The IT in Finance

Цифровой рубль выходит в свет. Но главный вопрос: зачем? Сегодня, 1 сентября, цифровой рубль начинает новую жизнь: после трех лет пилотирования он выходит за пределы эксперимента и становится частью повседневной платежной инфраструктуры. На старте 12 системно значимых банков, на которые приходится более 80% платежного рынка. Еще девять банков со статусом значимых на рынке платежных услуг также подключаются к системе. Дальше расширение: с сентября 2027 года подключение станет обязательным для следующей группы банков и бизнеса, а с 2028-го система должна охватить практически весь рынок. Что в этом хорошего? Для граждан главное преимущество довольно простое как 5 копеек: операции с цифровыми рублями бесплатны. Деньги находятся не на обычном банковском счете, а на цифровом кошельке на платформе Банка России, при этом пользоваться им можно через привычное мобильное приложение банка. Для бизнеса потенциальная выгода интереснее. Цифровой рубль дает возможность получить более дешевую платежную инфраструктуру, а программируемость денег в будущем позволит проводить расчеты с заданными условиями использования. Для государства дополнительный инструмент прозрачного и адресного движения бюджетных средств. А что получает обычный человек? Банковские карты уже работают 24/7. СБП переводит деньги практически мгновенно. QR-коды давно стали привычными. Безналичные рубли уже фактически цифровые. При этом у цифрового рубля есть один довольно очевидный минус: остаток на цифровом кошельке не приносит процентов. Это не вклад и не накопительный счет. Держать там деньги ради доходности смысла нет. Цифровой рубль прежде всего предназначен для расчетов. Именно поэтому еще в прошлом году глава Сбербанка Герман Греф задавал неприятный для проекта вопрос: он не понимал, зачем цифровой рубль нужен физлицу и банку, поскольку практически все его функции уже выполняет обычный безналичный рубль. И это, судя по всему, главный вызов проекта. Цифровой рубль пока продает не столько новую потребительскую функцию, сколько новую архитектуру денег. Для государства это переход к дополнительной платежной инфраструктуре, оператором которой является непосредственно ЦБ. Для банков еще один технологический контур, который необходимо интегрировать и обслуживать. Для бизнеса новый способ расчетов, который сначала придется встроить в существующие процессы. Есть и обратная сторона. Банкам приходится инвестировать в интеграцию, а сама модель создает вопрос о возможном перетоке части средств с банковских счетов в кошельки цифрового рубля. Чем больше денег окажется непосредственно в инфраструктуре ЦБ, тем интереснее становится вопрос о роли банков как финансовых посредников. Поэтому сегодняшний запуск не революция в кошельке россиянина. Карты никуда не исчезают, наличные тоже. Это скорее начало долгого технологического эксперимента над самой архитектурой российских денег. И вот через несколько лет станет понятно главное: цифровой рубль действительно создал новый класс финансовых сервисов или Герман Греф был прав, и российской финансовой системе просто выдали еще один способ делать то, что она и так прекрасно умеет. #IF_цифровойрубль

86% крупных компаний уже используют LLM. Почему ИИ-агенты пока не взлетели Исследование "Инфосистемы Джет" и Smart Ranking показывает любопытный парадокс: российский крупный бизнес уже массово освоил генеративный ИИ, но до автономных систем ему пока далеко. 86% компаний используют или пилотируют LLM, 53% уже вывели генеративный ИИ в промышленную эксплуатацию. А вот полностью автономные агенты работают в проде лишь у 8%, мультиагентные системы - тоже у 8%. И это, похоже, не проблема самих моделей. Главный барьер - корпоративный ИТ-контур. 