Структура автоматизированной банковской системы: эволюция, современные тенденции и влияние инновационных технологий

В 2024 году затраты на технологии в российском финансовом секторе превысили колоссальный рубеж в 1 триллион рублей, что свидетельствует о тектонических сдвигах в самой основе банковского дела. В этих условиях автоматизированные банковские системы (АБС) становятся не просто вспомогательным инструментом, а ключевым нервным центром всей финансовой экосистемы. В условиях беспрецедентной цифровой трансформации, когда скорость, безопасность и клиентоориентированность определяют конкурентоспособность, понимание структуры, эволюции и перспектив АБС становится критически важным.

Настоящая курсовая работа ставит своей целью разработку всеобъемлющего анализа автоматизированных банковских систем. Объектом исследования выступают сами автоматизированные банковские системы, тогда как предметом — их структура, принципы функционирования, эволюция, а также влияние современных технологий и регуляторных требований на их развитие. Работа призвана не только систематизировать существующие знания, но и углубиться в актуальные тенденции, такие как микросервисные архитектуры, облачные решения, интеграция искусственного интеллекта и блокчейна, а также рассмотреть перспективные горизонты, связанные с квантовыми технологиями. Структура работы последовательно раскрывает эти аспекты, начиная с базовых определений и исторического контекста, переходя к функциональным требованиям, экономической эффективности, вопросам кибербезопасности и завершая обзором инновационных направлений.

Теоретические основы и определения автоматизированных банковских систем

Понятие и сущность автоматизированных банковских систем

В основе любой современной банковской деятельности лежит сложная, многокомпонентная система, известная как автоматизированная банковская система (АБС), или core banking system. Это не просто программное обеспечение, а интегрированный аппаратно-программный комплекс, чья основная задача — автоматизировать и централизовать все ключевые бизнес-процессы банка. От открытия счетов и обработки платежных поручений до формирования реестров платежей, управления кредитными продуктами, инвестиционными портфелями и подготовки обязательной отчётности для регуляторов — все это находится в компетенции АБС.

Особенность банковской сферы заключается в её уникальной нормативной базе. Банк России, как основной регулятор, устанавливает для банков и кредитных организаций особые правила бухгалтерского учёта и отчётности, которые значительно отличаются от стандартов, применяемых в обычных предприятиях. Эти специфические требования, включая особый план счетов и обширный объём специализированной отчётности, делают невозможным использование универсальных бухгалтерских систем. Именно поэтому банки нуждаются в специализированных АБС, которые изначально спроектированы для автоматического формирования такой отчётности, обеспечивая при этом соблюдение всех регуляторных норм и высокую степень защиты информации. И что из этого следует? Без такой системы банк просто не сможет легально функционировать и соответствовать законодательству, что подчеркивает её фундаментальную роль.

Ключевые термины и их значение

Для полного понимания структуры и функционирования современных АБС необходимо разобраться в ряде фундаментальных понятий, которые формируют ландшафт банковских информационных технологий:

• Автоматизированная банковская система (АБС): Как уже было отмечено, это комплексное программно-аппаратное решение, автоматизирующее весь спектр банковских операций. Она служит центральным хабом для обработки данных, управления счетами, кредитами, вкладами и интеграции с внешними системами.
• FinTech (Финансовые технологии): Этот термин охватывает инновации в финансовых услугах, использующие передовые технологии, такие как Big Data, искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение, роботизация, блокчейн, облачные технологии и биометрия. Цель FinTech — предоставить финансовые услуги более эффективно, быстро, безопасно и удобно, часто создавая конкуренцию традиционным финансовым организациям.
• TCO (Total Cost of Ownership — Совокупная стоимость владения): Это общая величина всех целевых затрат, которые несёт владелец актива (в данном случае — АБС) с момента его приобретения до момента вывода из эксплуатации. TCO включает не только первоначальные расходы на покупку и внедрение, но и последующие издержки на эксплуатацию, обслуживание, модернизацию, лицензирование и даже утилизацию. Универсальной методики определения TCO не существует, однако общепринятые подходы к стоимости жизненного цикла и специализированные методики (например, Gartner Group, Microsoft) позволяют эффективно её оценивать.
• ROI (Return on Investment — Коэффициент рентабельности инвестиций): Показатель, используемый для оценки эффективности инвестиций в проект (например, внедрение новой АБС). Он рассчитывается по формуле:
  ROI = ((Доход с проекта - Затраты на проект) / Затраты на проект) × 100%
ROI > 0% указывает на прибыльность, ROI = 0% — на окупаемость без прибыли, а ROI < 0% — на убыточность проекта.
• API-банкинг (Open Banking API): Концепция, основанная на использовании открытых API (интерфейсов прикладного программирования), которая позволяет сторонним разработчикам создавать сервисы и приложения, интегрирующиеся с банковскими платформами. С согласия клиента это обеспечивает безопасный обмен данными и расширяет возможности финансовых услуг. API выступает в роли посредника, стандартизирующего взаимодействие между различными программными компонентами.
• Микросервисы: Архитектурный подход к разработке программного обеспечения, при котором приложение строится как набор небольших, слабосвязанных и независимо развертываемых сервисов. Каждый микросервис выполняет одну бизнес-функцию и может быть разработан, развернут и масштабирован отдельно от других.
• Облачные решения: Предоставление вычислительных ресурсов (серверы, хранилища, базы данных, программное обеспечение, аналитика) через интернет ("облако") по требованию с оплатой по мере использования. Это позволяет банкам сокращать капитальные затраты на ИТ-инфраструктуру, повышать гибкость и масштабируемость.
• Big Data (Большие данные): Термин, обозначающий массивы данных такого объёма, скорости и разнообразия, которые невозможно обработать традиционными методами. В банковской сфере используются для углублённого анализа, выявления паттернов, прогнозирования и персонализации. Определяются тремя критериями: Volume (объём), Velocity (скорость), Variety (разнообразие).
• ИИ (Искусственный интеллект): Область информатики, занимающаяся созданием интеллектуальных машин, способных воспринимать окружающую среду, рассуждать, учиться и действовать таким образом, чтобы максимизировать свои шансы на успех. В банках ИИ применяется для автоматизации обслуживания, борьбы с мошенничеством, анализа рисков и персонализации предложений.
• Блокчейн: Децентрализованная, распределённая база данных, которая хранит записи о транзакциях в виде "блоков", связанных криптографическими методами. Обеспечивает высокую степень безопасности, прозрачности и неизменности данных, перспективен для межбанковских расчётов и цифровых валют.
• Квантовые вычисления: Новая парадигма вычислений, использующая принципы квантовой механики (суперпозиция, запутанность) для обработки информации. Потенциально способны решать задачи, недоступные для классических компьютеров, что открывает новые горизонты для криптографии, оптимизации и анализа данных в финансовой сфере.

История и эволюция АБС в России и мире

Зарождение и развитие АБС в СССР и Российской Федерации

Путь автоматизации банковского дела в России уходит корнями в середину XX века. В СССР первые исследования в области автоматизированных банковских систем (АБС) начались в 1960-х годах. Это был период активного научного поиска и экспериментов, когда страна стремилась внедрять кибернетику и ЭВМ в различные отрасли народного хозяйства. Среди пионерских разработок можно выделить системы «Киевский операционный день» и «Тульский операционный день», созданные в отраслевых научно-исследовательских институтах. Эти системы стали первыми ласточками, демонстрирующими потенциал автоматизации в банковской сфере.

Настоящий прорыв произошел в 1970-1980-е годы с развитием Общегосударственной автоматизированной системы управления Госбанка СССР (ОАСУ Госбанка СССР). Эта масштабная инициатива была призвана охватить все уровни учреждений Госбанка, централизуя и автоматизируя учет и управление финансовыми потоками в масштабах всей страны. ОАСУ Госбанка СССР стала фундаментом для последующего развития банковских ИТ-систем, заложив принципы, которые в определённой степени повлияли и на постсоветский период.

Конец 1980-х и начало 1990-х годов ознаменовались кардинальными изменениями в экономике и появлением коммерческих банков, что создало благоприятную почву для формирования рынка коммерческих разработчиков АБС. В этот период на российский рынок вышли такие компании-пионеры, как ПрограмБанк (основана в 1989 году с АБС DOS-Комплекс, позже переименованной в Центавр), Инверсия и АСОФТ. В 1991–1992 годах появился Диасофт с системой DiasoftBANK, а в 1993 году — R-Style с RS-Bank. Эти компании стали столпами, на которых строилась современная российская банковская ИТ-инфраструктура, предлагая решения, адаптированные к новым рыночным условиям и потребностям стремительно развивающегося финансового сектора.

Эволюция архитектурных подходов АБС

На заре своего развития в 1990-х годах архитектура отечественных АБС, создаваемых преимущественно на персональных компьютерах, носила ярко выраженный модульный характер. Этот принцип был оптимален для небольших банков, которые только начинали свою деятельность. Модульность позволяла системам легко конфигурироваться под конкретные задачи банка, а также поэтапно наращивать функционал и объемы обрабатываемой информации по мере роста учреждения. В то время популярной сетевой операционной системой для персональных компьютеров была Novell Netware, а на рабочих местах использовалась ОС DOS.

Со временем, по мере усложнения банковских операций и роста числа клиентов, архитектура АБС становилась всё более комплексной. Современная АБС — это не просто набор модулей, а продуманная многоуровневая система, построенная с учётом архитектуры функциональных программных продуктов. Традиционно она предполагает опциональное деление на три основных уровня:

1. Модули ввода/первичной обработки (Front-office): Этот уровень ориентирован на прямое взаимодействие с клиентами. Он включает в себя системы для оформления вкладов, кредитов, открытия счетов, обработки платежей и предоставления консультаций. Основная задача Front-office — обеспечение быстрого и эффективного обслуживания клиентов.
2. Приложения для внутренних расчетов (Back-office): Этот уровень отвечает за внутренние банковские операции, которые не видны клиенту напрямую. Сюда относятся расчеты процентов, начисление комиссий, ведение внутренней отчётности, управление ликвидностью, контроль за соблюдением лимитов и многое другое. Back-office обеспечивает точность и надёжность всех финансовых операций.
3. Приложения для организации внешних связей (Accounting/Core): Этот уровень, часто называемый "ядром" или Accounting-системой, является центральным звеном. Он обеспечивает централизованный учёт клиентских данных и всех операций, взаимодействие с регуляторами (например, Банком России), а также интеграцию с другими финансовыми институтами и платёжными системами (банк-клиент, банк-банк).

В основе такой многоуровневой системы лежит программное ядро (Core), которое управляет всеми процессами, обеспечивает согласованность данных и интеграцию различных модулей. Ядро АБС — это не только база данных, но и набор базовых алгоритмов, правил и логики, обеспечивающих функционирование всей банковской системы. Взаимосвязанность компонентов — ключевая характеристика современных АБС, позволяющая им обрабатывать огромные объемы информации и выполнять сложные операции с высокой степенью надёжности.

Современные архитектурные модели: микросервисы и облачные решения

В последние годы банковская индустрия столкнулась с беспрецедентными вызовами: необходимостью быстрой адаптации к меняющимся рыночным условиям, растущими требованиями клиентов к цифровым сервисам и конкуренцией со стороны FinTech-компаний. Эти вызовы стимулировали переход к более гибким и масштабируемым архитектурным моделям, среди которых доминируют микросервисная архитектура и облачные решения.

Микросервисная архитектура представляет собой радикальный отход от традиционных монолитных систем, где все функции приложения объединены в одном большом блоке. Вместо этого, микросервисная архитектура предполагает построение АБС как совокупности небольших, независимых, слабосвязанных сервисов, каждый из которых отвечает за выполнение одной конкретной бизнес-функции. Например, один микросервис может управлять счетами клиентов, другой — обработкой платежей, третий — выдачей кредитов, а четвёртый — формированием отчётности.

Преимущества микросервисов для АБС очевидны:

• Гибкость и скорость разработки: Разработчики могут работать над отдельными сервисами независимо, используя оптимальные для каждой задачи технологии, что значительно сокращает циклы разработки и внедрения новых функций.
• Масштабируемость: Каждый микросервис можно масштабировать автономно в зависимости от нагрузки. Например, при пиковой нагрузке на систему обработки платежей можно увеличить ресурсы только для этого сервиса, не затрагивая другие.
• Устойчивость и отказоустойчивость: Сбой в одном микросервисе не приводит к остановке всей системы. Остальные сервисы продолжают функционировать, что повышает общую надёжность АБС.
• Технологическая агностичность: Разные микросервисы могут быть написаны на разных языках программирования и использовать различные базы данных, что позволяет применять лучшие инструменты для каждой конкретной задачи.
• Упрощение поддержки и обновления: Небольшие, изолированные сервисы легче поддерживать и обновлять, снижая риск ошибок при внесении изменений.

Параллельно с микросервисами активно развиваются облачные решения. Перенос части или всей АБС в облако (публичное, частное или гибридное) позволяет банкам значительно сократить капитальные затраты на ИТ-инфраструктуру, а также получить доступ к практически неограниченным вычислительным ресурсам по требованию.

Применение облачных решений в АБС даёт следующие преимущества:

• Экономия затрат: Отпадает необходимость в покупке и обслуживании дорогостоящего оборудования, оплате электроэнергии и содержания ЦОД. Банк платит только за фактически использованные ресурсы.
• Мгновенная масштабируемость: Облако позволяет быстро наращивать или сокращать вычислительные мощности в зависимости от текущих потребностей, что особенно важно в периоды пиковых нагрузок или быстрого роста бизнеса.
• Высокая доступность и надёжность: Облачные провайдеры обеспечивают высокий уровень доступности сервисов, резервное копирование данных и защиту от сбоев.
• Глобальное присутствие: Облачные платформы позволяют легко развёртывать сервисы в разных географических регионах, что удобно для банков с международной деятельностью.
• Ускоренное внедрение инноваций: Облачные платформы часто предлагают готовые сервисы для Big Data, ИИ, машинного обучения, что упрощает и ускоряет внедрение новых технологий в АБС.

Примеры применения включают переход крупных банков на гибридные облачные модели, где критически важные данные и операции остаются в частном облаке, а менее чувствительные или тестовые среды размещаются в публичном. Многие FinTech-стартапы изначально строят свои системы на микросервисах в облаке, демонстрируя скорость и гибкость, с которыми не могут конкурировать традиционные монолитные АБС.

