Российским банкоматам не хватает собственных валидаторов

Российским банкоматам не хватает собственных валидаторов

Российским банкоматам не хватает собственных валидаторов

Российский банковский рынок может рассчитывать на импортозамещение в критически важной банкоматной сфере, пишет “Ъ”. Весной свою продукцию представили два отечественных производителя. Сделать банкомат полностью российским мешает отсутствие “родных” валидаторов.

Речь о модулях распознавания и обработки купюр.

Невозможность настроить валидаторы американских банкоматов на прием новых купюр Банка России заставляет банки заменять их китайскими и корейскими аппаратами, говорят источники издания.

Уже два российских производителя поставили свои банкоматы на продажу. О том, что московская группа компаний BFS наладила серийный выпуск российских устройств, объявил накануне мэр Москвы Сергей Собянин. В конце апреля банк ВТБ анонсировал поставки пилотной партии банкоматов производства российской компании САГА.

Сообщается, что BFS уже получил предзаказ на 7 тыс. банкоматов, а в год он сможет производить до 15 тыс. банкоматов.

В компании отметили: продукция предприятия уже сейчас на 80% состоит из компонентов российского производства. Планируется, что доля будет расти.

САГА заявляет, что сможет выпускать около 25 тыс. аппаратов в год.

Основной проблемой “отечественности” банкоматов остаются валидаторы. Сейчас в банкоматах САГА используют корейский модуль, в BFS — китайский.

Московский производитель рассчитывает, что наладить производство российских аналогов смогут к 2026 году.

Полную локализацию обеспечить на первом этапе проблематично, говорят эксперты. Часть электронных компонентов придется получать неофициально. При этом в Ассоциации участников рынка электронных денег и денежных переводов подчеркивают, что термин “локализация” применительно к банкомату, российскому или зарубежному, всегда ограничен — в них всегда есть комплектующие от разных производителей. В случае с российскими банкоматами — это в первую очередь Китай и Корея.

Добавим, в апреле Сбербанк сообщил, что занимается разработкой нового типа банкоматов, у которых нет разъема для карт. Операции управляются смартфоном, для доступа нужно только мобильное приложение.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru