязи. Это абстрактное представление данных, не зависящее от конкретной СУБД.
   • ER-диаграммы (Entity-Relationship Diagrams – диаграммы «сущность-связь») широко используются для визуализации структуры базы данных и облегчения дальнейшей разработки. Они показывают сущности (например, «Клиент», «Счет», «Продукт») и типы связей между ними (например, «Клиент имеет Счет», «Счет относится к Продукту»).
3. Логическое моделирование данных:
   • Концептуальная модель детализируется до логической, которая определяет структуру данных, их атрибуты (поля), типы данных, ограничения и логические связи между таблицами. На этом этапе происходит нормализация данных для устранения избыточности и обеспечения целостности.
   • Для описания структуры базы данных на этом этапе часто используется ERD-нотация IDEF1x (Extended), которая является стандартом для проектирования реляционных баз данных.
4. Физическое моделирование данных:
   • На основе логической модели разрабатывается физическая модель, которая определяет конкретные способы хранения данных на уровне выбранной системы управления базами данных (СУБД). Здесь учитываются особенности СУБД, индексы для оптимизации запросов, партиционирование таблиц для больших объемов данных, а также меры безопасности на уровне БД.
   • Принятие решения о том, какая информация должна содержаться в БД, напрямую связано с определением предметной области и круга обслуживаемых задач. Создание банка данных включает обеспечение многопользовательского доступа к данным в диалоговом режиме, наличие сложных связей между данными и необходимость поддержания системы в актуальном состоянии. Банк данных (БнД) — это система организованных данных (баз данных), программных, технических, языковых и организационно-методических средств, предназначенных для централизованного накопления и коллективного многоцелевого использования.

Принципы UI/UX дизайна в банковских приложениях

Пользовательский интерфейс (UI) и опыт взаимодействия (UX) являются лицом банковской ИС для физических лиц. От их качества напрямую зависит удобство использования, лояльность клиентов и, в конечном итоге, успех продукта. При разработке пользовательских интерфейсов для банковских приложений и интернет-банкинга уделяется особое внимание этим двум аспектам.

Ключевые принципы UI/UX дизайна:

1. Главный приоритет — удобство пользователя и наглядность информации: Интерфейс должен быть интуитивно понятным, с управлением которым легко разберется сотрудник или клиент с любым уровнем компьютерной грамотности. Информация должна быть представлена четко, лаконично и без излишней сложности.
2. Современный UI дизайн: В основу интерфейса заложены принципы современного UI дизайна, которые включают минимализм, чистые линии, эффективное использование пространства и визуальную иерархию.
3. Адаптивный дизайн: Проработка интерфейса под популярные разрешения экранов (смартфоны, планшеты, десктопы) является обязательным требованием. Это обеспечивает единообразный и комфортный опыт использования на любом устройстве.
4. Дизайн-системы и библиотеки стилей: Для каждого проекта создается библиотека стилей, которая со временем перерастает в полноценную дизайн-систему. Она включает в себя:
   • Типографику: Единые шрифты, размеры, стили для заголовков, текста.
   • Цвета: Палитра цветов бренда, используемая для элементов интерфейса.
   • Тени, отступы, иконки: Унифицированные стили для элементов.
   • Сетка: Правила размещения элементов на экране.

   Дизайн-системы позволяют управлять дизайном, быстро тестировать гипотезы, использовать единые паттерны взаимодействия, значительно ускоряя разработку и обеспечивая согласованность внешнего вида и поведения приложений.

5. Навигация: Может быть основана на древовидной структуре, что делает её логичной и предсказуемой. Пользователь всегда должен понимать, где он находится и как вернуться назад или перейти к другим функциям.
6. Табличная форма: Удобна для представления и работы с однотипной информацией (например, список транзакций, выписка по счету) и фиксации связей между элементами.
7. Полный продуктовый цикл разработки: В проектировании UI/UX важно пройти полный цикл, от постановки задачи и исследования потребностей до создания прототипов, тестирования и финальной реализации. Навыки коммуникации и управления в небольших командах особенно важны на этом этапе. Создание карты экранов интерфейса является частью функционального проектирования.