44% компаний прямо указывают на незрелость процессов, данных и интеграций. Ещё 58% упираются в стоимость серверов, 56% - в юридические риски. При этом 46% уже запустивших ИИ-проекты не видят устойчивого экономического эффекта. Для финансового сектора картина особенно показательна. У банка есть всё необходимое для экспериментов с LLM: огромные массивы документов, транзакционные данные, контакт-центры, внутренние базы знаний. Но агенту мало "знать" информацию - ему нужны права на действие. Ответить клиенту - одно. Самостоятельно изменить данные в АБС, инициировать платеж, скорректировать лимит или принять решение по кредиту - совершенно другое. Именно поэтому наиболее популярны сценарии, где ошибка ИИ относительно легко контролируется: контакт-центры и поддержка (75%), аналитика и BI (63%), ИТ и сервис-дески (60%). А максимальный эффект компании видят в RAG-системах по корпоративным знаниям - 63%. Есть и ещё один важный сигнал: 60% компаний изучают автономные и мультиагентные системы, но промышленная эксплуатация пока измеряется единицами процентов. То есть рынок уже смотрит в сторону агентов, но осторожно. Для банков это означает возможный следующий этап развития: не очередной "чат-бот с ИИ", а AI-ready слой поверх существующего ИТ-ландшафта - с качественными данными, API, разграничением полномочий, журналированием действий и человеческим контролем. По сути, гонка за лучшей моделью постепенно превращается в гонку за лучшей инфраструктурой вокруг неё. И здесь есть важный нюанс: агент может оказаться настолько же хорош, насколько хорошо устроены процессы, к которым ему дали доступ. Исследование основано на опросе 52 крупных компаний и семи глубинных интервью. Финансовый сектор составил 21% выборки. #IF_ИИ

Кибербезопасность банков: эпоха "защититься самим" заканчивается Более 100 технологических и финансовых компаний от Microsoft, Google и OpenAI до Visa, Mastercard, Citi и Capital One подписали открытое письмо с призывом к глобальному усилению киберзащиты. На первый взгляд очередной манифест технологической индустрии. Но для банков здесь есть важный сигнал: кибербезопасность постепенно превращается из внутренней функции ИБ в коллективную инфраструктуру финансовой системы. Причина проста. Скорость атак становится машинной, а скорость реакции бизнеса по-прежнему человеческой. По данным IBM, в 2026 году средняя стоимость утечки данных достигла $4,99 млн, увеличившись на 12% за год. При этом количество атак с использованием AI выросло на 56%. IBM прямо говорит о сокращении времени атаки с недель до часов. Для финансового сектора это особенно неприятная арифметика. Банк может годами инвестировать в SOC, MFA, SIEM и антифрод , но достаточно одной уязвимости у подрядчика, поставщика ПО или облачного сервиса, чтобы проблема стала системной. FS-ISAC уже называет атаки через поставщиков и использование GenAI для мошенничества среди ключевых угроз финансовой отрасли. Именно поэтому в письме так много внимания уделено обмену threat intelligence, проверенным исправлениям и совместной защите критической инфраструктуры. Есть и другая сторона. ИИ становится не только оружием атакующих, но и способом резко удешевить защиту. В исследовании IBM организации с активным использованием ИИ в безопасности экономили в среднем $1,9 млн на последствиях инцидентов. То есть возникает новая модель: ИИ против ИИ. Один алгоритм ищет уязвимости, другой  закрывает их; один генерирует фишинг, другой распознаёт его; один автоматизирует атаку, другой  реагирование. Но есть неприятный нюанс: защищать ИИ-среду банки пока умеют хуже, чем обычную инфраструктуру. В исследовании IBM 97% организаций, столкнувшихся с ИИ-инцидентами, не имели должных механизмов контроля доступа к ИИ. А 63% не имели полноценной AI-governance. Для банков это означает, что следующий фронт кибербезопасности уже не только ДБО, АБС или процессинг. Это ИИ-агенты, их идентичности, права доступа, API и возможность самостоятельно совершать действия внутри банковских систем. И здесь идея коллективной защиты выглядит вполне рационально. Финансовая система слишком связана, чтобы кибербезопасность одного банка оставалась только его проблемой. #IF_ИИ

