Формирование пакета инвестиционных предложений с использованием информационных технологий: академический подход и российский контекст

Финансовый сектор России, согласно последним данным, является одним из мировых лидеров по уровню цифровой зрелости, а к 2025 году доля безналичных платежей в стране достигла впечатляющих 87,5%, при этом 88,5% финансовых услуг приобретается в цифровом формате. Эти цифры красноречиво свидетельствуют о беспрецедентной трансформации, охватившей мировую и российскую экономику, где информационные технологии (ИТ) перестали быть просто вспомогательным инструментом, превратившись в ключевой фактор конкурентоспособности и прибыльности. В этих условиях формирование пакета инвестиционных предложений — сложный, многогранный процесс, который сегодня невозможно представить без глубокой интеграции ИТ.

Цель данной работы — разработать структурированный план для академического реферата, который позволит всесторонне исследовать тему «Формирование пакета инвестиционных предложений с использованием информационных технологий». Мы стремимся не только обозначить актуальность данной проблематики в контексте непрерывной цифровой трансформации, но и ответить на ряд фундаментальных вопросов: каковы теоретические основы инвестиционных предложений в эпоху ИТ, какие конкретные технологии (ИИ, Большие Данные, блокчейн) меняют ландшафт инвестиционного менеджмента, как ИТ оптимизирует эффективность и качество принимаемых решений, с какими рисками и вызовами сталкивается российский рынок, и какие перспективы ждут нас в будущем. Особое внимание будет уделено российскому контексту, его уникальным особенностям, успехам и регуляторным аспектам.

Теоретические основы формирования инвестиционных предложений и роль ИТ

Инвестиции всегда были двигателем экономического прогресса, а процесс формирования инвестиционных предложений — его критически важным этапом. Однако в XXI веке, под влиянием стремительного развития информационных технологий, этот процесс претерпел кардинальные изменения, превратившись из интуитивного искусства в высокотехнологичную дисциплину, где ИТ выступают не просто поддержкой, а полноправным фактором конкурентоспособности и прибыльности, определяя вектор развития целых отраслей.

Понятие инвестиционного предложения и его специфика в современных условиях

В основе любой инвестиционной деятельности лежит концепция инвестиционного предложения — структурированного плана или проекта, направленного на вложение капитала с целью получения прибыли или иного экономического эффекта. Традиционно инвестиционное предложение включает в себя описание цели, объекта инвестирования, требуемых ресурсов, предполагаемых выгод, сроков реализации и методов оценки рисков. В современных условиях, характеризующихся высокой динамикой рынков, глобализацией и экспоненциальным ростом объемов информации, специфика формирования таких предложений значительно усложнилась.

Ключевые принципы формирования инвестиционных предложений сегодня включают:

• Долгосрочный характер: Многие стратегические инвестиции, особенно в инфраструктуру и информационные системы, имеют долгосрочную перспективу окупаемости, что требует тщательного планирования и прогнозирования.
• Связь с реальными активами: Вложение капитала может быть направлено как на приобретение материальных активов (оборудование, недвижимость), так и на нематериальные (интеллектуальная собственность, программное обеспечение), что также является инвестицией в реальные активы, формирующие долгосрочную стоимость компании.
• Многомерность оценки: Помимо финансовых показателей, все большую роль играют социальные, экологические и технологические факторы, что обуславливает необходимость комплексного подхода к анализу.
• Необходимость альтернативного анализа: В условиях ограниченности ресурсов крайне важно рассматривать все возможные альтернативы инвестиций, чтобы обеспечить максимальный эффект и оптимальное распределение капитала.

Экономическая сущность ИТ как инвестиции

Приобретение и внедрение информационных систем — это не просто расходы, а полноценная инвестиция в реальные активы, имеющая стратегическое значение и долгосрочный характер. Отличие ИТ-инвестиций заключается в их способности генерировать выгоды, которые не всегда легко формализовать и выразить в прямых финансовых показателях. Успешность инвестиционного проекта по внедрению ИС определяется тем, что совокупные выгоды от ее использования превышают затраты на внедрение и эксплуатацию. Однако определение прибыльности такого проекта часто затруднено из-за неформализованного представления об источниках прибыли и их величине, что требует более сложных методов оценки.

Наиболее значимые выгоды от ИС проявляются в двух ключевых аспектах:

1. Уменьшение издержек:
   • Сокращение расхода машинного времени и других ресурсов на отладку: Оптимизация процессов разработки и поддержки программных средств.
   • Снижение численности персонала: Особенно высококвалифицированного, необходимого для обслуживания автоматизированных систем и обработки информации.
   • Уменьшение трудоемкости работ программистов: Автоматизация рутинных задач, использование готовых решений и библиотек.
   • Пример: Автоматизация производства может привести к существенному снижению затрат на оплату труда на единицу продукции, уменьшению расхода материалов и повышению производительности оборудования, что, в свою очередь, ведет к росту общего экономического эффекта и повышению конкурентоспособности на рынке.
2. Увеличение доходности бизнес-процессов:
   • Расширение и оптимизация бизнес-процессов: ИТ позволяют создавать новые продукты и услуги, выходить на новые рынки, улучшать качество обслуживания клиентов.
   • Повышение производительности труда: Один из важнейших показателей эффективности, измеряемый соотношением объема выполненной работы и затраченного времени. Автоматизация и механизация являются главными драйверами роста производительности. Например, внедрение новой технологической линии на производственном предприятии может увеличить производительность труда на 15%, снизить материалоемкость продукции на 8% и нарастить объем производства без увеличения численности персонала, что позволяет добиться значительной экономии и повышения прибыльности.

Таким образом, ИТ-проекты сегодня конкурируют с проектами в сфере основного производства за инвестиционные ресурсы, поскольку информационные технологии стали полноценным фактором, влияющим на конкурентные преимущества и прибыль компании. Государственная инвестиционная политика также нацелена на стимулирование предпринимательства и частных инвестиций в ИТ для обеспечения структурной перестройки экономики.

Методологии оценки экономической эффективности ИТ-инвестиций

Перевод качественных выгод, таких как повышение производительности труда или увеличение лояльности клиентов, в конкретный экономический эффект является одной из самых сложных задач при оценке ИТ-инвестиций. Для этого используются комплексные подходы, сочетающие количественные и качественные методы.

Количественные методы оценки базируются на стандартных финансовых расчетах и позволяют измерить прямую экономическую отдачу:

• Рентабельность инвестиций (Return on Investment, ROI): Показывает соотношение прибыли к инвестированным средствам.
  • Формула: ROI = (Прибыль от инвестиций - Стоимость инвестиций) / Стоимость инвестиций × 100%
• Чистый приведенный эффект (Net Present Value, NPV): Оценивает дисконтированную стоимость всех будущих чистых денежных потоков от проекта.
  • Формула: NPV = Σt=0n (Денежный потокt / (1 + r)t), где Денежный поток_t — денежный поток в период t, r — ставка дисконтирования.
• Внутренняя норма рентабельности (Internal Rate of Return, IRR): Ставка дисконтирования, при которой NPV проекта равен нулю.
  • IRR — это значение r, при котором Σt=0n (Денежный потокt / (1 + IRR)t) = 0.
• Срок окупаемости (Payback Period, PB): Время, за которое инвестиции окупаются за счет генерируемых денежных потоков.