Функциональные требования и цифровая трансформация банковской сферы

Аккумуляция и обработка больших данных (Big Data)

Современные финансовые организации стали гигантскими "фабриками данных", аккумулирующими колоссальные объёмы информации каждый день. От каждой транзакции и каждого взаимодействия с клиентом до рыночных котировок и внутренних операционных отчётов — всё это формирует непрерывный поток данных, который необходимо не только хранить, но и эффективно обрабатывать, анализировать и использовать для принятия стратегических решений. Российский рынок больших данных демонстрирует впечатляющий рост, ежегодно увеличиваясь на 25-35%, при этом сегмент облачных решений для Big Data растёт ещё быстрее — на 30-40%.

Концепция "больших данных" не сводится просто к объёму информации; она определяется тремя ключевыми критериями, известными как "три V":

1. Объём (Volume): Масштаб данных достигает петабайтов и даже экзабайтов, что значительно превосходит возможности традиционных баз данных. В банковском секторе это миллиарды записей о транзакциях, клиентах, продуктах, взаимодействиях, а также неструктурированные данные из социальных сетей, голосовых записей и видео.
2. Скорость (Velocity): Данные генерируются и должны быть обработаны в реальном времени или в околореальном времени. Для банков это означает необходимость мгновенно реагировать на мошеннические операции, изменения рыночных условий или запросы клиентов.
3. Разнообразие (Variety): Данные поступают из множества различных источников и имеют разнообразные форматы — от структурированных таблиц до неструктурированного текста, изображений, аудио- и видеофайлов. Интеграция и анализ этих разрозненных данных представляют собой сложную задачу.

Внедрение Big Data в АБС позволяет банкам решать множество критически важных задач. Например, 45,5% организаций финансового сектора в России уже используют Big Data для борьбы с мошенничеством, анализируя нетипичное поведение клиентов и транзакций. Кроме того, большие данные незаменимы для оценки кредитоспособности, позволяя формировать более точные кредитные скоринговые модели, и для управления активами, оптимизируя инвестиционные портфели и прогнозируя рыночные тенденции. Необходимость качественной обработки этих колоссальных потоков данных предопределяет создание и использование передовых банковских технологий, встроенных в АБС, которые включают в себя не только информационные и телекоммуникационные решения, но и сложные алгоритмы, внутренние процедуры и модели управления рисками.

Развитие дистанционных сервисов и омниканальности

В современном мире банк перестаёт быть просто физическим офисом, а превращается в цифровую платформу, доступную 24/7 из любой точки мира. Растущий спрос на обслуживание в цифровых каналах является ключевым стимулом для банков инвестировать в развитие дистанционных сервисов и омниканального подхода. Статистика подтверждает эту тенденцию: услуги дистанционного обслуживания "банк-клиент" для юридических лиц предоставляют 76% российских коммерческих банков, а для физических лиц этот показатель достигает 87%.

Цифровая трансформация в банковской сфере фокусируется на нескольких ключевых направлениях:

• Цифровизация бизнес-процессов: Перевод традиционных, бумажных или ручных операций в полностью автоматизированный цифровой формат. Это включает автоматизацию открытия счетов, выдачи кредитов, проведения платежей и других операций, что значительно сокращает время обслуживания и повышает эффективность.
• Развитие цифровых каналов продаж: Создание и совершенствование мобильных приложений, интернет-банкинга, чат-ботов и других онлайн-платформ для взаимодействия с клиентами. Цель — предоставить клиенту возможность совершать любые операции удобным для него способом.
• Персонализация банковских предложений: Использование данных о клиентах для создания индивидуальных предложений по продуктам и услугам. АБС, интегрированная с аналитическими системами Big Data и ИИ, позволяет формировать "идеальные" предложения, повышая лояльность клиентов.
• Расширение портфеля услуг за счёт небанковских продуктов (экосистемы): Банки всё чаще выходят за рамки традиционных финансовых услуг, предлагая клиентам сервисы из смежных областей (например, маркетплейсы, телемедицина, образовательные платформы). АБС становится ядром, объединяющим эти сервисы в единую экосистему.

Большинство крупных кредитных организаций активно разрабатывают решения для самообслуживания клиентов и персонализированных предложений. Например, в 2024 году количество зарегистрированных образцов в Единой биометрической системе через банки увеличилось более чем в 2 раза, достигнув 1,8 млн, а через приложение — почти на 680 тысяч. Это свидетельствует о росте доверия к биометрическим методам идентификации и удобству их использования. Более того, количество финансовых организаций, использующих сервис «Цифровой профиль» для обмена данными о частных лицах (с их согласия), выросло почти в 1,5 раза, достигнув 163. Это позволяет банкам получать актуальную информацию о клиентах, улучшая качество сервиса и персонализацию.

Одним из значительных преимуществ современной АБС является возможность вести централизованный учёт клиентских данных независимо от количества филиалов. Это не только упрощает управление и контроль, но и значительно сокращает издержки при найме персонала, поскольку часть рутинных банковских операций автоматизируется и выполняется самой АБС, освобождая сотрудников для более сложных и клиентоориентированных задач.

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и блокчейна

Век цифровой трансформации невозможно представить без искусственного интеллекта (ИИ) и блокчейна, которые активно проникают в структуру автоматизированных банковских систем, меняя их функциональность и потенциал. Финансовые компании стали одними из ключевых драйверов технологического рынка в России, делая ставку именно на эти инновации. Инвестиции в ИИ в российском финансовом секторе достигли рекордных 56,8 млрд рублей в 2024 году, что является абсолютным рекордом для отечественного рынка. Этот подход, получивший название "AI-first", в течение ближайших 5 лет может принести отрасли совокупный экономический эффект в размере 1,9 трлн рублей прибыли.

Применение ИИ в АБС многогранно и охватывает широкий спектр задач:

• Обработка естественного языка (NLP): 84% компаний, внедривших ИИ, используют NLP-технологии. Это проявляется в работе чат-ботов и голосовых помощников, которые автоматизируют обработку запросов клиентов, предоставляют информацию, помогают совершать операции и снижают нагрузку на контакт-центры. Также NLP используется для автоматизированного анализа документов, позволяя быстро извлекать ключевую информацию из заявлений, договоров и отчётов.
• Компьютерное зрение: Более 70% организаций применяют технологии компьютерного зрения. Наиболее часто это биометрическая идентификация (например, распознавание лиц или отпечатков пальцев при входе в мобильное приложение или при совершении операций) и верификация документов, что повышает безопасность и ускоряет процессы открытия счетов и оформления кредитов.
• Распознавание и синтез речи: Две трети игроков финансового рынка внедрили эти системы для автоматизации работы контактных центров и ускорения обслуживания клиентов. ИИ может самостоятельно отвечать на звонки, маршрутизировать их, а также анализировать эмоциональную окраску речи клиента для улучшения качества сервиса.
• ИИ-поддержка принятия решений (интеллектуальные помощники): Функционирует в 66% компаний, внедривших ИИ. Эти системы анализируют огромные объёмы данных, выявляют закономерности и предоставляют сотрудникам рекомендации по кредитованию, управлению рисками, персонализированным продажам и другим операционным задачам.

