ИИ и платежи в коммерческом банкинге: тренды 2025+

К концу 2025 года коммерческие банки оказались в точке, где «цифровизация ради цифровизации» уже не покупает ни рост, ни лояльность, ни безопасность. Клиенты B2B ждут мгновенных платежей, прозрачного онбординга, прогнозируемого кэша и такого уровня защиты от мошенничества, как будто банк — это их внутренний финтех-отдел. А банки при этом живут в реальности регуляторных требований, наследуемых ИТ-ландшафтов и постоянного давления на маржу.

Вот мой вывод, который многим неприятен: побеждают не те, кто «внедрил ИИ», а те, кто встроил ИИ в банковскую инфраструктуру и платёжные системы так, чтобы это давало измеримый эффект — в скорости, в риске, в операционных затратах. В рамках нашей серии «Искусственный интеллект в банковской инфраструктуре и платёжных системах» разберём ключевые тренды 2025+ и то, как их приземлять на задачи платежей и антифрода.

Фронт-офис на ИИ: продуктивность, которая влияет на платежи

Короткий ответ: фронт-офис с ИИ повышает скорость обслуживания корпоративных клиентов и снижает ошибки в платёжных процессах, если ИИ подключён к данным и правилам, а не работает «в вакууме».

Многие банки вложились в CRM/SaaS-платформы продаж и обслуживания, но реальная отдача часто упирается в банальные вещи: сотрудник тратит время на поиск документов, сверку реквизитов, подготовку писем и согласований. В B2B это напрямую отражается на платежах: задержки в онбординге → задержки в лимитах → ручные исключения → риск ошибок.

Что меняется в 2025–2026

ИИ начинает работать как «второй пилот» для RM-ов и операционных команд:

• Автосборка досье клиента: бенефициары, группы компаний, шаблоны договоров, история инцидентов и платежных ограничений.
• Подсказки next-best-action: какие продукты по расчётно-кассовому обслуживанию/эквайрингу/трейду релевантны именно этой компании.
• Снижение ручных ошибок: автопроверка реквизитов, назначений платежа, соответствия лимитам и санкционным/комплаенс-правилам.

Практика: как «приземлить» ИИ во фронте

Я бы начинал не с «чата для менеджеров», а с трёх прикладных сценариев, которые быстро окупаются:

1. Ускорение онбординга в транзакционный банкинг (пакет документов, KYC, настройки платежных каналов).
2. Автоматизация запросов клиента по платежам (статусы, возвраты, расследования, подтверждающие документы).
3. Контроль качества платежных инструкций до отправки (валидации, шаблоны, контроль полей).

Если фронт-офис делает меньше ошибок и быстрее проводит клиента через «узкие горлышки», платежи начинают «дышать». Это простая причинно‑следственная связь.

Агентный ИИ в кредитовании: тот же подход нужен и в платежных процессах

Короткий ответ: агентный ИИ ценен не «текстами», а тем, что умеет выполнять цепочки действий по правилам — а значит подходит для кредитования и для платежных операций с контролем рисков.

В коммерческом кредитовании банки всё активнее уходят от пилотов к промышленному использованию генеративного и агентного ИИ: ускоряют предодобрение, собирают финансовые данные, делают первичную оценку рисков, готовят материалы кредитному комитету.

Но главная мысль шире кредитов: агентный ИИ — это модель, которая умеет планировать и исполнять задачи через несколько систем, с логированием и проверками. Именно этого годами не хватало банкам в транзакционных цепочках.

Пример «агентного» сценария вокруг платежа

Представим корпоративного клиента, у которого завис международный платеж:

1. Агент получает обращение и идентификатор операции.
2. Проверяет статусы по процессинговым/шлюзовым системам.
3. Сверяет причины отклонения (формат, лимит, комплаенс, подозрение на мошенничество).
4. Формирует пакет доказательств/документов для комплаенса.
5. Создаёт задачу ответственным, предлагает варианты решения (перепровести, уточнить реквизиты, запросить документы).
6. Готовит клиенту ответ в корректном тоне и с ожидаемыми сроками.

Важно: такой агент должен жить внутри контуров контроля — с правами, журналированием, политиками доступа и «человеком в цикле» на критичных шагах.

Транзакционный банкинг как двигатель роста: встраивание платежей в процессы клиента

Короткий ответ: транзакционный банкинг растёт, когда банк становится частью ежедневных финансовых операций клиента — через API, real-time и аналитику на ИИ.

Традиционно платежи и кэш-менеджмент воспринимались как «коммодити»: провести, списать, зачислить. В 2025+ это быстро меняется, потому что бизнес-клиент хочет не просто платеж, а управляемый денежный поток.

Три направления, где ИИ даёт максимальный эффект

1) Прогнозирование денежного потока (cash flow forecasting)

ИИ может строить прогнозы на основе платежных паттернов, сезонности, контрактов и поведения контрагентов. Практический смысл: клиент точнее планирует ликвидность, а банк — лучше продаёт казначейские продукты и кредитные линии.

2) Платежная аналитика и «умные исключения»

Вместо того чтобы тонуть в ручной обработке:

• ИИ выделяет аномалии по сумме/получателю/времени/устройству/каналу.
• Группирует исключения по типовым причинам.
• Предлагает решение (исправить поле, запросить подтверждение, применить шаблон).

3) Встроенные платежи (embedded payments)

Когда платежи доступны в ERP/бухгалтерии/маркетплейсе клиента, банк выигрывает удержание. Но это повышает требования к инфраструктуре: SLA, мониторинг, антифрод, наблюдаемость, управление ключами и токенами.

Сильная позиция банка в 2025–2030 строится не на количестве «фич», а на том, насколько незаметно и надёжно платежи встроены в работу клиента.