Качественные (эвристические) методы дополняют количественные расчеты, позволяя учесть неосязаемые выгоды и стратегические аспекты:

• «Информационная экономика» (Information Economics, IE): Методика, предложенная Питером Уиллом, которая позволяет формировать факторы, влияющие на принятие решений, ранжировать риски и расставлять приоритеты для объективной оценки портфеля инвестиционных проектов. Она учитывает как финансовые, так и нефинансовые факторы, помогая связать ИТ со стратегией организации.
• «Система сбалансированных показателей ИТ» (IT Scorecard): Адаптация концепции Balanced Scorecard, фокусирующаяся на оценке ИТ-функций с разных перспектив: финансовой, клиентской, внутренних процессов и обучения/развития. Это позволяет комплексно оценить влияние ИТ на бизнес-цели.
• Методика «быстрого экономического обоснования» (Rapid Economic Justification, REJ) от Microsoft: Несмотря на происхождение, является независимой от конкретных технологий и производителей. REJ позволяет оценить проект с точки зрения стоимости, преимуществ и гибкости, включая прямую отдачу (управление спросом и доходами, поставками и затратами, внутренние сервисы) и стратегические вложения. Она помогает связать ИТ-инвестиции с бизнес-результатами, определяя их вклад в ключевые бизнес-показатели.
• Концепция общей стоимости владения ИТ (Total Cost of Ownership, TCO): Выдвинутая Gartner Group, TCO является качественной характеристикой, отображающей экономические аспекты состояния ИТ в компании и эффективность их работы, включая прямые и скрытые затраты.

Для автоматизации этих расчетов и повышения точности оценки эффективности инвестиционных ИТ-проектов используются специализированные компьютерные программы, такие как «Аналитик», «Альт-Инвест», «ТЭО-ИНВЕСТ» и «Project Expert». Эти инструменты позволяют проводить сценарный анализ, учитывать риски и оперативно пересчитывать показатели при изменении исходных данных, что значительно повышает качество принимаемых инвестиционных решений.

Информационные технологии в инвестиционном менеджменте: глобальные тренды и российский опыт

Современный бизнес не может существовать без постоянного развития, а его обязательным условием является внедрение передовых информационных технологий. Они не просто ускоряют процессы, но и кардинально меняют всю структуру инвестиционного менеджмента, от микроуровня отдельной компании до макроэкономических показателей целых стран, формируя новую парадигму эффективности и конкурентоспособности.

Цифровая трансформация и автоматизация бизнес-процессов

Внедрение современных информационных технологий стало не просто модным трендом, но и жизненной необходимостью для развития малого и крупного бизнеса. ИТ-решения выступают мощным катализатором, позволяя компаниям автоматизировать рутинные задачи, оптимизировать расходы, увеличивать производительность и, как следствие, повышать прибыль. Это не просто вопрос эффективности, а вопрос выживания в условиях жесткой конкуренции и динамично меняющихся рынков.

Преимущества интеграции ИТ в бизнес многогранны:

• Эффективное использование ресурсов: Интеллектуальные системы помогают распределять ресурсы (человеческие, финансовые, материальные) оптимальным образом, минимизируя потери.
• Автоматизация: Рутинные, повторяющиеся операции, которые ранее требовали значительных временных и человеческих затрат, теперь могут быть автоматизированы. Например, цифровое агентство BigDigital сократило 50 часов в месяц на рутинных задачах (ведение записей звонков, составление отчетов) благодаря внедрению 8 ИИ-решений, что также утроило скорость реакции на клиентские запросы. Крупная ИТ-компания, внедрив систему управления инцидентами (ITSM), сократила время реагирования на инциденты на 30% и повысила производительность службы поддержки. В целом, передовые компании экономят до 70% рабочего времени своих специалистов, сокращают время выхода продуктов на рынок на 35–40% и снижают операционные затраты в среднем на 25% за счет автоматизации.
• Ускорение проектирования и разработки: ИТ-инструменты сокращают циклы создания новых продуктов и услуг.
• Сокращение расходов: За счет оптимизации процессов, снижения человеческих ошибок и повышения эффективности.
• Улучшение клиентского сервиса и репутации: Быстрый и персонализированный подход к клиентам, основанный на анализе данных.
• Улучшение коммуникации: Внутрикорпоративные платформы и мессенджеры упрощают взаимодействие сотрудников.

Информационные технологии все чаще задействуются в самых разных бизнес-процессах, начиная от создания новых услуг и продуктов и заканчивая аналитикой результатов и оптимизацией стратегии. В маркетинге и рекламе ИТ позволяют эффективно определять и анализировать целевую аудиторию, проводить исследования покупательского поведения и быстро реагировать на изменения рынка. Крупные компании особенно нуждаются в масштабных инвестиционных ИТ-проектах для достижения конкретных бизнес-целей, так как динамичное развитие отраслей экономики невозможно без интенсивного внедрения современных ИТ, способствующих повышению производительности труда.

Финтех как драйвер инноваций в инвестициях

На стыке финансов и технологий возникла целая индустрия — финтех (FinTech), которая стала одним из наиболее мощных драйверов инноваций в инвестиционном менеджменте. Финтех — это применение передовых информационных технологий для улучшения и автоматизации финансовых услуг, делая их более доступными, эффективными и персонализированными.

Современный финтех охватывает широкий спектр направлений:

• Banking as a Service (BaaS): Предоставление банковских услуг через API, позволяющее нефинансовым компаниям встраивать финансовые продукты в свои сервисы.
• Цифровые банки: Банки, работающие исключительно онлайн, без физических отделений.
• Розничное кредитование: Платформы для получения займов, часто с использованием ИИ для скоринга.
• Управление личными финансами: Мобильные приложения для контроля доходов и расходов, формирования бюджетов.
• Краудфандинг и краудлендинг: Платформы для привлечения капитала от большого числа инвесторов или предоставления займов малому и среднему бизнесу.
• Инвестиционные платформы: Онлайн-сервисы, предоставляющие доступ к различным инвестиционным продуктам и инструментам.
• Платежные операции: Системы быстрых платежей, мобильные кошельки, криптовалюты.
• Блокчейн-технологии: Децентрализованные реестры для повышения прозрачности и безопасности транзакций.

Цифровая зрелость российского финансового сектора заслуживает особого внимания. Россия является одним из мировых лидеров по уровню цифровизации в финансовой отрасли. К 2025 году доля безналичных платежей в стране достигла 87,5%, а 88,5% финансовых услуг приобретается в цифровом формате, что ставит Россию в топ-5 стран по этому показателю среди крупных экономик. Этот уровень цифровой зрелости означает, что базовая цифровизация перестала быть конкурентным преимуществом. Банки и другие финансовые институты уже обладают высоким уровнем технологической оснащенности, и акцент сместился с оцифровки существующих услуг на оптимизацию операционных расходов, снижение стоимости владения ИТ-инфраструктурой и поиск новых источников роста за пределами экстенсивного развития. Будущее финансового сектора видится в становлении «умными, эффективными и устойчивыми» организациями, способными предвидеть и адаптироваться к меняющимся условиям.

Финансовая отрасль в России является крупнейшим инвестором в ИТ. Инвестиции финансового сектора во внедрение и использование искусственного интеллекта в 2024 году составили 56,8 млрд рублей, делая финтех лидером по доле затрат на ИИ среди других российских отраслей. Общий объем инвестиций в цифровизацию бизнеса в России по итогам 2024 года достиг 4,88 трлн рублей, с прогнозом роста до 6,1 трлн рублей в 2025 году. Российский финтех-рынок в I квартале 2025 года вырос на 16,11% по сравнению с аналогичным периодом 2024 года, достигнув почти 66 млрд рублей.

Роль цифровых технологий в изменении принятия инвестиционных решений

Цифровые технологии кардинально изменили способы принятия инвестиционных решений, упростив доступ к информации и предоставив широкий спектр инструментов для анализа рынка. Если раньше инвесторы полагались на ограниченные данные, экспертное мнение и личный опыт, то сегодня в их распоряжении огромные объемы информации и мощные аналитические инструменты, позволяющие принимать более обоснованные и своевременные решения.

Преимущества цифровых технологий в инвестициях:

• Улучшенная доступность информации: Цифровые платформы, новостные агре��аторы и аналитические системы предоставляют мгновенный доступ к рыночным данным, отчетности компаний, макроэкономическим показателям и новостному фону со всего мира. Это позволяет инвесторам быть в курсе событий в реальном времени.
• Автоматизация инвестиционных стратегий: Алгоритмическая торговля и робо-эдвайзеры позволяют автоматизировать выполнение сложных инвестиционных стратегий, основанных на заранее определенных правилах и моделях. Это исключает эмоциональный фактор и повышает дисциплину.
• Увеличение скорости и эффективности решений: Благодаря ИИ и Большим Данным, анализ огромных объемов данных, который ранее занимал дни или недели, теперь осуществляется за считанные секунды. Это позволяет инвесторам быстро реагировать на рыночные изменения и использовать возникающие возможности.

Эти изменения привели к демократизации инвестиций, сделав финансовые рынки более доступными для широкого круга инвесторов, а также повысили требования к профессиональным участникам рынка, которые вынуждены постоянно внедрять новые технологии для сохранения конкурентоспособности. Разве не является это очевидным свидетельством того, что будущее инвестиций неразрывно связано с технологическим прогрессом?

Искусственный интеллект, большие данные и блокчейн в формировании инвестиционных предложений

Инвестиционный процесс, традиционно основанный на глубоком анализе, экспертных оценках и интуиции, сегодня переживает революцию благодаря интеграции передовых информационных технологий. Искусственный интеллект (ИИ), большие данные (Big Data) и блокчейн не просто автоматизируют существующие задачи, но и открывают принципиально новые возможности для генерации, оценки и структурирования инвестиционных предложений, демонстрируя их трансформационный потенциал.

Искусственный интеллект для анализа и прогнозирования

Финансовый рынок является одним из самых активных пользователей ИИ, применяя его для решения широкого спектра задач: от скоринга и прогнозирования до обнаружения мошенничества. ИИ-технологии активно используются хедж-фондами и банками для прогнозирования котировок, трейдерами для поиска торговых сигналов, а инвесторами для анализа отчетности и новостного фона.

Применение ИИ в инвестиционном анализе и прогнозировании:

• Прогнозирование котировок и поиск торговых сигналов: ИИ-системы обрабатывают огромные объемы данных в реальном времени, выявляя закономерности, неочевидные для человека. Это позволяет быстрее принимать выгодные торговые решения. Например, компания Citicorp успешно использовала нейрокомпьютер для краткосрочного прогнозирования колебаний валютных курсов, превзойдя по точности ведущих брокеров. Лондонская фондовая биржа внедрила автоматизированную систему с элементами ИИ на базе нейронных вычислений для контроля внутреннего дилинга.
• ИИ-платформы для создания и тестирования торговых алгоритмов: Такие платформы, как Capitalico от Alpaca и Capitalise.ai, позволяют инвесторам создавать, тестировать и оптимизировать собственные торговые алгоритмы. Эти алгоритмы анализируют исторические данные, макроэкономическую статистику, новостную повестку и даже настроения в социальных сетях для прогнозирования динамики рынка.
• Робо-консультанты (робо-эдвайзеры): ИИ-инструменты, которые предоставляют автоматические инвестиционные рекомендации на основе профилей риска, финансовых целей и рыночных условий клиента. Робо-эдвайзеры нового поколения, как, например, в «ВТБ Мои Инвестиции», используют машинное обучение для динамической ребалансировки портфеля в реальном времени, предвидя повышенную волатильность или корреляцию между активами.
• Анализ настроений (sentiment analysis): ИИ-системы анализируют данные из социальных сетей, новостных лент, форумов и блогов, чтобы оценить общее настроение рынка или отношение к конкретному активу. Эта информация может быть использована для диверсификации портфеля и хеджирования рисков.
• Мониторинг в реальном времени: ИИ позволяет отслеживать рыночные условия, новостные события и настроения в социальных сетях, оперативно выявляя возникающие риски или возможности.
• Оптимизация портфеля и моделирование сценариев: ИИ может моделировать различные сценарии (рост, стагнация, кризис) и подсказывать оптимальное распределение активов для снижения рисков и максимизации доходности. ИИ-ассистенты предоставляют пользователю мгновенную интерпретацию важных новостей и анализ отчетности компаний, делая сложную информацию доступной.

Большие данные в инвестиционном анализе

Стремительный рост объемов генерируемой информации привел к появлению концепции больших данных (Big Data), которая стала фундаментом для эффективного функционирования ИИ в инвестициях. Большие данные — это огромные, постоянно обновляемые массивы информации, которые традиционные методы обработки уже не могут эффективно анализировать, требуя новых подходов и технологий.

Как большие данные используются в инвестиционном анализе:

• Выявление скрытых закономерностей: Обработка больших объемов структурированных и неструктурированных данных (финансовые отчеты, транзакции, новостные статьи, посты в социальных сетях, спутниковые снимки, данные о трафике) в реальном времени с помощью ИИ позволяет выявлять неочевидные корреляции и закономерности, которые могут указывать на будущую динамику рынка или отдельных активов.
• Прогнозирование макроэкономических показателей: Анализ больших данных помогает с высокой точностью прогнозировать инфляцию, ВВП, процентные ставки и другие макроэкономические показатели, что критически важно для формирования долгосрочных инвестиционных стратегий.
• Персонализация инвестиционных предложений: На основе анализа поведения инвесторов, их предпочтений и истории транзакций, системы Big Data могут формировать персонализированные инвестиционные предложения, максимально соответствующие индивидуальным целям и риск-профилю.

В целом, Big Data, в сочетании с алгоритмами ИИ, демократизирует доступ к инструментам анализа массивов данных и прогнозирования влияния рыночных факторов, которые ранее были доступны только крупным хедж-фондам. Это означает, что даже частные инвесторы теперь могут использовать возможности, ранее доступные лишь институциональным игрокам.

Блокчейн и цифровые финансовые активы (ЦФА)

Блокчейн-технология, лежащая в основе криптовалют, вышла далеко за рамки цифровых валют и нашла широкое применение в финансовой индустрии, особенно в контексте цифровых финансовых активов (ЦФА).

Роль блокчейна в инвестиционных процессах:

• Прозрачность и безопасность: Децентрализованный, неизменяемый и распределенный реестр блокчейна обеспечивает беспрецедентный уровень прозрачности и безопасности транзакций. Каждая запись (блок) криптографически связана с предыдущей, что исключает возможность подделки или несанкционированного изменения данных. Это особенно важно для доверия в инвестициях, поскольку гарантирует целостность информации.
• Устранение посредников: Блокчейн позволяет проводить транзакции напрямую между участниками, минуя традиционных посредников, что снижает издержки и ускоряет процессы.
• Токенизация активов реального мира (Real World Assets, RWA): Это создание цифровых версий традиционных финансовых инструментов и активов на базе блокчейна. Такие активы, как корпоративные облигации, недвижимость, произведения искусства, товарные контракты, могут быть токенизированы, что упрощает их обмен, управление и привлечение капитала. Наиболее распространенным активом в проектах по токенизации (2017–2024 гг.) являются корпоративные облигации (52%).

