Финтех 2026–2030: J'son & Partners Consulting - от цифрового банка к интеллектуальной экосистеме

Виталий Солонин, Директор департамента оборудования и ПО "J’son & Partners Consulting". 5-ая ежегодная Конференция "Финансы без границ 5.0" компании "Мультитрансфер".

J'son & Partners Consulting, российское аналитическое агентство с более чем двадцатилетней историей, работающее на пересечении маркетинговых исследований полного цикла, привлечения инвестиций и сопровождения сделок M&A и IPO, а также обладающее собственным медиапорталом JSON.TV и компетенциями в event-production. Отмечается путь компании от простых, ставших сегодня «коммодити» рынков — сотовой связи и широкополосного доступа — к более сложным темам: интернету вещей, ИТ-направлениям и, в частности, финтеху, включая недавнее исследование экосистем.

От продуктовой витрины к цифровому банку

Раскрывается историческая эволюция банковского сервиса. Ключевой вехой называется переход банковских продуктов в онлайн примерно в 2010-е годы — сначала через веб-приложения для персональных компьютеров, затем, вместе с ростом смартфонов и магазинов приложений, в мобильные приложения. Этот этап, обозначенный как «цифровой банк», характеризуется тем, что в приложении представлено много продуктов, но преимущественно финансовых.

Суперприложение: объединение без координации

Текущий этап развития банков определяется как суперприложение, когда в едином мобильном приложении представлены сервисы разной природы — не только финансовые, но и транспорт, связь, медицина; отмечается, что многие банки фактически уже стали виртуальными операторами мобильной связи. Формулируется принципиальное ограничение этой модели: сервисы объединены технически (общий профиль, история взаимодействий, общий канал коммуникации, кросс-предложения), но координацию всех этих элементов по-прежнему осуществляет сам клиент — он вручную выбирает между предложениями разных банков, сопоставляет условия на разных платформах. Для описания неудобства такого «ручного управления» используется наглядная аналогия с автомобилем: пользование современным банковским приложением сравнивается с ездой на механической коробке передач, тогда как целью называется переход к «автоматической коробке», где сценарий выстраивает искусственный интеллект.

Отдельно и достаточно критично рассматривается роль чат-ботов на этом этапе — приводится характерный пример рекламы одного из банков, прямо заявляющего: «у нас отвечают только люди — без ботов и голосовых помощников», что называется красноречивой иллюстрацией текущего уровня доверия к автоматизированным сервисам. Констатируется, что типичным сценарием остаётся обращение к живому оператору, а навязчивые кросс-продажи (предложение кредитной карты в ответ на запрос об открытии вклада) описываются как прямой источник раздражения и снижения лояльности клиента.

Пять слоёв интеллектуальной экосистемы

Формулируется архитектура будущей экосистемы через пять взаимосвязанных уровней. Идентификация клиента остаётся необходимой основой, но осложняется ростом мошенничества, связанного с использованием технологий искусственного интеллекта для подделки биометрических данных. Финансовые и нефинансовые сервисы (банк, связь, торговля, транспорт) уже присутствуют на рынке в достаточном объёме и вряд ли будут существенно расширяться количественно. Ключевым дефицитом называется контекст — понимание текущей жизненной ситуации клиента, для чего система должна собирать всё больше данных, при этом сам клиент сохраняет право определять баланс между удобством, приватностью и безопасностью. Роль ИИ-агента заключается в сборке автономного сценария из этих элементов, но с обязательным условием: на значимых этапах клиент подтверждает шаги, у него должна быть, по определению, «красная кнопка» для полной остановки процесса, а рекомендации системы должны оставаться прозрачными и объяснимыми.

Данные исследования: реальное поведение горожан

Приводятся результаты собственного исследования J'son & Partners Consulting среди жителей крупных городов: около трёх четвертей опрошенных уже имеют хотя бы одну экосистемную подписку, в среднем на пользователя приходится порядка двух подписок, а почти 60% пользуются экосистемами год и более — то есть речь идёт не о новой, а уже об устоявшейся аудитории. При этом лишь менее трети респондентов ценят бонусы и скидки между сервисами, а собственно полезность сервисов отмечают ещё меньше — около одной пятой опрошенных, хотя эта динамика постепенно улучшается. Более четверти респондентов прямо заявили, что большинство предлагаемых сервисов лично им неактуальны, а ценящих именно разнообразие сервисов оказывается ещё меньше — этот показатель снижается. Приводится наблюдение о дублировании подписок (типичный пример — повторяющиеся предложения кинотеатра или музыкального сервиса от разных банков): вывод формулируется однозначно — клиенту не нужен более широкий набор сервисов сам по себе, ему нужна их релевантность и связанность именно в конкретный момент, а не бесконечное дублирование.

