26 февраля в Москве на площадке «Россия Сегодня» прошёл форум FinCore: событие, собравшее более 600 ИТ-директоров, архитекторов, CDTO и всех, кто сегодня отвечает за пересборку банковского ядра.
Организатор ИД «Регламент» сделал ставку на практику, и она сработала: разговоры о «пилотах» остались в прошлом. Главная тема этого года: как встроить искусственный интеллект в фундамент финансовой платформы, а не просто «навесить» его сверху в виде очередного чат-бота.
От агентов — к рою
Открывающая панель задала тон: банки всерьёз обсуждают переход к модели, где ИИ становится не инструментом, а средой. Сергей Рябов из Сбера привёл цифры, которые сложно игнорировать: за год — более 700 инициатив и около 900 внедрённых AI-агентов. Эффект: свыше 50 млрд рублей. Но главное не это, а следующий шаг: масштабирование «агентной экосистемы». То есть перевод агентов из режима «помощников» в режим «равноправных участников» бизнес-процессов.
Александр Павлов из ВЭБ.РФ остудил пыл тех, кто считает, что всё упирается в софт. Основные барьеры все же физические: доступ к чипам, энергетика и кадры. Без их решения даже лучшая архитектура останется благим намерением.
Данные как новая валюта
Максим Григорьев из АФТ обозначил тренд, который пока не все осознали: вокруг Open API созрела «революционная ситуация». Банки готовы открываться, они требуют регуляторной базы, потому что понимают: следующий уровень — это machine-to-machine, взаимодействие агентов между организациями.
Александр Залко из Банка ДОМ.РФ конкретизировал: ценность Open API — в данных, которые «кормят» ИИ. Возможность работать с данными других игроков (в рамках закона) открывает доступ к новым сегментам и делает аналитику рыночных предложений по-настоящему объёмной.
AI-Native: не мода, а архитектура
Алексей Горожанкин из «ФлексСофт» ввёл понятие AI-Native Core Banking, то есть системы, где ИИ вшит в ДНК платформы. Это не про «добавить модель», а про возможность для клиента в реальном времени соучаствовать в создании продукта. Но ключевое условие тут — правильная архитектура core-систем: производительная, масштабируемая и гибкая к интеграции. Без этого «банк будущего» останется презентацией.
Максим Травин из Т-Банка добавил важный нюанс: агентам нужны данные, которые раньше просто не собирались. Классическая продуктовая аналитика здесь не работает, нужны новые инструменты и перестройка инфраструктуры под новые типы информации.
Риски, которые не прощают ошибок
Александр Глазков из «Диасофт» предупредил: мультиагентные системы не дают быстрого эффекта. Если контекст запроса размыт или специфика организации не учтена, вместо роста производительности получите перегрузку сотрудников. К тому же модели ошибаются, и с ростом операций количество ошибок увеличивается.
Иван Иванов из Альфа-Банка развил тему: последствия ошибок могут быть фатальными. От удаления критичных писем до несанкционированных транзакций. Собрать агента несложно. Сложно дать ему безопасную среду и чёткие протоколы доступа. Это задача, требующая глубокой перестройки всей ИТ-архитектуры.
От ядра к платформе
Вторая сессия была посвящена симбиозу классических банков и необанков. Надежда Сурова из Совета Федерации анонсировала госпрограммы регулирования ключевых ИИ-технологий. Но главный интерес вызвали практические кейсы.
Александр Борискин («ФлексСофт»), Владимир Каширский («Перфоманс Лаб») и Сергей Бубнов («Сбертех») представили результаты тестирования АБС на отечественном стеке. Платформа FXL не просто обошла Oracle по производительности в кластерной архитектуре, она показала нулевые RPO и RTO. Для банков, где простой смерти подобен, это аргумент.
Юрий Колошеин (РСХБ) и Сергей Золотарёв (Arenadata) рассказали про эволюцию озера данных в Lakehouse. Переход на единое хранилище, сочетающее DWH и Data Lake, дал совокупный эффект более 7 млрд рублей. Причём 5 млрд из них — заслуга маркетинга, который наконец получил работающий «цифровой профиль» клиента.
Агенты в деле: от подарков до контроля кода
Отдельный блок форума — сессия АФТ, где банки отчитались по пилотам.
Среди кейсов: агент, проверяющий код на соответствие архитектурным стандартам (анализирует PDF и статьи, выдаёт отклонения); агент для раздачи новогодних подарков (да, и такое бывает); и проект «контролируемая разработка», где сотрудник даёт запрос, а система сама генерирует техзадание и ставит задачу в разработку.
Условия масштабирования, которые вывели участники: нужна платформа для запуска агентов с интеграцией во внутренние системы, оцифрованные процессы и качественная база знаний. Без этого агенты останутся красивыми игрушками.
Платежи и регулирование: новый контур
На сессии по платежам обсуждали уже не теорию, а практику расчётов в пост-SWIFT-мире. Цифровые активы, стейблкоины, цифровой рубль.
Сергей Бадич («Кошелек Алтын») показал решение для выхода в международный контур через цифровые активы. Эта тема, которая ещё вчера казалась экзотикой, а сегодня становится необходимостью.
Финал форума: дискуссия о регулировании
Антон Степанов из Банка России озвучил возможные сценарии снижения барьеров для использования данных: институт доверенных посредников, федеративное обучение, синтетические данные. Главное — сохранить защиту, но дать рынку дышать.
Приоритеты на год: сертификация облачных провайдеров, единые требования к безопасности и «мягкое» регулирование, которое донастраивается по обратной связи от рынка.
«FinCore 2026 убедил нас в том, что ИИ окончательно перестал быть игрушкой, став частью финтеха и ядра банков. Те задачи, те вызовы, которые ставятся перед ИИ-подразделениями, свидетельствуют: в ближайшее время банковский ландшафт будет меняться, становясь все более гибким и персонализированным именно на основе ИИ. При этом ИИ обеспечит синергию открытого банкинга и мультибанкинга, платформенного подхода и экосистем на новом уровне», — резюмировал генеральный продюсер Алексей Северов.
Евгения Якунина, гендиректор ИД «Регламент», добавила: «Сегодня ИТ‑архитектура банков должна одновременно выдерживать рост AI‑нагрузок и “агентных” сценариев, закрывать сроки по импортозамещению и обеспечивать надежную работу с данными через Open API. Наша цель — дать рынку практическую площадку, где эти решения обсуждаются предметно: от инфраструктуры и кадров до рисков качества и управляемости GenAI».
Фото: пресс-материалы.