Развитие рынка ЦФА в России:

Россия активно развивает рынок цифровых финансовых активов. Объем первичных размещений ЦФА в России в 2024 году вырос почти в 9 раз по сравнению с 2023 годом, достигнув 594 млрд рублей. В 2023 году было размещено 304 выпуска ЦФА на общую сумму почти 65 млрд рублей. По итогам января 2025 года количество выпусков ЦФА увеличилось почти в 7 раз по сравнению с январем 2024 года, достигнув 90 выпусков. Прогнозируется, что объем рынка ЦФА в России к 2026 году может превысить 2 трлн рублей, а по оценкам Минфина, к концу 2025 года рынок ЦФА превысит 1 трлн рублей.

Компании используют ЦФА преимущественно как альтернативу облигациям, доля которых в структуре первичных размещений составила 88% в 2024 году. Примерами являются цифровые облигации, токенизация товарных контрактов и инфраструктурные решения для логистики. Например, ООО «Цифровой километр» (дочерняя компания КАМАЗа) выпустила ЦФА для финансирования приобретения новых грузовиков, предлагая инвесторам 21% годовых и дополнительные 2% в баллах «СберСпасибо». Цифровизация активов и разработка цифрового рубля являются важными направлениями развития финтеха в России, открывая новые горизонты для инвестиций и управления капиталом.

Оптимизация эффективности и качества решений при формировании инвестиционных предложений

В современной экономике, где скорость и точность принятия решений определяют конкурентоспособность, информационные технологии стали не просто инструментом, а стратегическим активом. Их внедрение напрямую влияет на повышение эффективности, точности и качества инвестиционных предложений, преобразуя весь инвестиционный цикл и выводя его на новый уровень.

Влияние ИТ на операционную эффективность и скорость

Эффективность инвестиционного бюджета в ИТ является ключевым вопросом для предприятий, поскольку финансовые директора стремятся выразить ценность информационных технологий в конкретных цифрах. Решения об инвестициях в ИТ должны приниматься исходя из соображений финансовой выгоды и быть тесно привязаны к потребностям управления компанией. Информатизация бизнеса — это постоянное совершенствование не столько самих информационных систем, сколько управления в целом.

ИТ-системы и ИИ значительно сокращают время и повышают операционную эффективность:

• Сокращение времени вывода новых продуктов на рынок: Платформенные решения, такие как «Финплатформа Т1», позволяют сократить время вывода новых банковских продуктов на рынок с 6–9 месяцев до 25 дней. Это дает компаниям колоссальное конкурентное преимущество, позволяя оперативно реагировать на изменения спроса и быстрее монетизировать инновации.
• Автоматизация рутинных задач и повышение производительности: ИИ позволяет автоматизировать выполнение повторяющихся, трудоемких операций, освобождая человеческие ресурсы для более сложных и креативных задач. Это напрямую повышает производительность и эффективность организации. Например, внедрение ИИ в «Точка банке» привело к трехкратному росту конверсии в переходы из поисковой выдачи и 30% увеличению конверсии персональных предложений.
• Увеличение акционерного дохода и ускорение роста выручки: Компании с высоким уровнем цифровизации приносят значительно больше доходов для своих акционеров. Отчет McKinsey за 2020 год указывает, что компании, активно интегрирующие цифровые технологии, обычно показывают заметный рост выручки и рыночной капитализации. Исследование 2018-2023 гг. выявило сильную положительную связь (коэффициент корреляции r=0,89) между капитальными затратами на цифровую трансформацию (CAPEX) и ростом рыночной стоимости пяти ведущих мировых технологических компаний (Microsoft, Amazon, Nvidia, Meta, Apple), где каждый процент увеличения цифровых инвестиций ассоциировался со средним ростом капитализации на 0,85%. Для российских компаний также выявлено, что цифровизация положительно влияет на операционную эффективность, но степень влияния варьируется в зависимости от отрасли, возраста и размера предприятия. Наибольший эффект наблюдается в отраслях с традиционно высокой цифровой зрелостью, таких как финансы, технологии и связь.

Будущее финансовых организаций заключается не просто в цифровизации, а в становлении «умными», эффективными и устойчивыми, что невозможно без глубокой интеграции ИТ, как показывает анализ текущих трендов.

Повышение точности и обоснованности инвестиционных решений

Искусственный интеллект является мощным инструментом управления инвестиционными рисками, позволяя инвесторам принимать более обоснованные решения и повышать эффективность портфеля. С помощью машинного обучения и аналитики данных ИИ помогает организациям принимать более обоснованные решения, улучшая показатели развития.

Как ИИ и Большие Данные повышают точность решений:

• Глубокая аналитика данных и моделирование сценариев: ИИ-системы способны анализировать огромные массивы данных, выявлять скрытые корреляции и строить предиктивные модели с высокой степенью точности. Это позволяет моделировать различные сценарии развития рынка (рост, стагнация, кризис) и оценивать их влияние на инвестиционные предложения. Использование нейросетей позволяет сократить время анализа в 3 раза и делает решения более стабильными.
• Оперативное выявление рисков и возможностей: ИИ способен отслеживать тысячи источников информации в реальном времени, мгновенно выявляя события, которые могут повлиять на рынок или конкретный актив. Он может дать торговый сигнал быстрее, чем любой трейдер, например, при анализе протоколов заседаний Федеральной резервной системы.
• Улучшение контроля операций и сотрудничества: ИИ-системы могут автоматизировать процессы контроля за исполнением инвестиционных решений, отслеживать соблюдение регуляторных требований и повышать прозрачность на всех этапах проекта. Это способствует улучшению сотрудничества между участниками команды инвестиционного проекта, обеспечивая единое понимание ситуации и координацию действий.
• Снижение человеческого фактора: Автоматизация и интеллектуальные системы минимизируют влияние человеческих ошибок, эмоциональных решений и субъективных предубеждений, что приводит к более объективным и рациональным инвестиционным стратегиям.

Таким образом, ИТ, особенно ИИ и аналитика Больших Данных, не только ускоряют рыночные процессы и повышают их эффективность, но и фундаментально изменяют качество принимаемых инвестиционных решений, делая их более точными, обоснованными и устойчивыми к изменениям внешней среды.

Риски, вызовы и ограничения внедрения информационных технологий в инвестиции (с акцентом на российский контекст)

Внедрение информационных технологий в инвестиционный процесс, несмотря на очевидные преимущества, сопряжено с целым рядом рисков, вызовов и ограничений. Эти проблемы особенно остро проявляются в российском контексте, где к общим технологическим и операционным сложностям добавляются уникальные макроэкономические и регуляторные особенности.

Технологические и операционные риски

Переход на новые технологии всегда является сложным процессом, требующим значительных ресурсов и системного подхода. Для российского финансового сектора этот вызов усугубляется геополитической ситуацией и необходимостью импортозамещения.

• Импортозамещение и переход на отечественное ПО к 2030 году: Один из долгосрочных и наиболее капиталоемких вызовов для российского финтеха — полный переход на отечественное программное обеспечение к 2030 году. Это требует колоссальных инвестиций в разработку и адаптацию российских решений, масштабного переобучения персонала и интеграции новых систем с уже существующей инфраструктурой. Этот процесс несет риски задержек, сбоев и временного снижения эффективности.
• Ошибки при внедрении ИТ-решений: Ритейлеры, например, признали ориентацию на развитие собственных ИТ-систем главной ошибкой последних лет, что привело к избыточным временным и ресурсным затратам и снизило гибкость бизнеса. Согласно исследованию Gartner, 49% розничных продавцов выразили сожаление об одной или нескольких покупках программного обеспечения за последние полтора года, основными причинами чего стали трудности с обучением и адаптацией пользователей, а также слабая техническая поддержка. Распространенные ошибки включают:
  • Недостаточная интеграция с существующими системами (управление запасами, POS, CRM).
  • Нехватка обучения и поддержки конечных пользователей.
  • Отсутствие четко определенных целей проекта.