Параллельно с ИИ, блокчейн играет всё более заметную роль в повышении безопасности и прозрачности банковских операций. Хотя его массовое внедрение в ядро АБС всё ещё находится на ранних стадиях, блокчейн-технологии уже используются для:

• Обеспечения безопасности данных: Децентрализованная и криптографически защищённая природа блокчейна делает его устойчивым к несанкционированному изменению данных, что критически важно для финансовых транзакций.
• Повышения прозрачности: Все транзакции в блокчейне записываются и доступны для проверки, что может упростить аудит и регуляторный контроль.
• Ускорения межбанковских расчётов: Технологии распределённых реестров потенциально могут сократить время и стоимость межбанковских переводов, особенно трансграничных.
• Создания цифровых валют центральных банков (CBDC): Многие центробанки мира, включая Банк России, активно исследуют возможность выпуска цифровых валют на базе блокчейна, что потребует глубокой интеграции с АБС.

Интеграция ИИ и блокчейна трансформирует АБС из простого инструмента автоматизации в интеллектуальную, адаптивную и высокозащищённую платформу, способную эффективно работать в условиях постоянно меняющегося цифрового ландшафта.

Экономическая эффективность и риски внедрения АБС

Методологии оценки экономической эффективности: ROI

Внедрение и модернизация автоматизированных банковских систем являются крупными инвестиционными проектами для любого банка. Поэтому критически важно не только обеспечить технологическое совершенство АБС, но и оценить её экономическую эффективность. Одним из ключевых показателей для такой оценки является ROI (Return on Investment) — коэффициент рентабельности инвестиций.

ROI — это универсальный финансовый показатель, который позволяет определить окупаемость вложений в проект, то есть насколько эффективно были потрачены средства. Он помогает принимать управленческие решения, избегать дорогостоящих ошибок и выбирать наиболее рентабельные проекты для бизнеса.

Формула расчёта ROI достаточно проста и универсальна:

ROI = ((Доход от проекта - Затраты на проект) / Затраты на проект) × 100%

Разберём компоненты формулы в контексте внедрения АБС:

• Доход от проекта (или прирост прибыли): Включает в себя все финансовые выгоды, полученные благодаря внедрению АБС. Это может быть:
  • Увеличение клиентской базы за счёт улучшения качества обслуживания и появления новых цифровых сервисов.
  • Рост объёма операций (например, за счёт автоматизации и ускорения обработки платежей).
  • Снижение операционных расходов (за счёт сокращения ручного труда, оптимизации бизнес-процессов, уменьшения количества ошибок).
  • Повышение эффективности работы персонала.
  • Прирост прибыли от новых продуктов и услуг, ставших возможными благодаря новой АБС.
• Затраты на проект (или инвестиции): Включают в себя все прямые и косвенные расходы, связанные с внедрением и запуском АБС. Это:
  • Стоимость лицензий на программное обеспечение.
  • Стоимость оборудования (серверы, сетевое оборудование).
  • Расходы на разработку, кастомизацию и интеграцию системы.
  • Затраты на обучение персонала.
  • Консалтинговые услуги.
  • Расходы на миграцию данных.

Интерпретация показателя ROI:

• Если показатель ROI меньше 0% (например, -10%), это означает, что проект не окупился и принёс убытки.
• Если ROI равен 0%, вложения окупились, но проект не принёс прибыли.
• Если ROI больше 0% (например, 25%), это свидетельствует о получении прибыли и успешности инвестиций. Чем выше ROI, тем более эффективными считаются вложения.

Пример: Банк инвестировал 100 млн рублей в новую АБС. За год новая система позволила сократить операционные расходы на 15 млн рублей и увеличить чистую прибыль на 10 млн рублей за счёт привлечения новых клиентов. Общий доход от проекта составил 25 млн рублей.
ROI = ((25 млн - 100 млн) / 100 млн) × 100% = -75%. В данном гипотетическом примере, несмотря на некоторый прирост прибыли, инвестиции пока не окупились. Это подчеркивает, что ROI часто оценивается на более длительном горизонте, а не только за первый год.

Использование ROI позволяет руководству банка не только оценить уже совершённые инвестиции, но и прогнозировать эффективность будущих проектов, выбирая те, которые обещают наибольшую отдачу.

Совокупная стоимость владения (TCO) и ее расчет

Помимо прямой окупаемости, которую измеряет ROI, для долгосрочного планирования и управления ИТ-активами, такими как АБС, крайне важен показатель TCO (Total Cost of Ownership) — совокупная стоимость владения. TCO позволяет оценить полную стоимость владения активом или продуктом на протяжении всего его жизненного цикла, включая не только цену покупки, но и все последующие расходы.

Методология TCO широко применяется в сфере информационных технологий для оценки совокупной стоимости владения ИТ-инфраструктурой, оборудованием, программным обеспечением и сервисами. Она помогает банкам получить реалистичную картину затрат, избегая "сюрпризов" в процессе эксплуатации.

Основные компоненты TCO для АБС:

1. Первоначальные затраты (Capital Expenditure, CapEx):
   • Покупка лицензий на программное обеспечение АБС.
   • Приобретение серверного оборудования, систем хранения данных, сетевой инфраструктуры.
   • Расходы на разработку, кастомизацию и интеграцию АБС с существующими системами.
   • Стоимость установки и настройки оборудования и ПО.
   • Первичное обучение персонала.
   • Консалтинговые услуги по внедрению.
2. Эксплуатационные затраты (Operational Expenditure, OpEx):
   • Обслуживание и поддержка: Ежегодные платежи за техническую поддержку вендора, обновления ПО, исправление ошибок.
   • Персонал: Заработная плата ИТ-специалистов (администраторы, разработчики, специалисты по кибербезопасности), занятых поддержкой и развитием АБС.
   • Энергопотребление: Расходы на электроэнергию для серверов, систем охлаждения ЦОД.
   • Инфраструктура: Аренда или содержание помещений для ЦОД.
   • Модернизация и развитие: Расходы на регулярные обновления, доработки функционала АБС в соответствии с меняющимися требованиями рынка и регуляторов.
   • Лицензии: Ежегодные или периодические платежи за лицензии на операционные системы, СУБД, вспомогательное ПО.
   • Безопасность: Затраты на средства защиты информации, аудиты безопасности, обучение персонала по кибербезопасности.
3. Затраты на утилизацию: Расходы, связанные с выводом системы из эксплуатации по окончании её жизненного цикла (демонтаж оборудования, уничтожение данных).

Пример расчета TCO для сервера (гипотетический):

Категория затрат	Сумма за 5 лет (руб.)
Цена оборудования (сервер)	500 000
Электроэнергия (5 лет)	100 000
Обслуживание и поддержка (5 лет)	250 000
Техническое сопровождение (администратор, 5 лет)	1 500 000
Итого TCO (без дисконтирования)	2 350 000

Однако простое суммирование затрат не учитывает временную стоимость денег. Деньги сегодня стоят дороже, чем та же сумма в будущем из-за инфляции и альтернативных издержек. Поэтому для корректного расчета TCO, особенно для долгосрочных проектов, необходимо использовать дисконтирование.

Чтобы превратить TCO в приведенную стоимость, необходимо разложить TCO на временную шкалу (по годам), применить дисконтную ставку к каждой годовой сумме и затем суммировать приведенные затраты.

Дисконтная ставка (r) — это процентная ставка, используемая для приведения будущих денежных потоков к их текущей стоимости, учитывая временную ценность денег и риски.

