Искусственный интеллект завершит то, что начали необанки, — и традиционные банки этого не ожидают.

Модель, которой следует каждая отрасль, переживающая кризис.

Существует определенная закономерность в том, как устоявшиеся отрасли реагируют на технологические прорывы. Сначала они наблюдают с безопасного расстояния. Затем они колеблются, ссылаясь на сложность или регулирование. В конце концов, они внедряют новые технологии, но к тому времени, когда это происходит, клиенты, которых стоило бы сохранить, уже ушли.

Банковская сфера переживает именно этот момент, и именно искусственный интеллект сделает его необратимым.

Как необанки изменили правила игры

В течение многих лет отток технически подкованных корпоративных клиентов от традиционных банков происходил медленно и легко игнорировался. Необанки постепенно улучшали пользовательский опыт, ускоряли процесс регистрации и создавали более понятные интерфейсы. Но крупные банки всегда могли сослаться на стабильность, долгосрочные отношения и инерцию корпоративных закупок, чтобы удержать свои позиции.

Этот аргумент исчерпал себя.

Компании, уходящие первыми, делают это тихо. Нет пресс-релиза, нет публичного разделения. Внедрение корпоративных счетов стало структурной тенденцией в необанках.В 2025 году на этот сегмент приходилось примерно 67% выручки необанков. Это обусловлено именно тем, что компании не могут позволить себе операционные издержки, связанные с традиционными банковскими отношениями. Очевидно, что скорость для операционного уровня теперь не подлежит обсуждению.

В современном бизнесе, управляемом искусственным интеллектом, невозможно смириться с банковскими отношениями, где для осуществления банковского перевода менеджеру необходимо распечатать бланк, собрать десять подписей и вручную ввести его в систему. Представьте, во сколько обходится компании задержка одного банковского перевода при управлении заработной платой в трех валютах или обработке платежей поставщикам по срочным контрактам. Несоответствие выходит за рамки простого неудобства. Оно постепенно накапливается в каждой транзакции, пока кто-нибудь, ответственный за бюджет, не вмешается.

Почему ИИ меняет вопросы, которые задают банкам?

После того, как вы перестроили свой бизнес на основе ИИ, вы начинаете по-разному относиться к каждому поставщику. Вы спрашиваете: почему это по-прежнему делается вручную? Почему это занимает дни? Ваш банк не исключение. Для большинства традиционных банков нет хорошего ответа.

Пример использования конкретен. Компании, управляющей дебиторской задолженностью через ИИ-агента, необходима инфраструктура, способная считывать входящие счета-фактуры, определять правильную валюту, инициировать согласования заинтересованных сторон в рамках интегрированного рабочего процесса и осуществлять платежи без участия человека на каждом этапе. Это не предположение. Финансовые отделы уже сегодня создают именно такие рабочие процессы, и каждый ручной шаг, который банк вводит в конце цепочки, является точкой отказа, которую они предпочли бы исключить.

Анализ Accenture за 2024 год. Прогнозируется, что автоматизация с помощью ИИ может сократить операционные расходы в сфере финансовых операций и платежей до 25%. К концу 2025 года... Ежегодный глобальный обзор банковского сектора от McKinsey Они назвали цифру в 20% и более снижения чистых операционных затрат за счет использования агентного ИИ, одновременно предупреждая, что эти преимущества в значительной степени будут нивелированы конкуренцией, а не сохранены. Отдельный анализ PwC Исследование показало, что банки, полностью внедрившие ИИ, могут добиться улучшения коэффициента эффективности до 15 процентных пунктов, при этом одно учреждение сообщило о 40-процентном снижении затрат на проверку коммерческих клиентов.

Для компаний, уже достигших подобной эффективности собственными силами, банковский партнер, вновь вводящий ручные операции на последнем этапе, на данном этапе становится просто обузой.

Проблема архитектурной несовместимости

Вместо того чтобы просто выбрать банк, стартапы и технологические компании создают целую операционную экосистему. Ожидается, что каждый инструмент в этой экосистеме будет интегрироваться, реагировать на появление новых технологий и со временем повышать свою операционную эффективность. Банк, который не может предоставлять информацию о балансе в режиме реального времени (и, что примечательно, многие крупнейшие мировые финансовые учреждения до сих пор этого не могут), архитектурно несовместим с современной бизнес-инфраструктурой.