  Аналогичные проблемы могут возникать и в финансовом секторе, где сложная и взаимосвязанная ИТ-инфраструктура требует особого внимания к планированию и реализации проектов.

• Масштабирование применения ИИ: Основной вызов для масштабирования применения ИИ в финансовом секторе — создание единой инфраструктуры, позволяющей тиражировать успешные решения с необходимой скоростью и безопасностью. Без такой инфраструктуры каждый новый ИИ-проект будет требовать индивидуальной разработки и настройки, что замедлит инновации.
• Качество данных для ИИ: ИИ-системы критически зависят от качества исходных данных. При отсутствии качественных данных или при их искажении ИИ может выдавать «мусорные» результаты (garbage in, garbage out), что приводит к ошибочным инвестиционным решениям. Также ИИ может ошибаться в условиях резких политических и экономических событий, когда исторические данные перестают быть релевантными.

Кибербезопасность и защита данных

С ростом цифровизации финансовые организации становятся все более привлекательной мишенью для злоумышленников в киберпространстве, что создает серьезные угрозы для инвестиционных процессов, требующие постоянного совершенствования защитных механизмов.

• Рост кибератак: Количество кибератак на российский финансовый сектор увеличилось на 13% в первом полугодии 2025 года по сравнению с аналогичным периодом 2024 года. Финансовый сектор занимает третье место по числу киберинцидентов в России, уступая промышленности и госсектору. Прямой ущерб от киберпреступлений в России в 2024 году составил около 200 млрд рублей, при этом 25% пострадавших — пенсионеры. Мошенники похитили у россиян 27,5 млрд рублей с банковских счетов в 2024 году, что в 1,7 раза больше, чем в 2023 году (15,8 млрд рублей). Количество кибератак с вредоносным ПО для кражи средств через онлайн-доступ к банковским счетам возросло в 2,4 раза в первой половине 2025 года. Эти данные подчеркивают критическую важность усиления мер кибербезопасности.
• Опасения за сохранность данных: Среди барьеров для доверия ИИ в инвестициях 44% инвесторов называют опасения за сохранность данных. Утечки или несанкционированный доступ к конфиденциальной финансовой информации могут привести к значительным репутационным и финансовым потерям.
• Риск ошибок или «галлюцинаций» ИИ: 52% инвесторов обеспокоены риском ошибок или «галлюцинаций» ИИ. Непрозрачность алгоритмов (30%) также снижает доверие, поскольку сложно понять, как именно ИИ пришел к тому или иному решению.

Регуляторные, этические и макроэкономические вызовы

Помимо технологических и кибербезопасностных рисков, существуют и более широкие вызовы, связанные с регулированием, этикой и макроэкономическими условиями, которые требуют комплексного и продуманного подхода.

• Человеческий контроль и прозрачность алгоритмов: Ключевым фактором для развития ИИ в финансовой сфере остается требование человеческого контроля и прозрачности алгоритмов. Необходимо разработать механизмы, которые позволят людям понимать логику принятия решений ИИ и вмешиваться в процесс в случае необходимости.
• Неординарные макроэкономические условия: Нестабильная экономика, высокая стоимость заемных средств, инфляция и дефицит кадров напрямую влияют на объем инвестиций в ИТ в финансовом секторе. В таких условиях предприятия вынуждены переходить к интенсивному росту, что требует максимально эффективного использования ресурсов и «data driven» подходов, которые, в свою очередь, требуют мощных вычислительных ресурсов.
• Волатильность рынков, вызванная ИИ: ИИ может также увеличить объемы торгов и рост волатильности в периоды стресса, вызывая «мгновенные обвалы» (flash crashes), когда алгоритмы массово продают активы, провоцируя цепную реакцию.
• Регулирование и законодательство: Развитие технологий часто опережает законодательство, что создает пробелы в регулировании. Вызовы включают разработку адекватных правовых норм для ЦФА, ИИ в финансах и кибербезопасности.
• Потеря человеческого фактора: Чрезмерная зависимость от автоматизированных систем может привести к потере навыков критического мышления и экспертной оценки у людей, что может быть опасно в нестандартных ситуациях.

Преодоление этих рисков и вызовов требует комплексного подхода, включающего стратегические инвестиции в инфраструктуру, разработку эффективных мер кибербезопасности, создание прозрачных и контролируемых ИИ-систем, а также активное взаимодействие с регуляторами для формирования адекватной правовой базы. Это сложная, но необходимая задача для обеспечения устойчивого и безопасного развития финансового сектора.

Лучшие практики, успешные кейсы и регуляторные аспекты использования ИТ в России

Для того чтобы максимально использовать потенциал информационных технологий в инвестиционном менеджменте и минимизировать связанные с ними риски, необходимо опираться на лучшие практики и четко понимать регуляторную среду. Российский финансовый сектор, будучи одним из мировых лидеров по цифровой зрелости, накопил значительный опыт в этой области, который заслуживает внимательного изучения.

Методы и программные средства для оценки инвестиционных ИТ-проектов

Принятие решений об инвестициях в ИТ требует строгой экономической обоснованности. Для этого используются как классические, так и специализированные методы оценки, которые помогают всесторонне проанализировать потенциал и риски проектов.

Количественные методы оценки экономической эффективности ИТ-инвестиций:

• Совокупная стоимость владения (Total Cost of Ownership, TCO): Концепция, выдвинутая Gartner Group, которая позволяет оценить все прямые и скрытые затраты, связанные с владением и эксплуатацией информационной системы на протяжении всего ее жизненного цикла. TCO является качественной характеристикой, отображающей экономические аспекты состояния ИТ в компании и эффективность их работы.
• Возврат инвестиций (Return on Investment, ROI): Также предложенная Gartner Group модель, рассчитывающая коэффициент возврата инвестиций в инфраструктуру предприятия для демонстрации необходимости вложений в информационные технологии.
• Чистый приведенный эффект (Net Present Value, NPV): Метод, дисконтирующий будущие денежные потоки к текущему моменту, чтобы определить чистую ценность проекта.
• Внутренняя норма рентабельности (Internal Rate of Return, IRR): Ставка дисконтирования, при которой NPV проекта равен нулю, позволяющая сравнить привлекательность различных проектов.
• Срок окупаемости (Payback Period, PB): Определяет, за какой период инвестиции окупятся за счет генерируемых денежных потоков.

Качественные (эвристические) методы оценки:

• Метод информационной экономики (Information Economics, IE): Помогает формировать факторы, влияющие на принятие решений, ранжировать риски и расставлять приоритеты для объективной оценки портфеля инвестиционных проектов, учитывая как финансовые, так и нефинансовые выгоды.
• Система сбалансированных показателей (ССП) и IT Scorecard: Эти подходы позволяют оценить ИТ-проекты с разных перспектив (финансовой, клиентской, внутренних процессов, обучения и развития), выявляя факторы эффективности, которые не всегда поддаются прямому количественному измерению.
• Методика «быстрого экономического обоснования» (Rapid Economic Justification, REJ) от Microsoft: Несмотря на происхождение, это независимый от конкретных технологий подход, позволяющий получить объективные результаты оценки ИТ-инвестиций, фокусируясь на стоимости, преимуществах и гибкости проекта.

Специализированные программные продукты: Для повышения точности и эффективности оценки инвестиционных ИТ-проектов используются специализированные компьютерные программы, такие как «Аналитик», «Альт-Инвест», «ТЭО-ИНВЕСТ» и «Project Expert». Эти инструменты позволяют проводить многофакторный анализ, моделировать различные сценарии и оперативно пересчитывать показатели, что критически важно для принятия обоснованных решений.

Успешные российские кейсы и платформы

Российский финтех-рынок является одним из самых развитых в мире, с появлением множества новых игроков, показывающих кратный рост. В 2019 году Россия вошла в тройку стран по популярности финтех-услуг, с индексом проникновения 82%.