Утечка данных становится дорогой ошибкой: штрафы в России резко пошли вверх В России за первое полугодие 2026 года организации оштрафовали за утечки персональных данных на 2,2 млн рублей , подсчитали в ГК InfoWatch. Это больше, чем за весь 2025 год. При этом число российских штрафов пока невелико: 13 против 35 за 2025 год. То есть растет не столько количество наказаний, сколько их средняя стоимость. Причина очевидна: с 30 мая 2025 года действует новая модель ответственности. Размер штрафа теперь привязан к масштабу утечки: за данные 1-10 тыс. человек - до 5 млн рублей, 10-100 тыс. - до 10 млн, более 100 тыс. - до 15 млн. За повторную утечку предусмотрен оборотный штраф 1-3%, для банков - от размера собственных средств. Но для финансового сектора важнее другое. Персональные данные сегодня - это часть цепочки мошенничества. Банк России сообщает, что только во II квартале 2026 года банки предотвратили 17,5 млн попыток хищения почти на 1,9 трлн рублей. Реальные потери клиентов при этом составили около 7,35 млрд рублей. Утечка номера телефона, паспортных данных, информации о счетах или кредитах сама по себе не означает кражу денег. Но она дает мошеннику материал для социальной инженерии: чем больше данных известно о клиенте, тем убедительнее звонок, сообщение или поддельная операция. Есть и неприятная деталь: около четверти российских штрафов в I полугодии пришлись на инциденты по вине персонала. То есть очередной дорогой DLP или SIEM не решает проблему полностью. Слабым звеном остается человек. Для банков это постепенно меняет сам подход к ИБ. Раньше инвестиции в защиту можно было объяснять формулой "вероятность атаки × потенциальный ущерб". Теперь появляется еще одна переменная - стоимость регуляторного наказания. Пока 2,2 млн рублей выглядят для банков почти символической суммой. Но нынешняя статистика скорее начало формирования практики. Оборотные штрафы пока практически не проявились. Когда появятся первые крупные кейсы, отношение бизнеса к защите персональных данных может измениться гораздо быстрее, чем сами нормативы. В финтехе безопасность данных окончательно превращается из статьи расходов в элемент финансового результата. #IF_безопасность

Банки закачивают миллиарды в ИИ. Но не знают, зачем Банки оказались самой подготовленной к ИИ отраслью. Но одновременно выяснилось, что у них есть проблема похуже нехватки GPU: они пока плохо умеют считать отдачу от инвестиций в искусственный интеллект. Исследование К2Тех на основе более 80 предпроектных обследований и аудитов и опроса 150 крупных компаний показывает разрыв довольно наглядно. В финансах 43% организаций уже закрепили ответственность за ИИ и данные за отдельным руководителем против 30% в других отраслях. У 24% банков риски ИИ контролируют риск-менеджмент или комплаенс  против 6% за пределами финансового сектора. С деньгами ситуация еще показательнее: бюджеты на данные и ИИ выросли у 81% финансовых организаций, причем примерно у трети более чем на 50%. При этом банков без отдельного финансирования ИИ в исследовании вообще не оказалось. То есть классическая банковская машина работает: назначить владельца, выделить бюджет, построить контур контроля, подключить службу рисков. Однако только 24% финансовых организаций используют количественные KPI для оценки ИИ. Еще 48% в основном опираются на качественные оценки, а 14% вообще не имеют формализованных метрик. По итогу инвестиционный контур ИИ в банках уже становится зрелым, а контур доказательства эффективности еще нет. Можно отчитаться, что GenAI внедрен в контакт-центр, разработку ПО, документооборот или аналитику. Но главный вопрос CFO звучит иначе: сколько часов работы реально сэкономлено? Как изменился cost-to-serve? На сколько процентов сократилось время разработки? Сколько мошеннических операций дополнительно выявлено? Как изменилась конверсия? Банк России фактически подталкивает отрасль именно в эту сторону. ИИ уже используется в скоринге, антифроде, риск-менеджменте, аналитике и клиентских сервисах, а в 2026 году регулятор отдельно выпустил рекомендации по безопасности ИИ. Для критически важных процессов при высоких рисках рекомендуется сохранять человеческую валидацию результатов. Есть и еще один любопытный показатель: 38% банков говорят о сильном разрыве между ожиданиями руководства и реальной готовностью бизнеса к ИИ. В других отраслях - 24%. И вот здесь, возможно, главный риск следующего этапа ИИ-трансформации. Банки научились запускать ИИ-проекты. Теперь им предстоит научиться их закрывать. Потому что зрелость AI-ландшафта определяется уже не количеством моделей и пилотов, а способностью сказать: этот проект дал +X млн рублей, этот сократил процесс на Y%, а этот мы закрыли, потому что экономического эффекта не получили. Следующая банковская гонка за ИИ может оказаться гонкой не за количеством внедрений, а за качеством ROI. #IF_ИИ

