Колонка Ивана Глухова, исполнительного директора, руководителя сектора по продажам решений и техническому пресейлу СберТеха
За годы активного импортозамещения рынок программных продуктов для финансового сектора в России сильно изменился. Появились новые нормативные требования, которые ускорили внедрение отечественных решений в инфраструктуру банков и других финансовых компаний, что привело к существенному росту объемов инвестиций в ИТ‑проекты. По сути, рынок еще находится на стадии формирования: зрелые российские продукты уже дают эффект, например, в виде повышения безопасности и производительности систем, но по ряду направлений спрос пока опережает предложение.
Какие решения востребованы
Сегодня на рынке востребованы моновендорные продукты, позволяющие гибко собирать собственные сервисы и приложения под конкретную задачу. Финансовым компаниям нужны готовые решения, работающие на сертифицированном оборудовании, проверенные под разными нагрузками и готовые к интеграции в существующий ИТ‑ландшафт. Такие инструменты помимо сокращения времени на внедрение упрощают сопровождение и поддержку.
Например, в области решений для работы с данными финансовым компаниям часто требуется комбинация из целого ряда компонентов. Одна система управления базами данных (СУБД) редко закрывает все требования заказчика. Поэтому в реальных сценариях применяется связка решений, состоящая из транзакционной СУБД, движка аналитики, системы поиска и хранения логов, распределенного хранилища, векторной СУБД для поддержки сценариев с использованием искусственного интеллекта и СУБД для высокопроизводительных вычислений в оперативной памяти (in-memory).
Кроме того, исходя из задач клиентов СберТеха, мы видим потребность в специализированных аналитических системах и ПО для управления рисками. Необходимы решения с доказанной эффективностью в областях, требующих сложного математического моделирования. Они могут использоваться в таких задачах, как создание цифрового профиля клиента или расчет кредитного риска. В силу отсутствия готовых инструментов этого класса компаниям приходится либо дорабатывать существующие платформенные решения под особенности инфраструктуры, либо разрабатывать собственные системы с нуля.
Где преуспели отечественные разработчики
Закон о значимых объектах критической информационной инфраструктуры (ЗОКИИ) установил четкие требования к российскому программному обеспечению, используемому в банковской сфере. Чтобы соответствовать новым нормативным критериям, финансовые организации тщательно подходят к выбору ПО и обращают особое внимание на его характеристики в области безопасности, надежности и производительности. По этой причине российские разработчики активно дорабатывали свои продукты для использования на объектах КИИ, а также ряд вендоров сертифицировали свой процесс разработки по новому ГОСТ Р 56939-2024 («Защита информации. Разработка безопасного программного обеспечения»).
Отдельно стоит упомянуть, что заметных успехов отечественные вендоры добились в области внедрения искусственного интеллекта в банковские системы. Уже протестированы и интегрированы в процессы банков специализированные ИИ-агенты и ИИ-помощники. Они работают на российской инфраструктуре и обучаются на локальных данных, обеспечивая технологический суверенитет финансового сектора. ИИ применяется для автоматизированного скоринга кредитов с принятием решений в реальном времени, обнаружения фактов мошенничества и выявления подозрительных транзакций, а также трансформирует дистанционное банковское обслуживание, повышая долю самостоятельных операций клиентов и снижая нагрузку на колл-центры.
Какие задачи предстоит решить
В процессе импортозамещения компании финансового сектора сталкиваются с несколькими вызовами. Первый — различия архитектур. Современные российские автоматизированные банковские системы (АБС) используют актуальные микросервисные подходы, тогда как некоторые банки все еще опираются на монолитные системы 15–20-летней давности, что приводит к созданию сложных «мостов» между разными технологическими эпохами. Второй — использование компонентов от нескольких вендоров в одном домене, которое требует тщательного планирования интеграций проектными командами и формирование дорожных карт развития с учетом требуемой совместимости. И наконец, третий — нехватка внутренних компетенций для масштабного перехода на новые решения, в частности, специалистов по микросервисам и современным методам интеграции.
Для снижения рисков и финансовых затрат имеет смысл не переписывать устаревшие компоненты целиком, а обеспечить их совместную работу с новыми системами. При этом на новые инструменты рекомендуется переходить поэтапно путем пилотных внедрений, параллельных запусков и постепенного масштабирования. А для устойчивой эксплуатации решений нужно развивать компетенции сотрудников через обучение, привлечение отраслевых экспертов и выстраивание процессов разработки с использованием методологий автоматизации и машинного обучения. Комбинация проверенных коробочных продуктов для быстрого покрытия бизнес‑требований и специализированных решений для сложной аналитики позволяет закрывать текущие задачи и при этом эволюционно менять архитектуру без резких и рискованных миграций.