Формула для расчета приведенной стоимости (PV) будущей стоимости (FV) выглядит следующим образом:

PV = FV / (1 + r)n

Где:

• PV — приведенная стоимость
• FV — будущая стоимость (например, затраты в будущем году)
• r — дисконтная ставка
• n — количество периодов (лет)

При расчёте приведенной стоимости TCO необходимо дисконтировать каждую годовую сумму затрат, а затем суммировать их:

PV(TCO) = Cost0 + Cost1 / (1 + r)1 + Cost2 / (1 + r)2 + ... + Costn / (1 + r)n

где Cost₀ — это затраты в начальный момент времени (нулевой год), которые не дисконтируются.

Например, если годовые затраты на эксплуатацию АБС составляют 200 000 рублей, а дисконтная ставка — 10%, то затраты через 1 год будут приведены к текущей стоимости как 200 000 / (1 + 0,1)¹ = 181 818 рублей, через 2 года — 200 000 / (1 + 0,1)² = 165 289 рублей, и так далее. Такой подход позволяет банку более точно оценить истинную экономическую нагрузку на бюджет, связанную с владением и эксплуатацией АБС.

Риски внедрения и эксплуатации АБС

Внедрение и эксплуатация автоматизированных банковских систем, несмотря на все их преимущества, сопряжены с рядом существенных рисков, которые требуют тщательного управления и постоянного мониторинга. Недооценка этих рисков может привести к значительным финансовым потерям, операционным сбоям и даже репутационному ущербу для банка.

1. Высокие затраты и превышение бюджета:

• Изначально высокие инвестиции: Приобретение лицензий, оборудования, оплата услуг по внедрению и кастомизации АБС требуют значительных капиталовложений.
• Скрытые расходы: Часто возникают непредвиденные затраты на интеграцию с устаревшими системами, доработку функционала под специфические потребности банка, обучение персонала, которые не были учтены в первоначальном бюджете. Расчёты TCO помогают минимизировать этот риск, но не исключают его полностью.

2. Сложность интеграции:

• Взаимодействие с унаследованными системами: Многие банки используют старые системы, которые могут быть плохо документированы или написаны на устаревших языках. Интеграция новой АБС с этими "наследованными" системами — сложная и трудоёмкая задача.
• Множество интерфейсов: Современная АБС должна интегрироваться не только с внутренними системами, но и с внешними сервисами: платёжными системами, регуляторами, FinTech-партнёрами, маркетплейсами. Количество и разнообразие этих интерфейсов создают высокую сложность.

3. Устаревание технологий и проблемы совместимости:

• Быстрое развитие ИТ: Технологии развиваются с такой скоростью, что новая АБС может начать устаревать уже через несколько лет после внедрения. Это требует постоянных инвестиций в модернизацию.
• Проблемы совместимости: Обновления операционных систем, баз данных или других компонентов ИТ-инфраструктуры могут вызвать проблемы совместимости с АБС, требуя срочных доработок.

4. Операционные риски:

• Сбои в работе системы: Любая сложная система подвержена риску сбоев. Ошибка в коде, аппаратный сбой или кибератака могут привести к остановке операций, потере данных и финансовым потерям.
• Человеческий фактор: Ошибки персонала при работе с АБС, недостаточное обучение или несоблюдение процедур также могут стать причиной операционных сбоев.
• Производительность: Неправильно спроектированная или перегруженная АБС может работать медленно, что негативно скажется на скорости обслуживания клиентов и операционной эффективности.

5. Риски безопасности:

• Кибератаки: Банки являются одной из наиболее привлекательных целей для киберпреступников. Взломы АБС могут привести к утечке конфиденциальных данных клиентов, финансовым хищениям и парализации работы банка.
• Внутренние угрозы: Злоупотребление полномочиями сотрудниками или их некомпетентность также представляют серьёзную угрозу для безопасности данных.
• Несоблюдение регуляторных требований: Нарушение стандартов кибербезопасности, установленных регуляторами (например, ЦБ РФ, GDPR, 152-ФЗ), может повлечь за собой крупные штрафы и санкции.

6. Риски, связанные с регуляторными изменениями:

• Постоянные доработки ПО: Банк России постоянно вводит новые правила бухгалтерского учёта и отчётности, а также требования к защите информации. Это означает, что АБС должна регулярно дорабатываться, что влечёт за собой дополнительные затраты и риски ошибок при внедрении изменений. Несоответствие регуляторным требованиям может привести к отзыву лицензии.

Управление этими рисками требует комплексного подхода, включающего тщательное планирование проекта, выбор надёжного вендора, использование передовых методов кибербезопасности, регулярное обучение персонала и постоянный мониторинг как технологических, так и регуляторных изменений.

Кибербезопасность и регуляторные требования к АБС

Регуляторные требования Банка России к банковским ИТ-системам

Банковский сектор по своей природе является одним из наиболее регулируемых, и это неудивительно, ведь он оперирует деньгами вкладчиков и кредиторов, обеспечивая стабильность всей финансовой системы. В Российской Федерации ключевую роль в регулировании играет Банк России, который уполномочен вводить для банков и кредитных организаций особые правила бухгалтерского учёта и отчётности. Эти правила значительно отличаются от таковых для обычных предприятий и требуют от АБС специфического функционала для их соблюдения.

Ключевым аспектом является необходимость регулярных доработок программного обеспечения АБС. Постоянные изменения законодательства, нормативных актов и правил учёта, выпускаемые Банком России, означают, что АБС не может быть статичной системой. Она должна быть гибкой и адаптивной, способной оперативно интегрировать новые требования. Это касается не только изменений в формировании отчётности (например, в плане счетов или составе обязательных форм), но и требований к управлению рисками, капиталу, качеству активов и многому другому. Любое промедление или ошибка в адаптации АБС к новым регуляторным требованиям может привести к серьёзным штрафам, ограничениям на деятельность или даже к отзыву лицензии. Это обстоятельство формирует постоянную потребность в инвестициях и адаптации, что является одним из главных вызовов для банков.

Кроме того, Банк России уделяет огромное внимание информационной безопасности банковских систем. В условиях нарастающего числа кибератак и усложнения угроз, регулятор разрабатывает и внедряет стандарты и рекомендации, направленные на защиту конфиденциальных данных клиентов, обеспечение непрерывности банковских операций и предотвращение финансовых преступлений. Эти требования охватывают широкий спектр аспектов: от защиты периметра сети и систем обнаружения вторжений до шифрования данных, управления доступом и обеспечения отказоустойчивости систем.

Для банков это означает не только инвестиции в аппаратные и программные средства защиты, но и создание комплексной системы управления информационной безопасностью, включающей обучение персонала, разработку внутренних политик и процедур, а также регулярные аудиты и тестирования на проникновение. АБС должна быть спроектирована с учётом принципов безопасности по умолчанию (security by design), чтобы минимизировать риск уязвимостей на всех этапах жизненного цикла.

Стандарты безопасности в открытом банкинге

Развитие концепции открытого банкинга (Open Banking) стало одним из наиболее значимых трендов в финансовой индустрии последних лет. Open Banking, основанный на использовании открытых API, позволяет сторонним разработчикам создавать инновационные сервисы и приложения, интегрирующиеся с банковскими платформами. Однако эта открытость несёт в себе и потенциальные риски, связанные с безопасностью обмена данными. В ответ на эти вызовы, Банк России активно участвует в разработке и внедрении стандартов безопасности.