• «Поток»: Инвестиционная платформа, запущенная как стартап Альфа-банка, затем ставшая самостоятельной и являющаяся резидентом «Сколково». «Поток» — лидер среди инвестиционных платформ по объему операций. «Поток.Диджитал» (платформа А-Токен) стала лидером по объему размещений в январе 2025 года, достигнув 93 млрд рублей, из которых 88,1 млрд рублей приходились на собственные размещения. Платформа использует уникальные ИТ-технологии онлайн-скоринга и торговли инвестициями в займы, что подчеркивает ее инновационность и эффективность в развитии краудлендинга и краудинвестинга. ООО «Поток.Диджитал» включено Банком России в реестр операторов инвестиционных платформ и участвует в программе субсидирования для субъектов МСП.
• JetLend: Еще одна успешная краудлендинговая платформа, которая помогает бизнесу привлекать средства от частных инвесторов и предлагает инвесторам доход. Такие платформы демонстрируют растущую роль цифровых решений в демократизации доступа к инвестициям и финансированию бизнеса.

Эти примеры показывают, что российские компании активно осваивают передовые ИТ для создания эффективных инвестиционных продуктов и услуг, способствуя развитию финансового рынка. Почему же тогда некоторые по-прежнему сомневаются в эффективности цифровых решений?

Регуляторная среда и стандарты информационной безопасности в РФ

Центральный банк Российской Федерации (ЦБ РФ) играет ключевую роль в формировании правовых условий для внедрения инноваций и обеспечении информационной безопасности в финансовом секторе. Банк России планомерно создает и развивает платежные и цифровые инфраструктурные решения для содействия росту доступности и качества финансовых услуг, повышению конкуренции и снижению рисков. Цифровизация финансового рынка и развитие платежной инфраструктуры являются его приоритетами.

Ключевые регуляторные инициативы и стандарты:

• Open Finance (Open API): В 2025 году Open Finance становится частью регуляторной рамки в России, с утверждением Банком России первой редакции стандарта Open API. В середине 2025 года в России появится прототип Open API, а к концу 2025 года — полноценное решение. Технология открытого банкинга апробируется Центробанком совместно с 19 организациями, включая ВТБ и Альфа-Банк. С 2026 года использование стандартов Open API для обмена данными станет обязательным для системно значимых банков, а также крупнейших страховых компаний и брокеров. Это позволит бесшовно интегрировать финансовые услуги и повысит конкуренцию.
• Стандарты информационной безопасности:
  • СТО БР БФБО-1.8-2024: Данный стандарт Банка России, вступивший в силу 1 июля 2024 года, носит рекомендательный характер и устанавливает состав и содержание мер для обеспечения доверия к результатам идентификации и аутентификации клиентов при дистанционном предоставлении финансовых продуктов и услуг. Он определяет меры защиты информации, дифференцированные в зависимости от вида операции, ее критичности и рисков.
  • ГОСТ Р 57580.1-2017 «Безопасность финансовых (банковских) операций. Защита информации финансовых организаций. Базовый состав организационных и технических мер»: Устанавливает базовый состав организационных и технических мер по защите информации финансовых организаций.
  • Положение ЦБ РФ № 382-П: Регламентирует обеспечение защиты информации при переводах денежных средств.
  • Стандарт Банка России по обеспечению информационной безопасности организаций банковской системы РФ (СТО БР ИББС): Свод правил, формулирующих требования к информационной безопасности с учетом законодательных норм. В 2019 году полномочия ЦБ РФ как регулятора в области информационной безопасности были значительно расширены, под надзор попали не только банки, но и иные финансовые организации.

Эти меры показывают, что Россия активно строит комплексную и надежную регуляторную среду, которая поддерживает инновации в финтехе, одновременно обеспечивая высокий уровень безопасности и доверия к цифровым финансовым услугам, что является залогом устойчивого развития сектора.

Будущие тренды и перспективы развития информационных технологий в инвестициях

Мир финансов находится на пороге новой эры, где информационные технологии, особенно искусственный интеллект, будут играть еще более определяющую роль. Будущее финансовых организаций заключается не просто в цифровизации, а в становлении «умными», эффективными и устойчивыми системами, способными динамично реагировать на вызовы и возможности рынка.

Эволюция искусственного интеллекта в финансах

Искусственный интеллект, уже активно используемый в финансовом секторе, продолжит свою эволюцию, двигаясь к более сложным и автономным формам, значительно расширяя горизонты его применения.

• Мультиагентные и мультимодальные ИИ-системы: Следующей ступенью развития станут системы, способные не только обрабатывать данные разных типов (текст, изображения, аудио), но и взаимодействовать друг с другом как независимые «ИИ-агенты». Эти агенты смогут учиться из среды, адаптироваться к изменяющимся условиям и принимать решения в комплексных сценариях, что значительно повысит эффективность инвестиционного анализа и управления портфелем.
• Генеративный ИИ как обязательный элемент выживания бизнеса: Генеративный ИИ (например, большие языковые модели) становится не просто полезным инструментом, а обязательным элементом выживания бизнеса. Банки, не использующие генеративный ИИ, скорее всего, будут неконкурентоспособны. По мнению экспертов, эффекты от внедрения ИИ могут увеличить прибыль банка в 1,5 раза в перспективе 2-5 лет, а потенциальный базовый эффект для отрасли от ИИ может составить 385 млрд рублей. При переходе к стратегии AI-first технология способна принести российским банкам до 1,9 трлн рублей. В условиях снижения общей прибыли сектора (на 14% в 2025 году) и стремления издержек смены банка для клиентов к нулю, ИИ становится ключевым фактором, меняющим правила рынка и смещающим фокус конкуренции с улучшения продуктов на фундаментальную перестройку операционной модели.
• Вклад ИИ в экономику России: Предполагается, что к 2024 году правительство России инвестирует в развитие искусственного интеллекта до 28 млрд рублей. По данным TAdviser, государственное финансирование ИИ в 2023 году составило 9,2 млрд рублей. Правительство прогнозирует, что российский рынок ИИ в 2025 году достигнет 1 трлн рублей, а ожидаемый вклад ИИ в ВВП России в 2025 году составит около 2%. Премьер-министр РФ Михаил Мишустин отметил, что вклад ИТ-сектора в ВВП России по итогам 2024 года превысил 2,2%, увеличившись более чем в 1,7 раза за пять лет. Рынок ИИ в России, по прогнозу Smart Ranking, вырастет на 25–30% в 2025 году, достигнув 1,9 трлн руб. В перспективе ИИ может стать посредником для формирования класса «разумного инвестора» и помочь преодолеть барьер, связанный с недостаточной финансовой грамотностью.

Развитие цифровых финансовых активов и встроенных финансов

Блокчейн и связанные с ним технологии также продолжат развиваться, открывая новые возможности для инвестиций и радикально меняя ландшафт финансовых услуг.

• Перспективы роста рынка ЦФА и токенизации активов: Рынок цифровых финансовых активов (ЦФА) продолжит стремительный рост, особенно в B2B-сегменте. Токенизация активов реального мира станет более распространенной, упрощая процессы привлечения капитала и управления различными видами активов.
• Встроенные финансы (embedded finance): Эта концепция предполагает бесшовную интеграцию цифровых банковских услуг и других финансовых продуктов в платформы нефинансовых компаний (например, возможность оформить кредит прямо при покупке товара на маркетплейсе). Это создаст новые каналы дистрибуции финансовых услуг и изменит потребительский опыт.
• Влияние крупных технологических компаний (БигТехов): Крупные технологические компании, обладающие огромными объемами потребительских данных и развитыми ИТ-инфраструктурами, будут активно выходить на финансовый рынок, конкурируя с традиционными банками. Их способность быстро адаптироваться и предлагать инновационные решения станет серьезным вызовом для существующей финансовой системы.