Роль CRM-систем в управлении данными о физических лицах

CRM-системы (Customer Relationship Management) играют центральную роль в современном банке, который стремится выстроить долгосрочные и персонализированные отношения с физическими лицами. CRM – это не просто программа, а стратегический подход к управлению взаимодействием с клиентами.

Значение CRM для банка:

• Централизованное хранение данных: CRM-система аккумулирует все доступные данные о физических лицах: контактную информацию, демографические данные, историю обращений, транзакций, использованных продуктов, предпочтений и даже жалоб. Это создает единый «профиль клиента», доступный всем заинтересованным сотрудникам.
• История общения: Фиксируется вся история взаимодействия с клиентом: звонки, письма, обращения в чат, визиты в отделение. Это позволяет банку поддерживать непрерывность обслуживания и избегать повторных вопросов.
• Автоматизация продаж и маркетинга: CRM помогает автоматизировать рутинные задачи, связанные с продажами (например, отправка предложений, напоминания о продлении вкладов, уведомления о новых продуктах). На основе данных о клиентах CRM позволяет создавать сегментированные маркетинговые кампании и персонализированные предложения.
• Повышение качества обслуживания: Имея под рукой полную информацию о клиенте, сотрудники могут предоставлять более качественные и оперативные консультации, решать проблемы быстрее и предлагать наиболее релевантные продукты.
• Аналитика и прогнозирование: CRM-системы предоставляют мощные аналитические инструменты для изучения поведения клиентов, выявления трендов, прогнозирования оттока и оценки эффективности маркетинговых акций.
• Создание персонализированных предложений: Интеграция CRM с аналитическими системами и ИИ позволяет формировать гиперперсонализированные предложения, которые максимально соответствуют текущим потребностям и жизненным ситуациям клиента.

CRM-системы полезны для бизнеса любого масштаба, работающего с большим потоком клиентов или имеющего отдел продаж. В банковской сфере, где конкуренция за клиента постоянно растет, а лояльность становится ключевым фактором, эффективная CRM-система является незаменимым инструментом для создания прочных и взаимовыгодных отношений с физическими лицами.

Инновационные технологии и вызовы их внедрения в российских банках

Российский финансовый сектор, несмотря на санкции и внешние вызовы, продолжает демонстрировать высокий уровень цифровой зрелости, входя в топ-5 мировых лидеров по цифровизации. В 2025 году фокус смещается от простой оцифровки сервисов к повышению эффективности, снижению операционных расходов, стоимости владения IT-инфраструктурой и поиску новых источников роста. Это стимулирует активное внедрение инновационных технологий, но одновременно ставит перед банками новые, порой беспрецедентные, вызовы.

Применение ИИ, машинного обучения и больших данных

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) являются не просто трендами, а одними из ключевых двигателей трансформации в сфере финансовых технологий. Их применение выходит далеко за рамки простых чат-ботов, охватывая широкий спектр задач:

1. Повышение эффективности и снижение издержек:
   • Автоматизация рутины: ИИ-помощники и роботизация процессов (RPA) позволяют автоматизировать до 80% стандартных операций, снижая операционные расходы и стоимость обслуживания клиентов.
   • Удешевление и ускорение разработки: ИИ является инструментом удешевления и ускорения внутренней разработки, повышая продуктивность программистов в среднем на 26,08%. Это критически важно в условиях дефицита квалифицированных кадров.
   • Проактивный банкинг: ИИ на базе больших данных позволяет создавать гиперперсонализированные и своевременные финансовые продукты, как, например, Salary Sorter в Monzo, который автоматически распределяет зарплату и анализирует расходы.
2. Персонализация услуг и улучшение клиентского опыта:
   • Рекомендательные системы: На основе анализа больших данных и поведения клиента, ИИ предлагает наиболее релевантные продукты и услуги.
   • Голосовые и текстовые роботы: Технологии обработки естественного языка (NLP) и большие языковые модели (LLM) используются для создания умных голосовых помощников и чат-ботов, обеспечивающих круглосуточную поддержку. T-Bank активно применяет эти технологии для создания голосовых и текстовых роботов, умного поиска и инструментов внутренней операционной работы.
   • Компьютерное зрение: Используется для биометрической идентификации, верификации документов, что ускоряет и упрощает процессы обслуживания.
   • Нейросети в скоринге: Массовое применение нейросетей в скоринговых решениях позволяет более точно оценивать риски и предлагать индивидуальные условия кредитования.
3. Антифрод и информационная безопасность: ИИ и ML используются для анализа транзакций в реальном времени, выявления подозрительной активности и предотвращения мошенничества.

Экономический эффект: Потенциальный экономический эффект от внедрения ИИ в российском финансовом секторе оценивается в 385 млрд рублей в год, а при комплексной трансформации – до 1,9 трлн рублей. Это демонстрирует колоссальный потенциал ИИ для роста и развития банковской отрасли. Сбер, например, активно занимается исследованиями, объединяющими инженерию, робототехнику, ИИ и ML.

Цифровые валюты центральных банков (CBDC) и цифровые финансовые активы (ЦФА)

В финтехе активно развиваются новые формы денег и активов, изменяющие традиционные финансовые ландшафты.

1. Цифровой рубль: К середине 2025 года к платформе цифрового рубля подключено уже 25 российских банков, включая Сбер, ВТБ, Тинькофф и Альфа-Банк. Это свидетельствует о серьезных намерениях по его интеграции в финансовую систему. На повестке дня стоит возможность использования цифрового рубля в трансграничных расчетах, что может существенно упростить международные операции. Ключевым вызовом для внедрения цифровых валют центральных банков является нормативная среда; без ясной регуляторики участие бизнеса остается ограниченным.
2. Цифровые финансовые активы (ЦФА): Активное внедрение ЦФА продолжается прежде всего в B2B-сегменте. Это включает выпуск цифровых облигаций, токенизацию товарных контрактов и инфраструктурные решения для логистики и цепочек поставок. Несмотря на отсутствие всеобъемлющего криптозаконодательства, в России наблюдается рост популярности децентрализованных финансов (DeFi), и в 2024 году Россия вошла в первую десятку стран по спросу на криптовалюты. В 2024 году Банк России запустил первый экспериментальный правовой режим, позволяющий экспортерам и импортерам проводить трансграничные расчеты в криптовалютах, что открывает новые возможности для кросс-граничных платежей и обмена финансовой информацией через инфраструктуры, независимые от глобальных решений.

Вызовы импортозамещения и пути их преодоления

Уход западных IT-компаний и прекращение обновления ПО после введения санкций сделали вопрос замещения импортных технологий жизненно необходимым для российского финтеха. Этот процесс сопряжен с серьезными вызовами:

1. Слабая экосистема отечественного ПО: На российском рынке пока мало полноценных аналогов гигантов вроде SAP и Oracle. Многие отечественные решения требуют серьезной доработки перед внедрением, что увеличивает сроки и стоимость проектов.
   • По мнению экспертов, к II кварталу 2025 года уровень импортозамещения иностранного ПО на объектах критической информационной инфраструктуры в крупных банках достигал 90%, в средних — около 60%, а в малых не превышал 50%.
2. Дефицит квалифицированных кадров: Внедрение новых технологий затрудняется отсутствием собственных аналитических отделов и квалифицированных сотрудников, способных создавать результативные финансовые модели и адаптировать отечественные решения. 91% российских банков отмечают трудности с наймом специалистов senior-уровня в областях data science, машинного обучения и сопровождения ИИ-платформ.
3. Колоссальные инвестиции и перестройка технологических стеков: Полный переход на отечественное ПО к 2030 году требует перестройки технологических стеков, колоссальных инвестиций, переобучения тысяч сотрудников и сложной интеграции новых систем с существующими. Российский рынок ПО для финансового сектора вырос на 12% до 28,1 млрд рублей в 2022 году, что указывает на активные инвестиции.

Пути преодоления и успешные кейсы:

• Собственные разработки: Крупные банки активно инвестируют в собственные R&D центры. Яркий пример – успешный переход Сбербанка с решений IBM Security Identity Manager (ISIM) и IBM Security Access Manager (ISAM) на собственные программные комплексы Platform V IDM и Platform V IAM SE, разработанные СберТехом.
• Платформенные решения: «Финплатформа Т1» позволяет сократить время вывода новых банковских продуктов на рынок с 6–9 месяцев до 25 дней, что компенсирует отсутствие зрелых решений.
• Открытые API: Развитие платформ с открытыми API позволяет командам банка проводить полный цикл работ от проектирования до вывода в эксплуатацию готовых продуктов, стимулируя внутреннюю разработку и сотрудничество с финтех-компаниями.

Развитие кросс-отраслевых продуктов и экосистемных сервисов

Долгосрочная задача для российских банков – это не просто цифровизация, а выход за пределы традиционного банковского сектора и формирование кросс-отраслевых продуктов и экосистемных сервисов. Это позволяет увеличить средний чек клиента, повысить его лояльность и привлечь новые потоки доходов.

Примеры и вызовы:

• Интеграция со смежными отраслями: Для создания «умных» продуктов в автокредитовании необходима интеграция со страховыми телематическими системами, маркетплейсами подержанных автомобилей и данными автосервисов. В сфере ипотеки – с Росреестром и системами застройщиков. Для банкинга малого и среднего бизнеса – с бухгалтерскими сервисами и налоговой службой.
• Цифровая зрелость партнеров: Главный вызов здесь – цифровая зрелость смежных отраслей (ритейл, страхование, медицина). Отсутствие стандартов или готовности к интеграции со стороны партнеров может значительно замедлить развитие экосистем.
• Новые сервисы: ВТБ и Альфа-Банк запускают тестирование сервиса «Мультибанк» для корпоративного сектора, позволяющего видеть счета других банков, что является большим шагом в объединении ресурсов банков на благо клиента. В приложениях для бизнеса ВТБ среди последних обновлений — адаптивный интерфейс, интерактивные дашборды, B2B-платежи через СБП, расширенный функционал для корпоративных карт и поддержка операций с цифровым рублем.

Финтех (финансовые технологии) — это предоставление финансовых услуг и сервисов с использованием инновационных технологий, таких как «большие данные», искусственный интеллект и машинное обучение, роботизация, блокчейн, облачные технологии, биометрия. Цели развития финансовых технологий включают содействие конкуренции, повышение доступности, качества и ассортимента услуг, снижение рисков и издержек, обеспечение безопасности и устойчивости, а также повышение конкурентоспособности российских технологий. Развитие кросс-отраслевых продуктов и экосистемных сервисов напрямую способствует достижению этих целей, открывая новые горизонты для банковской деятельности.

Заключение: Основные выводы и перспективы развития

Цифровая трансформация в банковском секторе России – это не просто эволюция, а настоящая революция, где информационные системы стали не просто вспомогательными инструментами, а центральным нервом всего организма. Исследование показало, что российские банки успешно адаптируются к динамично меняющимся условиям, демонстрируя один из самых высоких уровней цифровой зрелости в мире. Неужели можно игнорировать эти фундаментальные сдвиги, когда будущее финансового сектора уже формируется на наших глазах?