Финтех оказался слишком финансовым для IT-льгот Минфин провёл довольно чёткую границу: если собственное ПО не просто автоматизирует работу банка, а позволяет третьим лицам получать банковские или финансовые услуги, доход от его лицензирования нельзя включать в те самые 70% IT-выручки, необходимые для сохранения льгот. Речь о письме от 3 июля 2026 года № 03-03-07/57455, напоминает портал Techora.ru На первый взгляд бухгалтерская тонкость. Для рынка банковского ПО это гораздо интереснее. Российский финтех давно превратился в отдельный слой инфраструктуры между банком и клиентом. АБС, ДБО, процессинг, брокерские платформы, кредитные фабрики, платежные шлюзы и многие другие формально программные продукты, но экономически многие из них являются частью механизма оказания финансовой услуги. Тут и появляется налоговая граница: "мы продаём программу" и "с помощью нашей программы клиент получает финансовую услугу" теперь не одно и то же. Причём эффект потенциально болезненный. IT-компания должна держать минимум 70% соответствующих доходов, чтобы сохранить ставку 5% федерального налога на прибыль и 0% регионального, а также льготные страховые взносы 15% в пределах базы и 7,6% сверх неё. Получается парадокс. Регулятор одновременно требует от финансового сектора ускорять импортозамещение ПО, а рынок такого ПО становится всё более тесно связанным с финансовыми операциями. ЦБ прямо говорит о технологическом суверенитете банков и контролирует переход финансовых организаций на отечественное ПО. К началу 2025 года крупнейшие банки (владельцы объектов КИИ) уже завершили этот переход. Более того, спрос на российский софт для финансового сектора растёт: например, выручка разработчиков ПО в Сибири за январь-август 2025 года выросла почти на четверть, причём ЦБ связывал рост в том числе с импортозамещением. Но теперь у разработчика возникает дополнительный вопрос: не только "что умеет мой продукт?", но и "какую экономическую функцию выполняет клиент с помощью этого продукта?" Для крупных поставщиков это, вероятно, решаемая задача. Юридическое структурирование договоров, раздельный учёт, выделение продуктов и потоков доходов. Для небольших финтех-разработчиков ситуация сложнее: если значительная часть бизнеса построена вокруг финансового ПО, потеря льгот может напрямую изменить экономику продукта. Есть и альтернативная точка зрения: Минфин не "наказывает финтех", а пытается сохранить первоначальный смысл IT-льгот - поддерживать разработку программного обеспечения, а не субсидировать через налоговые преференции фактически финансовую деятельность. Но для рынка сигнал важный: финансовый IT всё чаще рассматривается регулятором не просто как IT. И это тренд, за которым стоит следить. Потому что чем глубже российский софт проникает в банковскую инфраструктуру, тем чаще будет возникать вопрос: где заканчивается технология и начинается финансовая услуга? #IF_софт

Сбер устроил ИИ-суд над мошенниками Фишинговый сайт сегодня может прожить меньше рабочего дня. Поэтому классическая схема "нашли → проверили → подтвердили → заблокировали" начинает проигрывать атакующим просто по скорости. Сбер решил закрыть этот разрыв с помощью мультимодальных ИИ-агентов. Внутри собственной платформы киберразведки банк тестирует систему, в которой несколько специализированных агентов одновременно анализируют сайт по четырём направлениям: текст, код, инфраструктуру и изображение. Затем "прокурор" спорит с "адвокатом", а "судья" выносит итоговое решение на основе собранных доказательств. На первый взгляд очередной кейс применения GenAI в кибербезопасности. Но на самом деле меняется сама архитектура работы SOC. Главный дефицит теперь не данные, а