Инфраструктурные и кадровые аспекты

Успешное развитие ИТ в инвестициях невозможно без адекватной инфраструктуры и квалифицированных кадров, что требует стратегического планирования и значительных вложений.

• Инвестиции в развитие инфраструктуры: Необходимы колоссальные инвестиции в развитие инфраструктуры для ИИ и больших данных, включая высокопроизводительные вычислительные системы, облачные платформы и защищенные каналы связи. При высокой стоимости заемных средств, инфляции и дефиците кадров предприятия вынуждены переходить к интенсивному росту, что требует прежде всего эффективного использования ресурсов и мощных вычислительных решений.
• Подготовка и переквалификация специалистов: Дефицит квалифицированных специалистов в области ИИ, Больших Данных, блокчейна и кибербезопасности будет только расти. Это обусловливает необходимость разработки и реализации масштабных программ по подготовке и переквалификации кадров как в вузах, так и на базе корпоративных центров обучения.
• Возрастающая роль облачных решений: Облачные решения, предлагающие гибкость, масштабируемость и экономичность, будут все более востребованы в финансовом секторе. Российские ИТ-компании акцентируют внимание на экспертности и готовности поставлять продукты на основе «облака» вместе с комплексной экспертизой и другими сервисами.

Таким образом, будущее инвестиционного менеджмента тесно связано с дальнейшей, глубокой интеграцией ИТ, ИИ и блокчейн-технологий. Это потребует не только значительных технологических инвестиций, но и трансформации организационных структур, развития кадрового потенциала и адаптации регуляторной среды для обеспечения устойчивого и безопасного развития.

Заключение

В условиях стремительной цифровой трансформации мировой и российской экономики, формирование пакета инвестиционных предложений претерпело фундаментальные изменения, превратившись из традиционной практики в высокотехнологичный процесс, где информационные технологии игр��ют центральную роль. Как показало наше исследование, ИТ стали не просто вспомогательным инструментом, но и полноценным фактором конкурентоспособности и прибыльности, меняя саму суть инвестиционного менеджмента.

Мы рассмотрели фундаментальные концепции инвестиционных предложений, подчеркнув долгосрочный характер ИТ-инвестиций и сложность оценки их неформализованных выгод, таких как сокращение издержек и увеличение доходности бизнес-процессов. Были детально проанализированы методологии оценки экономической эффективности ИТ-инвестиций, включая как количественные (ROI, NPV, IRR, PB), так и качественные (IE, IT Scorecard, REJ) методы, а также специализированные программные продукты.

Особое внимание уделено роли ИТ в трансформации инвестиционного менеджмента. Цифровая трансформация и автоматизация бизнес-процессов стали обязательным условием для развития бизнеса, предоставляя преимущества в эффективности использования ресурсов, скорости разработки и сокращении расходов. Финтех определен как ключевой драйвер инноваций, охватывающий широкий спектр направлений. Мы подчеркнули высокую цифровую зрелость российского финансового сектора, его место в мировом рейтинге и значительные инвестиции в ИТ и ИИ, отметив, что базовая цифровизация уже перестала быть конкурентным преимуществом.

Глубоко раскрыто применение передовых ИТ – искусственного интеллекта, Больших Данных и блокчейна. ИИ активно используется для анализа и прогнозирования котировок, поиска торговых сигналов, работы робо-консультантов и систем анализа настроений, позволяя моделировать рыночные сценарии и оптимизировать портфели. Большие Данные, в свою очередь, обеспечивают ИИ-системам необходимый объем информации для выявления скрытых закономерностей. Блокчейн и цифровые финансовые активы (ЦФА) играют ключевую роль в обеспечении прозрачности и безопасности, а также в токенизации активов реального мира, что наглядно демонстрируется стремительным ростом рынка ЦФА в России.

Информационные технологии напрямую влияют на оптимизацию эффективности и качества принимаемых инвестиционных решений. Они сокращают время вывода новых продуктов на рынок, автоматизируют рутинные задачи и, как показали статистические данные, значительно увеличивают акционерный доход и ускоряют рост выручки. ИИ и машинное обучение повышают точность и обоснованность решений за счет глубокой аналитики данных и моделирования сценариев, улучшая контроль операций и сотрудничество.

Вместе с тем, внедрение ИТ сопряжено с серьезными рисками и вызовами, особенно в российском контексте. Среди них – технологические и операционные риски, связанные с импортозамещением и переходом на отечественное ПО к 2030 году, а также типичные ошибки при внедрении ИТ-решений. Критически важны вопросы кибербезопасности, учитывая значительный рост кибератак и объемов ущерба в российском финансовом секторе, а также опасения инвесторов за сохранность данных и риски ошибок ИИ. Регуляторные, этические и макроэкономические вызовы требуют человеческого контроля, прозрачности алгоритмов ИИ и адаптации к нестабильным рыночным условиям.

В заключительном разделе представлены лучшие практики и успешные российские кейсы, такие как инвестиционные платформы «Поток» и JetLend, а также детально рассмотрена регуляторная среда и стандарты информационной безопасности в РФ, устанавливаемые Банком России (Open API, СТО БР БФБО-1.8-2024, ГОСТ Р 57580.1-2017, СТО БР ИББС).

Прогнозируя будущие тренды, мы видим дальнейшую эволюцию ИИ в сторону мультиагентных и мультимодальных систем, становление генеративного ИИ обязательным элементом конкурентоспособности банков, а также значительный рост рынка ЦФА и развитие концепции встроенных финансов. Эти изменения требуют не только технологических инвестиций, но и развития инфраструктуры, а также подготовки и переквалификации специалистов. Для студентов и аспирантов экономических и ИТ-направлений, глубокое понимание этих аспектов имеет критическое значение, поскольку они формируют основу для будущей профессиональной деятельности. Дальнейшие исследования должны быть сосредоточены на разработке новых методов оценки эффективности ИТ-инвестиций, развитии этических принципов использования ИИ в финансах и адаптации регуляторной базы к быстро меняющимся технологическим реалиям. Только так можно обеспечить устойчивое и безопасное развитие финансового сектора в условиях непрерывной цифровой трансформации.