Мы увидели, как на смену традиционным банковским операциям приходят бесконтактные платежи и Система быстрых платежей (СБП), став доминирующим способом оплаты и переводов. Дистанционное банковское обслуживание (ДБО) превратилось из конкурентного преимущества в «гигиенический минимум», а развитие супераппов и Открытых API (Open API) указывает на стремление к созданию интегрированных экосистем, охватывающих все сферы жизни клиента. Искусственный интеллект и машинное обучение перестали быть экспериментами, став драйверами персонализации, повышения эффективности и борьбы с мошенничеством, обещая колоссальный экономический эффект.

Вместе с тем, путь цифровизации сопряжен с серьезными вызовами. Импортозамещение, вызванное геополитическими факторами, требует колоссальных инвестиций, перестройки технологических стеков и решения проблемы дефицита квалифицированных IT-специалистов. Однако примеры успешных кейсов, таких как собственные разработки Сбербанка и платформенные решения, демонстрируют потенциал для преодоления этих трудностей. Развитие цифрового рубля и цифровых финансовых активов (ЦФА) открывает новые перспективы, но требует четкой регуляторной базы.

Методологически, мы подчеркнули важность структурированного подхода к проектированию ИС. От предпроектного обследования (ППО), позволяющего глубоко понять потребности бизнеса, до детального моделирования бизнес-процессов с использованием нотаций DFD, BPMN, IDEF0 и UML. Не меньшее значение имеет проработка архитектуры данных — от концептуальной до физической модели, с учетом строгих требований Банка России к агрегированию рисков и унификации идентификаторов. Наконец, проектирование пользовательских интерфейсов (UI/UX) стало ключевым фактором в создании интуитивно понятных, адаптивных и персонализированных банковских приложений, а CRM-системы обеспечивают глубокое понимание и эффективное управление взаимоотношениями с каждым клиентом.

Перспективы развития информационных систем в российском банковском секторе для обслуживания физических лиц связаны с дальнейшим углублением интеграции, повышением интеллектуализации и обеспечением абсолютной безопасности. Банки будут стремиться к созданию по-настоящему проактивных систем, способных предвосхищать потребности клиентов, предлагать кросс-отраслевые решения и развивать новые формы финансовых активов. Регуляторная среда будет эволюционировать, адаптируясь к новым технологиям и усиливая меры по защите данных и противодействию киберугрозам. В этой динамичной среде успех будет принадлежать тем финансовым организациям, которые смогут не только внедрять инновации, но и органично интегрировать их в свою бизнес-модель, создавая ценность для каждого клиента, обеспечивая стабильность и безопасность в эпоху непрерывных цифровых перемен.