Почему это все еще так? Согласно отчету 10x Banking за 2024 год, 55% банков считают ограничения устаревших систем самым большим препятствием на пути к достижению бизнес-целей.Более половины опрошенных назвали разрозненность данных и узкие места в производстве причиной невозможности масштабирования. COBOL, язык программирования, разработанный в 1959 году, до сих пор используется более чем в 40% основных банковских систем по всему миру. 45 из 50 крупнейших банков мира продолжают использовать мэйнфреймы в качестве своей критически важной инфраструктуры.Большинство первоначальных разработчиков уже вышли на пенсию, а организациям, использующим этот код, часто не хватает внутренней экспертизы, чтобы в полной мере понять его назначение.

Дело не в том, что традиционные банки не хотят модернизироваться, а в том, что постепенное обновление 60-летней базовой системы не позволит создать API-ориентированную, событийно-ориентированную инфраструктуру, необходимую для банковского уровня компаниям, работающим с искусственным интеллектом. Нельзя просто переделать систему пакетных расчетов под работу в режиме реального времени, поскольку эти архитектурные ограничения являются основополагающими.

Традиционные банки научились предлагать оплату картами. Затем — мобильные приложения. И, наконец, какую-то форму доступа через API. Каждый раз они рассматривали новую возможность как конечную цель, а не как направление: внедряли её, объявляли о победе, а затем отставали от следующего этапа.

Учреждения, которые в ответ на это внедрят чат-бота с искусственным интеллектом в свою устаревшую систему, окажутся в том же положении, в котором были, когда необанки только появились, то есть они будут наблюдать, как клиенты уходят, не понимая причин.

Кто уйдет следующим — и когда?

Компании, которые первыми внедрили ИИ (стартапы, ориентированные на ИИ, финтех-компании, работающие в смежных с криптовалютами сферах, технологические операторы), в основном уже приняли решение. Вторая волна будет приходиться на средние и крупные корпорации, которые уже ощутили на себе влияние ИИ на свои отрасли. Это может быть связано как с внутренней автоматизацией, изменившей их структуру затрат, так и с конкурентным давлением, полностью изменившим их рынки.

Изменение лояльности уже поддается измерению. В ежегодном обзоре банковского сектора McKinsey за 2025 год отмечается, что в Соединенных Штатах только 4% новых открытий расчетных счетов приходится на существующих клиентов банков — по сравнению с 25% в 2018 году.Это не случайность, а структурное разрушение инерции, на которую традиционные банки долгое время полагались для удержания своей клиентской базы.

В том же отчете прогнозируется, что банки, не сумевшие адаптироваться, могут потерять 170 миллиардов долларов глобальной прибыли, что составляет примерно 9%, в течение следующего десятилетия. Что еще более поразительно, угроза, выявленная McKinsey, исходит не только от необанков или финтех-компаний. Она исходит от самих клиентов, использующих агентов на основе ИИ для оптимизации своих финансов: перевод депозитов на более выгодные процентные ставки, управление использованием кредитов, маршрутизация платежей через более совершенную инфраструктуру. Клиенту, который создает собственную казначейскую функцию на основе ИИ, не нужно, чтобы его банк делал это за него. Более того, ему нужно, чтобы банк не вмешивался.

Разделительная линия

В банковской сфере грядёт раскол между банками, созданными для нынешнего момента, и банками, пытающимися к нему адаптироваться. Речь идёт не о крупных и малых учреждениях, не о действующих игроках рынка и претендентах на лидерство.

Концепция «разработано для ИТ» означает, что API-слой является продуктом, а не дополнительной функцией. Инфраструктура реального времени — это текущая операционная реальность. Рабочие процессы обеспечения соответствия требованиям, исполнение валютных операций и логика утверждения теперь программируются собственными системами клиента, а не передаются через почтовый ящик менеджера по работе с клиентами.

Согласно отчету The Financial Brand «Тенденции в розничном банковском секторе в 2025 году»,Лишь 25% банков уделяют приоритетное внимание модернизации своей внутренней инфраструктуры, в то время как более половины указывают цифровой опыт в качестве стратегического приоритета. Именно этот разрыв между заявленными намерениями и реальными инвестициями в архитектуру станет отправной точкой для следующей волны ухода клиентов.

Необанки доказали, что лучший пользовательский опыт возможен. Искусственный интеллект докажет, что модель банковского обслуживания с участием человека больше не жизнеспособна для самых быстро развивающихся предприятий. Для банков, которые слишком долго ждали, окно возможностей закроется разом, как это всегда и происходит. Медленно, а затем внезапно.

Сейчас для меня более интересен вопрос о том, существует ли традиционная организация, обладающая достаточной организационной волей для перемен еще до их начала, или же разрыв между стратегическими планами и реальной инфраструктурой слишком велик, чтобы его вовремя преодолеть?