человеческое время. По данным APWG, только за I квартал 2026 года было зафиксировано более 970 тысяч фишинговых атак, что на 13,8% больше, чем кварталом ранее. В 2025 году организация насчитала около 3,8 млн атак. При этом финансовый сектор остается одной из наиболее привлекательных целей для злоумышленников. В такой среде увеличение штата аналитиков не масштабируется вместе с угрозами. Если количество потенциальных объектов для проверки растет быстрее, чем количество специалистов, появляется очевидная задача для ИИ: делать первичное расследование дешево, быстро и массово. Именно здесь показатель Сбера в 200 тыс. анализируемых ресурсов в квартал выглядит важнее самой технологии. Это примерно 2,2 тыс. ресурсов в сутки. Архитектура построена вокруг нескольких независимых источников доказательств. Это принципиальная деталь. Обычная ML-модель может сказать: "сайт похож на фишинговый с вероятностью 97%". Но для специалиста SOC этого недостаточно: ему нужно понимать, почемусистема так решила. Здесь появляется почти юридическая модель: один агент собирает аргументы обвинения, другой ищет контраргументы, третий принимает решение. То есть ИИ превращается из "детектора" в цифрового аналитика расследований. Злоумышленники уже используют генеративные модели для создания убедительных текстов, визуалов, кода и вариаций мошеннических страниц. Защита отвечает тем же инструментарием. Получается своеобразная индустриальная гонка: человек → автоматизация →ИИ-атака → ИИ-защита → агентская защита. И здесь возникает важный экономический эффект. Если раньше увеличение объема киберразведки требовало увеличения числа аналитиков, то агентская архитектура потенциально позволяет разделить эти две величины. Не "100 сайтов = 10 аналитиков", а "100 сайтов = больше вычислительных ресурсов". У Сбера здесь есть еще один интересный слой. Предыдущая версия модуля уже является частью X Threat Intelligence, к которой подключены более 760 российских организаций. Если агентский модуль действительно будет вынесен на эту платформу, то речь пойдет уже не только об ИИ для одного банка. Возникает модель Cybersecurity-as-a-Platform: один крупный банк инвестирует в систему обнаружения угроз, а затем эффект от этой инвестиции потенциально масштабируется на сотни организаций. Но полностью отдавать ИИ право блокировать сайты - пока рискованно. Фишинговая инфраструктура действительно должна уничтожаться быстро, но ошибка ИИ в кибербезопасности может стоить дорого. Особенно если под подозрение попадет настоящий сайт банка, платежного сервиса или партнера. Поэтому нынешняя схема Сбера выглядит рационально: ИИ расследует, ранжирует и формирует доказательную базу, а финальное решение пока остается за человеком. Если после обучения доля ложных срабатываний окажется приемлемой, следующим шагом станет не просто автоматизация поиска фишинга, а автоматизация принятия решений. И тогда SOC начнет меняться уже организационно. Меньше людей будет заниматься ручным просмотром подозрительных URL. Больше - контролировать ИИ-агентов, разбирать сложные случаи и заниматься threat hunting. То есть ИИ не столько "заменит специалистов по кибербезопасности", сколько постепенно вытеснит из их работы самую дорогую и монотонную часть - первичный анализ огромного количества сигналов. #IF_безопасность

Цифровой рубль идет за покупками Wildberries и Ozon начинают принимать цифровые рубли. 12 системно значимых банков добавляют кнопку цифрового кошелька. А крупный бизнес с 1 сентября уже обязан уметь принимать новую форму денег. Но главный вопрос остается: кому вообще нужен цифровой рубль, если уже есть карты и СБП? 🎙️ В новом выпуске "IT в финансах" - ироничные дебаты двух ведущих о том, станет ли цифровой рубль массовым платежным инструментом или останется еще одной красивой кнопкой в банковском приложении. Слушайте подкаст и решайте, кто победил: цифровизация или здравый смысл. Apple Podcasts Яндекс Музыка Литрес Звук #IF_подкаст