В 2020 году для защиты пользователей в сфере открытого банкинга Банк России выпустил стандарт безопасности сервисов на основе протокола OpenID. Этот стандарт призван обеспечить безопасный доступ к финансовым данным в финансовых сервисах реального времени. В его основе лежит модель обмена данными REST/JSON, защищённая технологией OAuth 2.0 для авторизации, включая профилирующий её протокол OpenID Connect для идентификации и аутентификации.

Ключевые элементы стандартов безопасности в открытом банкинге включают:

• OpenID Connect (OIDC): Протокол идентификации, который построен поверх OAuth 2.0. Он позволяет приложениям верифицировать личность конечного пользователя на основе аутентификации, выполненной авторизационным сервером, а также получать базовую информацию о профиле пользователя. Это обеспечивает надёжную идентификацию клиента перед предоставлением доступа к его данным.
• OAuth 2.0: Фреймворк авторизации, который позволяет сторонним приложениям получать ограниченный доступ к учётной записи пользователя на HTTP-сервисе (например, в банке). OAuth 2.0 не передаёт стороннему приложению учётные данные пользователя, а выдаёт токены доступа, которые имеют ограниченный срок действия и scope (область разрешений).
• JWT (JSON Web Tokens): Компактный, URL-безопасный способ представления претензий, которые будут передаваться между двумя сторонами. JWT часто используются для передачи токенов ключей доступа в OAuth 2.0, обеспечивая целостность и аутентичность информации.
• TLS (Transport Layer Security): Протокол криптографической защиты, обеспечивающий безопасное соединение между клиентом и сервером. Он используется для шифрования всех данных, передаваемых по сети, что предотвращает их перехват и подделку.

Стандарты открытых API содержат не только технические спецификации, но и принципы и рекомендации внедрения открытых API для конкретных сервисов, таких как получение организациями информации о счёте клиента банка и инициирование денежных переводов. Они также определяют общие положения работы открытых банковских интерфейсов и предлагают рекомендации по обеспечению информационной безопасности при использовании этой технологии.

Управление Стандартами Открытых банковских интерфейсов осуществляется Банком России совместно с Ассоциацией ФинТех (АФТ), что подчёркивает комплексный подход к развитию и регулированию этого сегмента. Кроме того, Банк России стремится к гармонизации с международными стандартами, такими как FAPI (Financial-grade API), что способствует унификации подходов к безопасности и упрощает трансграничное взаимодействие.

Таким образом, современные АБС должны не только соответствовать внутренним регуляторным требованиям, но и быть готовы к безопасной интеграции с внешней экосистемой через строго регламентированные и защищённые API, что является фундаментом для развития инновационных финансовых сервисов.

Инновационные модули и сервисы, перспективы развития АБС

Роль ИИ и облачных технологий в развитии АБС

Финансовый сектор России стал одним из основных двигателей технологического прогресса, активно инвестируя в передовые решения. Банки активно вкладываются в работу с большими данными, что требует модернизации инфраструктуры: увеличения парка серверов, совершенствования центров обработки данных, а также укрепления информационной безопасности. В 2024 году Банк России, например, значительно увеличил свои капитальные вложения в обеспечение функционирования платёжной, операционной, информационно-аналитической и телекоммуникационных систем — более чем в два раза, до 14,2 млрд рублей (по сравнению с 6,5 млрд рублей в 2023 году). Эти средства направлялись на приобретение серверного и коммутационного оборудования, систем хранения данных, а также на программы импортозамещения и общую модернизацию ИТ-инфраструктуры. Инвестиции в обеспечение безопасности выросли на 581 млн рублей, что подчёркивает приоритетность этого направления.

Этот технологический бум обусловлен тем, что финансовые компании делают ставку на искусственный интеллект (ИИ), облачные технологии и обработку больших объёмов данных как ключевые факторы конкурентоспособности. Российский рынок программного обеспечения для финсектора, как ожидается, будет расти темпами 13,5% до 2028 года, а автоматизированные банковские системы (АБС) станут ключевыми драйверами этого роста для крупных и системообразующих игроков.

ИИ занимает лидирующие позиции по объёму инвестиций: финансовый сектор занимает первое место в России по доле затрат на искусственный интеллект, которые достигли 56,8 млрд рублей в 2024 году. Это абсолютный рекорд для отечественного рынка, демонстрирующий глубокую убеждённость банков в потенциале нейросетевых технологий как главного драйвера бизнес-инноваций.

Примеры активного использования ИИ в банках впечатляют:

• Обработка естественного языка (NLP): 84% компаний, внедривших ИИ, используют чат-боты, голосовых помощников и автоматизированный анализ документов. Это позволяет автоматизировать рутинные запросы клиентов, ускорять обработку документов и освобождать сотрудников для более сложных задач.
• Компьютерное зрение: Более 70% организаций применяют технологии компьютерного зрения, чаще всего для биометрической идентификации и верификации документов. Это повышает безопасность, удобство и скорость обслуживания, минимизируя необходимость физического присутствия.
• Распознавание и синтеза речи: Две трети игроков финансового рынка внедрили эти системы для автоматизации работы контактных центров и ускорения обслуживания клиентов, предоставляя персонализированный и эффективный опыт взаимодействия.
• ИИ-поддержка принятия решений (интеллектуальные помощники): Функционирует в 66% компаний, внедривших ИИ, помогая сотрудникам и руководству в анализе рисков, оптимизации предложений, прогнозировании рыночных тенденций.

Совокупный экономический эффект от AI-first подхода в течение ближайших 5 лет может обеспечить 1,9 трлн рублей прибыли для отрасли, что делает ИИ не просто технологией, а стратегическим активом.

Параллельно с ИИ, облачные технологии продолжают трансформировать АБС. Облака предлагают банкам беспрецедентную масштабируемость, гибкость и сокращение капитальных затрат. Современные АБС всё чаще строятся на облачных платформах или используют гибридные облачные модели, где часть критически важных данных и операций хранится локально, а менее чувствительные процессы и тестовые среды вынесены в публичные облака. Это позволяет банкам быстро развёртывать новые сервисы, экспериментировать с инновациями и адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям без значительных первоначальных инвестиций в инфраструктуру. В сочетании, ИИ и облачные технологии формируют основу для создания интеллектуальных, адаптивных и высокопроизводительных АБС будущего.

Влияние квантовых технологий на АБС

Пока ещё находящиеся на начальном этапе своего развития, квантовые компьютеры уже начинают привлекать пристальное внимание финансовой индустрии. Их потенциал превосходит возможности классических вычислений, обещая революционизировать подходы к моделированию, оптимизации и безопасности. Финансовая отрасль является одним из первых потребителей квантовых технологий, активно тестируя их для обработки и защиты данных.