Список использованной литературы

1. Бизнес-планирование: Учебник для вузов / Под ред. В.М Попова, С.И. Ляпунова, С.Г. Млодика. – М.: Финансы и статистика, 2012. – 816 с.
2. Головань, С.И. Бизнес-планирование / С.И. Головань. – М.: Феникс, 2009. – 320 с.
3. Липсиц, И.А. Бизнес-план – основа успеха: Практическое пособие / И.А. Липсиц. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Дело, 2012. – 112 с.
4. Маркова, В.Д. Бизнес-планирование / В.Д. Маркова, Н.А. Кравченко. – М.: Проспект, 2009. – 216 с.
5. Морошкин, В.А. Бизнес-планирование: учебное пособие / В.А. Морошкин, В.П. Буров. – М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2009. – 256 с. – (Профессиональное образование).
6. Орлова, Е.Р. Бизнес-план: основные проблемы и ошибки, возникающие при его написании / Е.Р. Орлова. – 2-е изд., испр. и доп. – Омега-Л, 2012. – 152 с.
7. Петухова, С.В. Бизнес – планирование / С.В. Петухова. – М.: Омега – Л, 2009. – 236 с.
8. Платонова, Н.А. Планирование деятельности предприятия / Н.А. Платонова, Т.В. Харитонова. – М.: Дело и сервис, 2005. – 432 с.
9. Попов, В.Н. Бизнес – планирование / В.Н. Попов, С.И. Ляпунов. – М.: Финансы и статистика, 2009. – 246 с.
10. Просветов, Г.И. Бизнес-планирование: задачи и решения: учебно-практическое пособие / Г.И. Просветов. – 2-е изд., доп. – М.: Альфа-Пресс, 2008. – 255 с.
11. Экономическая эффективность инвестиций в ИТ: оптимальный метод оценки. URL: https://www.itweek.ru/it-management/article/detail.php?ID=49275 (дата обращения: 11.10.2025).
12. От цифрового минимума к интеллектуальному банку – Ведомости.Технологии и инновации. URL: https://www.vedomosti.ru/tech/articles/2025/10/08/1066038-tsifrovogo-minimuma (дата обращения: 11.10.2025).
13. ИИ в финансах: от пилотов к масштабированию – Ведомости.Технологии и инновации. URL: https://www.vedomosti.ru/tech/articles/2025/10/09/1066039-ii-v-finansah (дата обращения: 11.10.2025).
14. 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-64998.html (дата обращения: 11.10.2025).
15. Синдром самодеятельности: ритейл признал попытки строить собственные IT-системы главной ошибкой | Retail.ru. URL: https://www.retail.ru/articles/sindrom-samodeyatelnosti-riteyl-priznal-popytki-stroit-sobstvennye-it-sistemy-glavnoy-oshibkoy/ (дата обращения: 11.10.2025).
16. Оценка целесообразности инвестиций в IT – Корпоративный менеджмент. URL: https://www.cfin.ru/management/finance/it_investments.shtml (дата обращения: 11.10.2025).
17. Методы оценки инвестиций в информационные системы: особенности классических методов и современные подходы. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-investitsiy-v-informatsionnye-sistemy-osobennosti-klassicheskih-metodov-i-sovremennye-podhody (дата обращения: 11.10.2025).
18. Оценка инвестиционных проектов с использованием искусственного интеллекта для рынка телекоммуникаций – АПНИ. URL: https://apni.ru/article/2607-otsenka-investitsionnykh-proektov-s-ispolzovan (дата обращения: 11.10.2025).
19. Информационные технологии. Где пересекаются интересы государства и бизнеса? URL: https://roscongress.org/materials/informatsionnye-tekhnologii-gde-peresekayutsya-interesy-gosudarstva-i-biznesa/ (дата обращения: 11.10.2025).
20. Основные направления развития финансовых технологий на период 2025–2027 годов – Банк России. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/161474/onrft_2025-2027_2024-09-13.pdf (дата обращения: 11.10.2025).
21. Эти направления становятся приоритетными для инвестиций и трансформации в сфере обслуживания с помощью ИИ – IT Channel News. URL: https://it-channel.news/columns/eti-napravleniya-stanovyatsya-prioritetnymi-dlya-investitsiy-i-transformatsii-v-sfere-obsluzhivaniya-s-pomoshchyu-ii.html (дата обращения: 11.10.2025).
22. Больше половины инвесторов в России готовы к ИИ-инвестициям – ict-online.ru. URL: https://ict-online.ru/news/bolshe-poloviny-investorov-v-rossii-gotovy-k-ii-investitsiyam/ (дата обращения: 11.10.2025).
23. Поток — инвестиционная платформа для финансирования бизнеса | пассивный доход для инвесторов и деньги на развитие бизнеса. URL: https://potok.digital/ (дата обращения: 11.10.2025).
24. Эффективные инвестиции в ИТ это ключ к успеху девелоперов | ЦифраСтрой — Инновации, BIM, ТИМ в строительстве. URL: https://cifrastroy.ru/cases/effektivnye-investitsii-v-it-eto-klyuch-k-uspekhu-developerov/ (дата обращения: 11.10.2025).
25. Развитие финансовых технологий | Банк России. URL: https://www.cbr.ru/fintech/ (дата обращения: 11.10.2025).
26. Роль цифровых технологий в инвестициях: перспективы – Журавушка. URL: https://zhr.ru/articles/rol-tsifrovyh-tekhnologij-v-investitsiyah-perspektivy (дата обращения: 11.10.2025).
27. Финансовые технологии (финтех) в России – TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%A4%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_(%D1%84%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%85)_(%D0%B2_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8) (дата обращения: 11.10.2025).
28. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-prognozirovanii-ekonomicheskogo-rosta (дата обращения: 11.10.2025).
29. СТАНДАРТ БАНКА РОССИИ. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/161474/onrft_2025-2027_2024-09-13.pdf (дата обращения: 11.10.2025).
30. Искусственный интеллект в инвестициях и трейдинге: как нейросети меняют работу инвестора – Smart-Lab. URL: https://smart-lab.ru/blog/954605.php (дата обращения: 11.10.2025).
31. Инвестиции в fintech, финансовые сервисы и услуги, трейдинг – Бибосс. URL: https://www.beboss.ru/fintech-invest/ (дата обращения: 11.10.2025).
32. Обзор рынка финтеха в России: текущая ситуация и прогнозы на 2025 год. URL: https://journal.tinkoff.ru/fintech-market-2025/ (дата обращения: 11.10.2025).
33. Инвестиционная платформа: площадка для инвесторов и бизнеса. URL: https://www.jetlend.ru/landing-page/ (дата обращения: 11.10.2025).
34. МЕТОДЫ ИНФОРМАЦИОННОГО МЕНЕДЖМЕНТА ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ IT-ПРОЕКТОВ В ЭПОХУ ЦИФРОВИЗАЦИИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-informatsionnogo-menedzhmenta-dlya-otsenki-effektivnosti-investitsionnyh-it-proektov-v-epohu-tsifrovizatsii (дата обращения: 11.10.2025).
35. Соответствие новым требованиям ЦБ РФ в области информационной безопасности для финансовых организаций – Angara Security. URL: https://angarasecurity.ru/about/blog/novye-trebovaniya-tsb-rf-v-oblasti-informatsionnoy-bezopasnosti/ (дата обращения: 11.10.2025).
36. ГОСТ Р 57580.1-2017 Безопасность финансовых (банковских) операций. Защита информации финансовых организаций. Базовый состав организационных и технических мер (Издание с Поправкой). URL: https://docs.cntd.ru/document/1200146014 (дата обращения: 11.10.2025).
37. Искусственный интеллект может повысить эффективность рынков и их волатильность. URL: https://www.imf.org/ru/Publications/fandd/issues/2024/09/artificial-intelligence-can-boost-market-efficiency-and-volatility (дата обращения: 11.10.2025).
38. (PDF) Инвестиции и методы анализа инвестиционных решений – ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net/publication/330571004_Investicii_i_metody_analiza_investicionnyh_resenij (дата обращения: 11.10.2025).
39. Считаем эффективность ИТ-проектов – БИТ. Бизнес & Информационные технологии. URL: https://www.bit.samr.ru/articles/it-projects-effectiveness.html (дата обращения: 11.10.2025).
40. Роль информационных технологий для бизнеса в 2023 году – IBS. URL: https://ibs.ru/expert-opinion/rol-informatsionnykh-tekhnologiy-dlya-biznesa-v-2023-godu/ (дата обращения: 11.10.2025).
41. От искусственного интеллекта ждут не только умений, но и эмпатии – CNews. URL: https://www.cnews.ru/articles/2025-10-06_ot_iskusstvennogo_intellekta_zhdut (дата обращения: 11.10.2025).
42. Стандарт по обеспечению ИБ Банков России (СТО БР ИББС): что это, понятие, цель, задачи – Солар. URL: https://solar.ru/blog/sto-br-ibbs/ (дата обращения: 11.10.2025).