Банки подсели на ИИ. Теперь они зависят от Кремниевой долины Moody's предупреждает: гонка банков за искусственным интеллектом постепенно создает новую системную зависимость. Уже не от одного банка или платежной системы, а от небольшой группы технологических компаний, которые контролируют ИИ-модели и облачную инфраструктуру. Проблема вполне практическая. Если один крупный поставщик ИИ-моделей или облака даст сбой, пострадать одновременно могут десятки банков и страховых компаний. То есть обычный IT-инцидент потенциально превращается в отраслевой. И это не какая-то отдаленная перспектива. В Великобритании, например, около 75% финансовых компаний уже используют ИИ, причем особенно активно страховщики и международные банки. Причем банки постепенно передают ИИ все более серьезные функции: обработку документов, антифрод, обслуживание клиентов, оценку кредитоспособности, работу с претензиями и поддержку сотрудников. Раньше банк боялся, что у него упадет собственный дата-центр. Теперь он должен переживать еще и за то, что произойдет у поставщика модели. А поставщиков действительно немного. Получается своеобразный ИИ-слой поверх банковской инфраструктуры: банк владеет клиентскими данными и бизнес-процессами, но интеллектуальная часть некоторых операций может зависеть от внешней модели. Есть и другая проблема - цена. Сегодня ИИ-компаниям выгодно быстро наращивать рынок и субсидировать использование моделей. Но инвесторам рано или поздно понадобятся прибыли. И тогда стоимость API, вычислений и инфраструктуры может начать расти. Moody's прямо называет это vendor dependence risk - риск зависимости от поставщика. Для банков это особенно неприятно: отказаться от ИИ после того, как на нем построены десятки процессов, будет примерно так же легко, как вернуться от облака к собственному серверу после нескольких лет миграции. Но есть и контраргумент. Банки  не беспомощные стартапы. У них огромный IT-бюджет, собственные команды разработки, серьезные требования к безопасности и опыт жестких переговоров с технологическими поставщиками. Кроме того, крупные организации могут использовать несколько моделей, open-source решения и разные облачные платформы. То есть настоящий вопрос не "ИИ или не ИИ?", а "сколько AI-поставщиков должно быть у одного банка?" И вот здесь начинается уже не история про искусственный интеллект, а классическая банковская история про диверсификацию рисков. Банк никогда не станет зависеть от одного платежного канала, одного дата-центра или одного поставщика критической инфраструктуры. Похоже, тот же принцип теперь придется применять и к ИИ. #IF_ИИ

Банки заплатят за цифровизацию дважды Российские банки в 2026 году могут потратить на информационную безопасность 43-45 млрд рублей. Это на 10-15% больше, чем годом ранее, пишет "Коммерсантъ". Структура расходов показывает более интересный процесс: эпоха "купили систему безопасности и поставили галочку" заканчивается. Теперь банкам нужно платить за то, чтобы десятки уже внедренных систем действительно работали как единый защитный контур. Банк сегодня - это уже не несколько банковских систем и мобильное приложение. Это API, СБП, ДБО, облачные сервисы, платежная инфраструктура, многочисленные подрядчики, мобильные приложения, биометрия, ИИ и огромные массивы данных. Каждый новый цифровой сервис одновременно становится новой точкой входа для атаки. По данным ЦБ РФ, только в I квартале 2026 года было совершено почти 496 тыс. операций без добровольного согласия клиентов на 7,4 млрд рублей. При этом доля возвращенных средств составила всего 5,7%. А в 2025 году банки с помощью антифрод-систем предотвратили мошеннических операций на 13,9 трлн рублей. То есть значительная часть экономики банковской безопасности сегодня работает не ради предотвращения абстрактного "взлома", а ради сохранения конкретных денег. Есть и еще одна важная цифра. По данным Positive Technologies, в первом полугодии 2026 года 18% атак на финансовый сектор приводили к прямым финансовым потерям. Еще 45% к нарушению основной деятельности, а 36% к утечкам конфиденциальной информации. Получается интересная трансформация. Раньше ИБ для банка была вопросом compliance: выполнить требования регулятора, поставить необходимое ПО, пройти проверки. Теперь это уже вопрос