Финтех-2026: почему банки перестали «рисовать кнопки» и занялись рефакторингом фундамента

Статья написана на основе материала ^[1] Ильиной Юлии, директора департамента по работе с финансовым сектором и международным бизнесом Arenadata.

Долгое время цифровизация банков напоминала строительство фасада: красивые мобильные приложения, чат-боты и UX-исследования. Но к 2026 году индустрия уперлась в потолок: фронтенд идеален, а бэкенд захлебывается в объемах данных и легаси-процессах.

Сегодня фокус сместился внутрь. Мы разберем пять технологических трендов, которые превращают банк из «сервиса с картинками» в высокопроизводительную low-latency платформу, где во главе угла стоят данные и их связность.

1. ISO 20022: Переход от «строки» к типизированным объектам

ISO 20022 — это не просто новый формат сообщений. Это замена неструктурированных транзакционных строк (Legacy MT) на богатую объектную модель данных (MX).

В чем технический вызов:

• Валидация на лету: строгие XML/JSON-схемы требуют огромных ресурсов СУБД для проверки целостности в реальном времени при пиковых нагрузках.

• Обогащение данных: каждое сообщение теперь несет контекст (идентификаторы, цели, метаданные), что увеличивает объем хранимых данных в разы.

• Трейсинг: возможность сквозного отслеживания платежа по уникальным идентификаторам во всех микросервисах.

Главный риск 2026 года: «Формальное внедрение». Если СУБД не справляется с производительностью при работе со сложными схемами, банк получает стандарт, но теряет в скорости TPS (Transactions Per Second).

2. Графовые модели: боремся с фродом через топологию связей

Классический SQL-подход «проверь сумму транзакции» больше не работает. Мошенники строят сети. Чтобы им противостоять, банки переходят на графовый анализ (Graph Analytics).

Как это работает в архитектуре: Вместо изолированных таблиц мы строим граф связей: человек — устройство — счёт — карта — телефон — событие.

• Антифрод: выявляем не типичную операцию, а подозрительные циклы или «звезды» в топологии сети.

• AML: поиск цепочек «дробления» платежей, которые раньше скрывались за десятками SQL-запросов с JOIN.

Для ИТ-команды это означает переход к гибридным СУБД (HTAP) или интеграцию специализированных графовых баз (типа Neo4j или мем-графов) в общий контур управления данными (Data Governance).

3. Синтетические данные: песочница без риска утечек

По данным World Economic Forum 2025, синтетика стала спасением для ML-инженеров. Больше не нужно полгода ждать выгрузки из продакшена и проходить 10 кругов комплаенса.

Технологический стек: Использование GAN (генеративно-состязательных сетей) или дифференциальной приватности для создания датасетов, которые:

1. Сохраняют распределения: корреляции между доходом, возрастом и тратами остаются реальными.

2. Анонимны по умолчанию: персональных данных нет физически.

3. Дополняют выборку: можно сгенерировать 1 000 000 редких фрод-кейсов, которых в реальности было всего пять, для более качественного обучения ^[2] моделей.

4. Open Finance: API как продукт

OpenAPI в 2026 году эволюционируют в Open Finance. Теперь это не просто «дать выписку стороннему приложению», а возможность бесшовного обмена данными между банками, страховщиками и инвестплатформами.

Инженерные задачи:

• Стандартизация: миграция на протоколы, согласованные Ассоциацией ^[3] ФинТех.

• Consent Management: сложная система управления согласиями клиента. Клиент должен в любой момент видеть (и отозвать) доступ к своим данным для конкретного сервиса.

• Безопасность: Zero Trust архитектура при взаимодействии с внешними контрагентами.

5. Генеративный ИИ: переход к детерминированным решениям

В 2026-м хайп вокруг «умных чат-ботов» прошел. Теперь GenAI внедряется в критические процессы (онбординг, комплаенс, первичный скоринг).

Критерии зрелости системы:

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): модель не галлюцинирует, а опирается на закрытую базу знаний банка.

• Explainable AI (XAI): возможность трассировки — система должна «объяснить», на основании каких пунктов регламента она отклонила документ.

• Model Monitoring: постоянный контроль «дрейфа» качества модели.

Итог: СУБД как сердце стратегии

Цифровизация-2026 — это битва за фундамент. СУБД перестает быть «черным ящиком» для хранения данных и становится активным участником бизнес-логики. Победят те команды, которые смогут обеспечить консистентность, высокую доступность и связность данных при сохранении гибкости для внедрения ИИ.

Выбор СУБД теперь — это не технический холивар, а решение о выживании бизнеса.