Риск и комплаенс как конкурентное преимущество: антифрод на ИИ в платежных системах

Короткий ответ: антифрод на ИИ становится частью продукта, потому что снижает потери и одновременно улучшает клиентский опыт за счёт точности решений.

Рост мошенничества и киберугроз — не новость. Новость в другом: клиенты больше не готовы платить за безопасность ухудшением UX (лишние блокировки, задержки, ручные проверки «на всякий случай»). Поэтому современные подходы уходят от «жёстких правил» к гибридной модели.

Как обычно выглядит эффективная антифрод-архитектура (гибрид)

• Правила (rules) для простых и обязательных ограничений: лимиты, чёрные списки, форматы, регуляторика.
• ML-модели для вероятностной оценки риска по множеству сигналов.
• Графовые модели для выявления сетей и «цепочек» обнала/мулов.
• LLM/GenAI слой для объяснимости, обработки кейсов, поиска по инцидентам и помощи аналитикам.

Что делать банку уже сейчас (практический список)

1. Свести события платежей и каналов в единый “event stream” (онлайн-скоринг невозможен, если данные живут в изоляции).
2. Ввести метрики качества антифрода: доля ложных срабатываний, среднее время расследования, потери на 1 000 операций, доля auto-approve.
3. Сделать “case management” дружелюбным для аналитика: автосводка кейса, хронология, объяснение факторов риска.
4. Отстроить контуры доступа и журналирования: без этого ИИ в рисках будет постоянно конфликтовать с безопасностью и аудитом.

Здесь я занимаю жёсткую позицию: если антифрод не измеряется цифрами и не управляется как продукт, он превращается в дорогую сигнализацию, которая орёт на всех подряд.

Операции и инфраструктура: облако, управляемые сервисы и «скорость к масштабу»

Короткий ответ: ИИ в платежах не масштабируется без модернизации инфраструктуры — нужна наблюдаемость, стандартизация данных и зрелые операционные процессы.

Многие команды пытаются «прикрутить» ИИ к существующим системам и удивляются, что пилот не переходит в промышленную эксплуатацию. Причина обычно не в модели, а в инфраструктуре:

• разрозненные справочники и мастер‑данные;
• разные форматы событий по каналам;
• отсутствие нормального мониторинга и трассировки платежа end‑to‑end;
• ручные релизы и длинные циклы изменений.

Почему управляемые сервисы становятся нормой

Коммерческие банки всё чаще выносят «недифференцирующие» функции в управляемые сервисы: поддержку типовых платформ, рутинные операции, часть ИТ-эксплуатации. Смысл — снять сложность, чтобы внутренние команды могли сосредоточиться на том, что реально отличает банк: риск‑модели, платежные продукты, клиентский опыт.

Минимальный «чек‑лист готовности» платежной платформы к ИИ

• Единая модель данных для платежных событий и статусов.
• Наблюдаемость: метрики, логи, трассировка, алерты по SLA.
• Реалтайм‑контур принятия решений (fraud scoring, лимиты, санкционные проверки).
• Контроль изменений моделей: model registry, мониторинг дрейфа, управление версиями.

Консолидация рынка и SMB‑ренессанс: почему это важно для платежей

Короткий ответ: сделки M&A и рост сегмента SMB усиливают нагрузку на платежную инфраструктуру и делают ИИ обязательным для масштабируемого обслуживания.

Консолидация через M&A почти всегда вскрывает боль: разные процессинги, разная логика антифрода, разные справочники клиентов. Если банк не имеет «сквозной» архитектуры данных и контроля рисков, интеграция превращается в год(ы) ручных компромиссов.

Параллельно растёт интерес к SMB: это высокий объём операций, чувствительность к цене и потребность в быстрых решениях. Здесь ИИ особенно полезен:

• автоматизированное кредитное решение на базе транзакционных данных;
• персонализированные тарифы и пакеты услуг в РКО;
• масштабируемый антифрод, чтобы не «душить» честных клиентов.

Что чаще всего ломает проекты ИИ в платежах (и как это исправить)

Короткий ответ: проекты ломаются на данных, ответственности и процессах, а не на качестве модели.

Три типовых провала, которые я вижу чаще других:

1. ИИ без владельца продукта. Если нет человека, который отвечает за KPI (потери, ложные срабатывания, скорость платежей), система деградирует.
2. Пилот без промышленного контура. Нет мониторинга, нет MLOps, нет процедуры отката — значит в прод не пойдёт.
3. «Чёрный ящик» для рисков. Без объяснимости и аудит‑трейла комплаенс и безопасность будут блокировать масштабирование.

Исправление начинается с простого: назначить владельца, выбрать 2–3 измеримых сценария, построить контур данных и наблюдаемости, и только потом расширяться.

Следующий шаг: как выбрать сценарий ИИ, который даст эффект за 90 дней

Если вам нужен быстрый, но честный прогресс, я бы поставил приоритет так:

1. Антифрод в платежах (точность + скорость кейсов) — эффект виден в потерях и в UX.
2. Автоматизация расследований и обращений по платежам — экономия операционных затрат и повышение NPS.
3. Cash flow forecasting для B2B — рост комиссий и укрепление транзакционного банкинга.

Дальше возникает вопрос, который отделяет лидеров 2030 года от «догоняющих»: ваш ИИ — это набор экспериментов, или часть банковской инфраструктуры и платёжной платформы с понятными SLA, метриками и ответственностью?

Если хотите, можно провести короткую сессию по выбору сценариев и оценке зрелости контуров данных/рисков — обычно за 60–90 минут становится ясно, где деньги лежат на поверхности, а где нужна архитектурная работа.