Квантовые алгоритмы, обладая экспоненциальной вычислительной мощностью, способны решать задачи, недоступные для классических компьютеров. Это открывает новые горизонты для ряда критически важных банковских задач:

• Высокочастотный трейдинг: Квантовые компьютеры могут анализировать огромные объёмы рыночных данных с беспрецедентной скоростью, выявляя мельчайшие закономерности и обеспечивая мгновенное принятие решений, что даёт значительное конкурентное преимущество.
• Стресс-тестирование банковских систем: Возможность моделировать сложные сценарии и прогнозировать поведение финансовых рынков в условиях кризиса с высокой точностью. Квантовые компьютеры могут обрабатывать больше параметров и быстрее находить оптимальные решения в условиях неопределённости.
• Анализ ликвидности и оптимизация портфелей: Оптимизация распределения активов и управление рисками становится более точной и эффективной. В Газпромбанке, например, совместно со специалистами Российского квантового центра уже решаются задачи по оптимизации финансовых портфелей посредством обработки больших данных и машинного обучения моделей искусственного интеллекта на квантовых платформах.
• Ускорение машинного обучения в классических нейронных сетях: Квантовые компьютеры значительно ускоряют процесс обучения сложных моделей ИИ, что позволяет быстрее проверять гипотезы, тестировать прогнозные модели и внедрять новые аналитические решения в АБС.

Особое место в квантовых технологиях занимает квантовая криптография. Она принципиально меняет подход к безопасности финансовых операций и данных. Основанная на законах квантовой механики, квантовая криптография (например, квантовое распределение ключей) гарантирует, что любая попытка перехвата информации будет обнаружена, так как это неизбежно изменит квантовое состояние передаваемых частиц.

• Повышение криптостойкости: Внедрение квантовой криптографии может существенно повысить криптостойкость методов шифрования, сделав их неуязвимыми для атак даже со стороны будущих мощных компьютеров.
• Практическое применение в российских банках: Квантовые технологии уже используются в Сбербанке и Газпромбанке для квантового распределения ключей. Это свидетельствует о практической применимости и перспективности направления. Сбербанк также завершил аналитический проект по оценке влияния "квантовой угрозы" на деятельность своей экосистемы.

Однако, наряду с огромным потенциалом, квантовые технологии несут и потенциальные угрозы. Применение квантовых компьютеров и квантовых алгоритмов потенциально может взломать многие современные каналы связи и системы защиты информации, включая методы асимметричного шифрования, лежащие в основе текущей кибербезопасности банков. ИТ-службы крупных банков уже планируют задачи по интеграции криптографических решений, устойчивых к перспективным квантовым атакам, в свои высоконагруженные каналы.

Важно отметить, что квантовые системы пока не способны взламывать банковские счета напрямую, так как подобные задачи требуют использования десятков миллионов кубитов, которых ещё не существует. Тем не менее, превентивные меры и исследования в области постквантовой криптографии уже являются приоритетом для банков, стремящихся обезопасить свои АБС от будущих угроз. Не следует ли банкам уже сейчас активно инвестировать в разработку и внедрение постквантовых криптографических решений, чтобы обеспечить долгосрочную безопасность своих систем?

Таким образом, квантовые технологии, хоть и находятся на ранней стадии, представляют собой прорывное направление, которое в долгосрочной перспективе кардинально изменит ландшафт АБС, предложив новые возможности для вычислений и беспрецедентный уровень безопасности, но при этом потребует адаптации к новым вызовам в области криптографии.

Заключение

Автоматизированная банковская система — это не просто совокупность программных модулей, а динамичный, постоянно развивающийся организм, пульсирующий в ритме цифровой трансформации. Проведённое исследование позволило не только дать исчерпывающее определение и раскрыть ключевые понятия АБС, но и проследить её исторический путь от первых скромных разработок в СССР до современных многоуровневых архитектур, построенных на микросервисах и облачных решениях. Эта эволюция подчёркивает неизменное стремление банков к повышению эффективности, скорости и надёжности операций.

Мы детально проанализировали, как цифровая трансформация меняет функциональные требования к АБС. Огромные объёмы больших данных, обрабатываемые с помощью передовых аналитических инструментов, становятся основой для борьбы с мошенничеством, оценки кредитоспособности и персонализации услуг. Развитие дистанционных сервисов и омниканального подхода делает банковские услуги доступными 24/7, а интеграция искусственного интеллекта и блокчейна не просто автоматизирует процессы, но и делает их интеллектуальными, адаптивными и прозрачными. Инвестиции в ИИ, достигшие в российском финсекторе 56,8 млрд рублей в 2024 году, ярко свидетельствуют о стратегическом значении этих технологий.

Экономическая эффективность внедрения и эксплуатации АБС была рассмотрена через призму методологий ROI и TCO. Особое внимание уделено детализированному расчёту совокупной стоимости владения с учётом дисконтной ставки, что является критически важным для долгосрочного финансового планирования. При этом были выявлены и проанализированы существенные риски — от высоких затрат и сложности интеграции до киберугроз и устаревания технологий, требующие комплексного подхода к управлению.

Вопросы кибербезопасности и соответствия регуляторным требованиям Банка России занимают центральное место. Было показано, что АБС должна быть не только технологически совершенной, но и соответствовать строгим стандартам безопасности, особенно в контексте открытого банкинга, где протоколы OpenID Connect, OAuth 2.0, JWT и TLS формируют фундамент защищённого обмена данными.

Наконец, мы заглянули в будущее, проанализировав влияние квантовых технологий на АБС. Несмотря на их раннюю стадию развития, квантовые компьютеры уже применяются для моделирования, оптимизации и ускорения машинного обучения, а квантовая криптография обещает революционизировать безопасность финансовых операций, о чем свидетельствуют проекты Сбербанка и Газпромбанка. При этом, потенциальные угрозы, связанные с возможностью взлома современных криптосистем, требуют от ИТ-служб банков проактивной работы над постквантовой криптографией.

Таким образом, структура автоматизированной банковской системы — это сложная, многослойная конструкция, находящаяся в постоянном движении. Ключевыми вызовами для банков остаются: необходимость балансировать между инвестициями в инновации и управлением рисками, обеспечивать гибкость и масштабируемость систем при соблюдении строгих регуляторных требований, а также эффективно интегрировать новейшие технологии, такие как ИИ и квантовые вычисления, для поддержания конкурентоспособности и обеспечения безопасности в постоянно меняющемся цифровом мире. Дальнейшее совершенствование АБС будет неразрывно связано с углублением их интеллектуальных способностей, расширением экосистемных интеграций и адаптацией к прорывным технологиям, которые ещё только начинают раскрывать свой потенциал.