Три уровня искусственного интеллекта в обслуживании клиентов

Разграничиваются три технологических уровня: простые чат-боты с заранее заданными сценариями (нередко воспринимаемые пользователями скорее негативно); более продвинутые модели вроде GigaChat, способные понимать свободный запрос, учитывать историю диалога и генерировать содержательный ответ, но остающиеся, по формулировке, лишь «советчиком, а не исполнителем» — не способным автономно выполнять операции без разрешений; и полноценный ИИ-агент, для которого требуется явно оформленное разрешение на доступ к данным и на выполнение операций в других приложениях (сценарий уже отчасти наблюдаемый в работе современных чат-ботов, запрашивающих доступ к сторонним сервисам). Здесь же формулируется яркая метафора текущего клиентского опыта при обращении в контактные центры: клиента «начинают гонять как футбольный мяч» между несколькими линиями поддержки, каждой из которых приходится заново объяснять ситуацию без гарантии решения вопроса на финальном этапе. Отсюда — сформулированная ценность будущего ИИ: не удерживать клиента бесполезно долгим диалогом, а решить вопрос напрямую или бесшовно подключить нужного специалиста, обладающего полной историей обращения.

Банковский мобильный оператор как слой экосистемы

Отдельным содержательным блоком раскрывается тема банковских виртуальных мобильных операторов (MVNO), опирающаяся на собственное недавнее исследование J'son & Partners Consulting по этому рынку: обнаружено, что банки занимают практически всю его долю, а как минимум шесть банков уже запустили подобные проекты, среди которых по масштабу выделяются Т-Мобайл и СберМобайл. Признаётся привлекательность этой темы для аналитиков компании — банки традиционно хорошо отчитываются о своей абонентской базе и доходах, обеспечивая высокую прозрачность данных. Раскрывается эволюция первоначальной экономической логики: изначально ожидалось, что банки смогут заработать или сэкономить на этом бизнесе, поскольку исторически платили операторам связи значительные суммы за SMS-оповещения (приводится ссылка на публичные комментарии главы Сбербанка о масштабе таких расходов), затем банки стали переходить на push-уведомления, однако из-за нестабильности мобильного интернета вынуждены сейчас дублировать оба канала. Ключевой же вывод состоит в том, что подлинная ценность MVNO для банка — не в прямой экономике самого мобильного бизнеса (банк, не имея собственных частот и базовых станций, арендует инфраструктуру у операторов вроде МТС, «Билайна» или «МегаФона»), а в удержании клиента и сборе дополнительных данных о его местоположении и поведении: наличие SIM-карты от банка увеличивает частоту заходов в приложение, что снижает отток и открывает пространство для новых сценариев обслуживания.

Четыре принципа финтеха 2030 года

Формулируется образ желаемого будущего банковского сервиса через метафору официанта в дорогом ресторане, чьё присутствие остаётся незаметным, но безупречно уместным — банк, по этой логике, должен стать таким же «невидимым» и ненавязчивым помощником, отказавшись от практики навязчивых обзвонов с кредитными предложениями. Клиент задаёт цель, а система, опираясь на искусственный интеллект, обеспечивает результат. При этом прямо оговаривается, что подобная трансформация будет происходить постепенно, с возможными откатами, и консервативная позиция Центрального банка в этом вопросе оценивается как оправданная и полезная мера защиты средств и доверия клиентов от чрезмерно быстрого внедрения инновационных, но не до конца проверенных сервисов.

Иллюстрацией такой «уместной» экосистемы служит сценарий поездки: система заранее распознаёт предстоящее путешествие, обеспечивает нужный пакет связи и роуминг, проверяет готовность платёжных инструментов и валюты, адаптирует лимиты под маршрут поездки, а по её завершении неиспользованный остаток средств автоматически возвращается на накопительный счёт, где продолжает приносить процентный доход — при этом сама подобная слаженность признаётся пока во многом идеальной, ожидаемой моделью.

Доверие как ограничивающий фактор автономности

Приводятся данные стороннего опроса: искусственному интеллекту сегодня доверяют лишь 19% опрошенных, а после одной допущенной ошибки систему готовы покинуть порядка 60% пользователей — этот разрыв прямо характеризуется как высокая цена ошибки для подобных технологий. Формулируется важное предостережение: чрезмерный объём разрешений, предоставляемых клиентом системе, на практике превращается не в удобство, а в надзор, и чем глубже персонализация сервиса, тем важнее становятся чётко очерченные границы его автономности.

Профессиональные выводы

Центральный тезис заключается в переопределении конкурентного преимущества финансовых экосистем: побеждает не самая технологически мощная или всезнающая система, а та, которой клиент готов доверить следующее конкретное действие, — итоговая формулировка звучит предельно ясно: победит «самая уместная экосистема», понимающая ситуацию клиента, предлагающая следующий шаг и осознающая собственные границы автономности.

Второй значимый вывод касается разрыва между технической и управленческой зрелостью суперприложений: объединение сервисов в единой витрине само по себе не создаёт клиентской ценности до тех пор, пока функцию координации выполняет сам пользователь, — истинная трансформация происходит только тогда, когда эту координацию берёт на себя интеллектуальный агент при сохранении контроля клиента над ключевыми решениями.

Третий вывод отражает пересмотр экономической логики банковских непрофильных бизнесов на примере MVNO: ценность подобных проектов заключается не в прямой монетизации нового направления, а в удержании клиента и расширении данных о его поведении — этот принцип применим шире, к любым «неочевидным» цифровым сервисам, запускаемым банками за пределами финансового профиля.

Наконец, ключевым структурным ограничением всего процесса цифровизации называется доверие: подтверждаемая эмпирическими данными хрупкость доверия к автоматизированным системам (19% против 60% ушедших после ошибки) делает консервативную регуляторную позицию не тормозом прогресса, а необходимым условием устойчивого перехода к более автономным финансовым сервисам.