Цифровой рубль грозит стать неподъемным для малых банков

Цифровой рубль грозит стать неподъемным для малых банков

Цифровой рубль грозит стать неподъемным для малых банков

Минимальные инвестиции для работы с цифровым рублем почти на порядок превышают годовые ИТ-бюджеты малых российских банков, при этом возможности для заработка будут для них ограничены.

Такие подсчеты провели эксперты, опрошенные «Коммерсантом». Общая сумма расходов, по разным оценкам, составила от 120 до 200 млн рублей или даже выше.

Для работы с цифровым рублем необходимо серьезно доработать целый комплекс систем банка, включая дистанционное банковское обслуживание (ДБО) для физических и юридических лиц, автоматизированную банковскую систему (АБС), а также системы комплаенса. С большой долей вероятности потребуется также модернизация оборудования.

Профессор МВА бизнес-практики по цифровым финансам РАНХиГС Алексей Войлуков оценил средний годовой ИТ-бюджет небольшого универсального банка в России в 20 млн рублей. Перспективы же заработка будут проблематичны даже для средних банков из-за того, что соответствующие сервисы просто не будут востребованы вообще или мало востребованы у их клиентов.

Однако Банк России уже установил сроки, согласно которым банки должны будут обязаны предоставить своим клиентам возможность оперировать цифровым рублем. Для системно значимых кредитных организаций это 1 июля 2025 года, с универсальной лицензией — 1 июля 2026 года, с базовой лицензией — 1 июля 2027 года. За срыв этих сроков, как предупредила Эльвира Набиуллина в выступлении на форуме «Финополис», регулятор будет штрафовать.

Вместе с тем, председатель Ассоциации участников рынка электронных денег Виктор Достов выразил надежду, что должны появиться «коробочные» решения или облачные сервисы, которые позволят существенно снизить затраты банков. По мнению руководителя продуктового направления «Расчеты. Электронные онлайн-платежи» компании «Диасофт» Сергея Добриднюка, высокая цена решений для работы с цифровым рублем в настоящее время обусловлена тем, что такие решения пока штучные, но когда они станут массовыми, их стоимость резко снизится.

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