Список использованной литературы

1. Батаев, А. В. Тенденции и перспективы развития рынка информационных технологий в банковском секторе России. // Молодой ученый. — 2013. — №10. — С. 268-271.
2. Голиков, С. Е. Использование концепции архитектуры предприятия при построении систем автоматизации банков. // Карт – бланш. — 2012. — № 3–4. — С. 43-49.
3. Голиков, С. Е., Серова – Нашева Н.В. Выбор модели управления доступом системы автоматизации банковской деятельности. // Сборник научных трудов СНУЯЭиП. – 2013. – № 4. — С. 177-185.
4. Журавский, Г.В., Гальдин В.В. Перспективные методы и средства построения хранилищ больших систем. URL: http://www.electronics.ru/files/article_pdf/0/article_551_973.pdf (дата обращения 22.12.2014).
5. АБС - Автоматизированные банковские системы. TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%90%D0%91%D0%A1 (дата обращения 12.10.2025).
6. Что такое автоматизированная банковская система (АБС). R-Style Softlab. URL: https://www.softlab.ru/press/articles/chto-takoe-avtomatizirovannaya-bankovskaya-sistema-abs/ (дата обращения 12.10.2025).
7. АБС или Автоматизированная банковская система. Диасофт. URL: https://www.diasoft.ru/products/corebanking/ (дата обращения 12.10.2025).
8. Принят АБС в Сбербанке - что это значит. Сравни.ру. URL: https://www.sravni.ru/strakhovanie/info/chto-takoe-abs-v-sberbanke/ (дата обращения 12.10.2025).
9. АБС. ПрофБанкинг. URL: https://www.profbanking.com/wiki/abs (дата обращения 12.10.2025).
10. Что такое ROI — return on investment. Блог Roistat. URL: https://roistat.com/ru/blog/chto-takoe-roi/ (дата обращения 12.10.2025).
11. Что такое финтех простыми словами. Блог Avosend. URL: https://avosend.com/blog/chto-takoe-fintekh-prostymi-slovami-preimushchestva-i-perspektivy-razvitiya/ (дата обращения 12.10.2025).
12. ROI: что это за показатель, формула расчёта коэффициента возврата инвестиций. URL: https://blog.carrotquest.io/roi-chto-eto-za-pokazatel-formula-rascheta-koeffitsienta-vozvrata-investicij/ (дата обращения 12.10.2025).
13. Что такое финтех простыми словами. Skillbox. URL: https://www.skillbox.ru/media/finance/chto-takoe-fintekh-prostymi-slovami/ (дата обращения 12.10.2025).
14. ROI (Return On Investment): что это такое за показатель, как рассчитать коэффициент. IMBA. URL: https://imba.ru/glossary/roi/ (дата обращения 12.10.2025).
15. Что такое финтех. Объясняем простыми словами. Экономический факультет СПбГУ. URL: https://econ.spbu.ru/o-fakultete/novosti-i-sobytiya/ob-yavleniya/4211-chto-takoe-fintekh-obyasnyaem-prostymi-slovami (дата обращения 12.10.2025).
16. Рентабельность инвестиций (ROI) - определение и значение. Словарь - Foodcom S.A. URL: https://foodcom.pl/ru/slovar/rentabelnost-investitsij-roi-opredelenie-i-znachenie/ (дата обращения 12.10.2025).
17. API-банкинг: что это, как работает, примеры и преимущества. Я зерокодер. URL: https://zero-coder.ru/blog/api-banking (дата обращения 12.10.2025).
18. Что такое FinTech? Соединение финансов и технологий. Financer.com. URL: https://financer.com/ru/chto-takoe-fintech/ (дата обращения 12.10.2025).
19. Что такое АБС в банковской системе? Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро). URL: https://yandex.ru/q/question/chto_takoe_abs_v_bankovskoi_sisteme_741753c1/ (дата обращения 12.10.2025).
20. TCO: онлайн-калькулятор совокупной стоимости владения, формула, сфера применения. CIO-NAVIGATOR. URL: https://cio-navigator.com/blogs/articles/tco-onlajn-kalkulyator-sovokupnoj-stoimosti-vladeniya-formula-sfera-primeneniya (дата обращения 12.10.2025).
21. Когда цена - не главное: как считать по-взрослому с помощью TCO. APS SMART. URL: https://apssmart.ru/blog/kogda-tsena-ne-glavnoe-kak-schitat-po-vzroslomu-s-pomoshchyu-tco/ (дата обращения 12.10.2025).
22. Применение квантовых технологий в банковском бизнесе. Экономика и управление. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=53974637 (дата обращения 12.10.2025).
23. ПРИМЕНЕНИЕ КВАНТОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В БАНКОВСКОМ БИЗНЕСЕ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-kvantovyh-tehnologiy-v-bankovskom-biznese (дата обращения 12.10.2025).
24. Развитие ABS в России: от первых испытаний до современных технологий Система ABS (антиблокировочная система.. 2025. ВКонтакте. URL: https://vk.com/@nami-razvitie-abs-v-rossii-ot-pervyh-ispytanii-do-sovremennyh-tehnol (дата обращения 12.10.2025).
25. Банки инвестируют в информационные технологии. Ассоциация ФинТех. URL: https://fintech.ru/press_center/news/banki-investiruyut-v-informatsionnye-tekhnologii/ (дата обращения 12.10.2025).
26. Открытый банкинг. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D1%82%D0%BA%D1%80%D1%8B%D1%82%D1%8B%D0%B9_%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%B8%D0%BD%D0%B3 (дата обращения 12.10.2025).
27. Банковские API: Путь к цифровой трансформации. Финейтив. URL: https://fineytiv.ru/blog/bankovskie-api-put-k-tsifrovoj-transformatsii/ (дата обращения 12.10.2025).
28. Цифровой ва-банк. Ведомости. 2025. URL: https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2025/10/09/1066774-tsifrovoi-va-bank (дата обращения 12.10.2025).
29. Исследование Т1: Банки и страховые компании — лидеры по инвестициям в ИИ. IT Channel News. URL: https://it-channel.news/news/t1-banks-insurers-leaders-in-ai-investment.html (дата обращения 12.10.2025).
30. Зачем банкам квантовые компьютеры. Сириус Журнал. URL: https://journal.sirius-edu.ru/articles/zachem-bankam-kvantovye-kompyutery (дата обращения 12.10.2025).
31. Квантовые системы пока не способны взламывать банковские счета. Новости Mail. URL: https://news.mail.ru/society/63148405/?frommail=1 (дата обращения 12.10.2025).
32. Банки и страховщики вложили за год в ИИ почти 60 млрд рублей. Forbes.ru. URL: https://www.forbes.ru/tekhnologii/524855-banki-i-strahovsiki-vlozili-za-god-v-ii-pocti-60-mlrd-rublei (дата обращения 12.10.2025).
33. Стандарты открытых API. Открытый банкинг. URL: https://openbanking.ru/standards/ (дата обращения 12.10.2025).
34. Открытый банкинг — для чего бизнесу Open Banking API. СберПро | Медиа. URL: https://sber.pro/columns/otkrytyy-banking-dlya-chego-biznesu-open-banking-api (дата обращения 12.10.2025).
35. Квантовые вычисления и их влияние на финансовые рынки. Библиотека Банка России. URL: https://www.cbr.ru/collection/journals/mir/Kvant_vych_vliyan_fin_rynki/ (дата обращения 12.10.2025).
36. ИТ-услуги лидируют в расходах финансовых компаний. Обзор: Цифровизация финансового сектора 2023. CNews. URL: https://www.cnews.ru/reviews/it_v_finsektore_2023/articles/it-uslugi_lidiruyut_v_rashodah_finansovyh (дата обращения 12.10.2025).
37. Поколения российских АБС. TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%B8%D1%85_%D0%90%D0%91%D0%A1 (дата обращения 12.10.2025).
38. Автоматизированная банковская система, базовый принцип создания АБС это. Finprosvet.online. URL: https://finprosvet.online/avtomatizirovannaya-bankovskaya-sistema/ (дата обращения 12.10.2025).
39. Эволюция автоматизированных информационных технологий в российской банковской сфере. Научно-исследовательский журнал. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/evolyutsiya-avtomatizirovannyh-informatsionnyh-tehnologiy-v-rossiyskoy-bankovskoy-sfere (дата обращения 12.10.2025).
40. Dichmann, D. Enterprise Architecture. Wiley Publishing, 2010.