Список использованной литературы

1. Балдин К.В., Уткин В.Б. Информационные системы в экономике. М.: Издательский центр Академия, 2005. 288 с.
2. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2006. 544 с.
3. Грекул В.И. Проектирование информационных систем. М.: Интернет-Ун-т Информ технологий, 2005.
4. Елиферов В.Г., Репин В.В. Бизнес-процессы: Регламентация и управление: Учебник. М.: ИНФРА-М, 2007. 319 с. (учебники программы МВА).
5. Кравченко В.Ф. Организационный инжиниринг. Москва, 1999.
6. Кузнецов А.И. Методика проведения обследования бизнес-процессов компании. URL: www.iteam.ru.
7. Ойхмана Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии. Финансы и статистика, Москва, 1997.
8. Соколов И.П. Технологии разработки программного обеспечения: учебн. пособие. СПб.: Питер, 2009. 480 с.
9. Федотова Д.Э., Семёнов Ю.Д., Чижик К.Н. CASE-технологии: учебное пособие. 1-е изд. М.: Горячая линия – Телеком, 2005. 160 с.
10. 8 трендов в сфере финансовых технологий 2023 года. Экспобанк. URL: https://www.expobank.ru/about/press-center/articles/8-trendov-v-sfere-finansovykh-tekhnologiy-2023-goda/ (дата обращения: 12.10.2025).
11. Технологии погружают в банки: что происходит с импортозамещением в финансовой сфере. Forbes.ru. URL: https://www.forbes.ru/tehnologii/504936-tehnologii-pogruzaut-v-banki-cto-proishodit-s-importozameseniem-v-finansovoj-sfere (дата обращения: 12.10.2025).
12. Современные банковские технологии: информационные и инновационные. Сравни.ру. URL: https://www.sravni.ru/text/sovremennye-bankovskie-tekhnologii/ (дата обращения: 12.10.2025).
13. Тренды банковской информатизации. TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%A2%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D1%8B_%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8 (дата обращения: 12.10.2025).
14. Эксперт рассказал о вызовах, с которыми сталкивается современный российский финтех. RB.RU — Rusbase. URL: https://rb.ru/news/fintech-challenges-2025/ (дата обращения: 12.10.2025).
15. От цифрового минимума к интеллектуальному банку. Ведомости. 2025. 08 октября. URL: https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2025/10/08/1066060-ot-tsifrovogo-minimuma-k-intellektualnomu-banku (дата обращения: 12.10.2025).
16. Защита персональных данных банков — принципы и инструменты обеспечения безопасности. Солар. URL: https://www.solar.ru/blog/zashchita-personalnykh-dannykh-bankov-printsipy-i-instrumenty-obespecheniya-bezopasnosti/ (дата обращения: 12.10.2025).
17. Проектирование базы данных автоматизированной банковской системы. URL: https://infourok.ru/proektirovanie-bazi-dannih-avtomatizirovannoy-bankovskoy-sistemi-451242.html (дата обращения: 12.10.2025).
18. Лекция 2. Моделирование бизнес-процессов: методика, нотация, инструмент. Studme.org. URL: https://studme.org/1179042228499/menedzhment/modelirovanie_biznes_protsessov_metodika_notatsiya_instrument (дата обращения: 12.10.2025).
19. Разработка дизайн-систем для банков. Abanking. URL: https://abanking.ru/cases/razrabotka-dizayn-sistem-dlya-bankov/ (дата обращения: 12.10.2025).
20. Разработка дизайна интерфейса пользовательской информационной системы для Сбербанка РФ. URL: https://www.pr-club.com/cases/sberbank_ui_ux/ (дата обращения: 12.10.2025).
21. Российский рынок банковской информатизации. TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8 (дата обращения: 12.10.2025).
22. Информационная безопасность. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/fintech/ib/ (дата обращения: 12.10.2025).
23. Финтех в России 2025: ключевые тренды, вызовы и направления роста. Sostav.ru. URL: https://www.sostav.ru/publication/fintekh-v-rossii-2025-klyuchevye-trendy-vyzovy-i-napravleniya-rosta-66029.html (дата обращения: 12.10.2025).
24. Этапы создания базы и банка данных. Studfile.net. URL: https://studfile.net/preview/4351322/page:10/ (дата обращения: 12.10.2025).
25. Принцип 2. Архитектура данных и инфраструктура ИТ. КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_163820/d95e26ec035f838634c44957e84128fef65c3639/ (дата обращения: 12.10.2025).
26. Технология предпроектного обследования: как это делается (на примере Русского Международного Банка и Всероссийского банка развития регионов). Intersoft.ru. URL: https://www.intersoft.ru/publications/tekhnologiya-predproektnogo-obsledovaniya-kak-eto-delaetsya-na-primere-russkogo-mezhdunarodnogo-banka-i-vserossiyskogo-banka-razvitiya-regionov/ (дата обращения: 12.10.2025).
27. Методические рекомендации Банка России по описанию наименований объектов информационной инфраструктуры. Редакция от 20.12.2023. Контур.Норматив. URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=473539 (дата обращения: 12.10.2025).
28. Рекомендации участникам финансового рынка по концептуальному дизайну процесса «Архитектура и моделирование данных». Банк России. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/128399/rec_data_arch.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
29. Информационные банковские технологии. Studme.org. URL: https://studme.org/270414/bankovskoe_delo/informatsionnye_bankovskie_tehnologii (дата обращения: 12.10.2025).
30. Технологии T-Bank в области ИИ. T-Bank AI. URL: https://ai.tinkoff.ru/ (дата обращения: 12.10.2025).
31. Предпроектное обследование перед проектом внедрения 1С. Гранд Проект. URL: https://grand-project.ru/blog/predproektnoe-obsledovanie-pered-proektom-vnedreniya-1s/ (дата обращения: 12.10.2025).
32. Как начать моделировать бизнес-процессы в BPMN. Школа системного анализа. URL: https://systems-education.ru/kak-nachat-modelirovat-biznes-proczessy-v-bpmn/ (дата обращения: 12.10.2025).
33. ЦЕНТРАЛЬНЫЙ БАНК РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ (БАНК РОССИИ). Методические рекомендации. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/146036/MR_OOII_20230502.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
34. Основы бизнес-моделирования: 5 популярных нотаций с примерами. Babok School. URL: https://babok.ru/blog/biznes-modelirovanie-notacii/ (дата обращения: 12.10.2025).
35. Развитие финансовых технологий. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/fintech/ (дата обращения: 12.10.2025).
36. Банк данных (БнД) — это система специальным образом организованных данных. Studfile.net. URL: https://studfile.net/preview/4351322/page:3/ (дата обращения: 12.10.2025).
37. В приложениях для бизнеса ВТБ теперь видны счета других банков. Frank Media. URL: https://frankrg.com/83021 (дата обращения: 12.10.2025).
38. Как описать бизнес-процесс в BPMN, EPC и UML: примеры диаграмм. Babok School. URL: https://babok.ru/blog/opisanie-biznes-processov-bpmn-epc-uml/ (дата обращения: 12.10.2025).
39. Соответствие новым требованиям ЦБ РФ в области информационной безопасности для финансовых организаций. Angara Security. URL: https://angarasecurity.ru/blog/sootvetstvie-novym-trebovaniyam-tsb-rf-v-oblasti-informatsionnoy-bezopasnosti-dlya-finansovykh-organizatsiy/ (дата обращения: 12.10.2025).
40. Положение Банка России от 30.08.2023 N 822-П «О требованиях к обеспечению защиты информации, содержащейся в автоматизированной информационной системе страхования» (Зарегистрировано в Минюсте России 22.12.2023 N 76558). КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_466487/ (дата обращения: 12.10.2025).
41. 4.1 Банковские информационные системы. Studme.org. URL: https://studme.org/168449/bankovskoe_delo/informatsionnye_bankovskie_sistemy (дата обращения: 12.10.2025).
42. Предпроектное обследование – коротко о самом главном. ИнфоСофт. URL: https://infosoft.ru/articles/predproektnoe-obsledovanie-korotko-o-samom-glavnom/ (дата обращения: 12.10.2025).
43. Курс «UX/UI: проектирование пользовательского интерфейса. Bang Bang Education. URL: https://bangbangeducation.ru/courses/ux-ui-design (дата обращения: 12.10.2025).
44. Политика ЦБ в сфере защиты информации (кибербезопасности). TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%A6%D0%91_%D0%B2_%D1%81%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D1%89%D0%B8%D1%82%D1%8B_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_(%D0%BA%D0%B8%D0%B1%D0%B5%D1%80%D0%B1%D0%B5%D0%B7%D0%BE%D0%BF%D0%B0%D1%81%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8) (дата обращения: 12.10.2025).
45. Сборник «Наука в Сбере — 2023». Сбербанк. URL: https://www.sberbank.com/common/img/uploaded/files/science/sber_science_2023.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
46. Автоматизация без риска: как уберечь данные в АИС. Habr. URL: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/767018/ (дата обращения: 12.10.2025).
47. CRM-система: зачем нужна бизнесу и как настроить без ошибок. Справочная. Тинькофф. URL: https://www.tinkoff.ru/business/help/start/marketing/crm-system/ (дата обращения: 12.10.2025).