непрерывности бизнеса. • Если не работает приложение клиент не может перевести деньги. • Если не работает API ломается интеграция с партнерами. • Если произошла утечка возникает репутационный и юридический ущерб. • Если атаковали подрядчика проблема может попасть в банк через внешний периметр. Последний пункт особенно важен. Банк России уже отмечал рост атак на менее защищенную инфраструктуру поставщиков и сервисных компаний, которые имеют удаленный доступ к финансовым организациям. Можно купить SIEM, антифрод, EDR, WAF, DLP и еще десяток решений. Но если они не умеют обмениваться событиями, приоритизировать угрозы и быстро передавать инцидент от одного контура к другому, банк получает дорогой набор разрозненных инструментов. Поэтому средние банки сейчас выглядят наиболее интересным сегментом: их расходы на ИБ, по оценке "Информзащиты", могут вырасти сразу на 25-35%. У крупных банков защитный контур уже зрелый. Маленькие вынуждены экономить. А средние оказались между двух огней: цифровизация уже достаточно глубокая, а уровень зрелости защиты еще нужно подтягивать. И здесь появляется еще одна тенденция: ИБ становится сервисной моделью. Небольшому банку экономически не всегда рационально строить собственный огромный SOC, содержать десятки специалистов и закрывать весь спектр угроз. Поэтому часть функций будет уходить внешним вендорам. Получается парадокс цифровизации: чем меньше физической инфраструктуры у банка, тем больше инфраструктуры он должен защищать в цифровом мире. Отделение можно закрыть за один день. API, мобильное приложение, процессинговый контур и систему ДБО закрыть нельзя: они работают 24/7. Поэтому расходы на ИБ становятся практически "вечным" ИТ-бюджетом. Регуляторные требования могут измениться. Проект импортозамещения может закончиться. Внедрение конкретной системы можно завершить. А киберугрозы не заканчиваются. Более того, ЦБ прямо относит киберрискам не только хищение денег, но и нарушение непрерывности финансовых услуг и потенциальный системный кризис при атаке на крупные организации. Главный вывод для банковского ИТ: недостаточно цифровизировать банк. Нужно платить за способность этой цифровой инфраструктуры оставаться доступной. Digital banking = IT + cybersecurity + постоянные расходы на поддержание устойчивости. Цифровой банк оказался дешевле офлайн-банка для клиента. Но точно не бесплатным для самого банка. #IF_безопасность

Банки получили ИИ-разработчиков. А безопасность? Данные AppSec Solutions за май 2026 года вскрывают драматический сдвиг в разработке ПО: • Объем кода под контролем: Вырос до 550 млн строк (+43% прогнозируется по итогам года). • Число уязвимостей: Достигло 3,1 млн находок (+70% за год). • Сроки исправления: Медианный срок латания критических дыр увеличился со 103 до 153 дней. • Исправление на практике: Реально закрывается лишь от 12% до 50%уязвимостей, уже переданных в разработку. Главный триггер ИИ-ассистенты и вайбкодинг. Программист больше не пишет каждую строчку вручную. Он выступает оператором LLM, генерируя код килобайтами. Однако, по данным международных отчетов (например, Veracode), ~44% ИИ-генераций содержат уязвимости. Если раньше разработка сдерживалась физической скоростью пальцев инженера, то теперь код пишется в десятки раз быстрее, а проверка безопасности упирается в дефицит кадров. Рынок кадрового голода в ИБ лишь разогревается (рост вакансий +26%), а инженеры просто физически не успевают разбирать завалы. Стек под прицелом: На чем горят разработки? По статистике отчета, универсально "безопасного" стека не существует, но распределение рисков весьма показательно: 1. Python (Лидер по плотности критического риска - 2,11 на 1000 строк): Активно внедряется в финтехе для задач Data Science, скоринга и интеграции ИИ. Высокая плотность связана с фрагментарностью кодовых баз и поверхностным отношением к валидации данных. 2. Java (Абсолютный лидер по критическим дырам - ~2,4 тыс.):Стандарт де-факто для банковского бэкенда и АБС (автоматизированных банковских систем). Из-за огромного объема наследуемого кода и тяжелых корпоративных систем Java генерирует основной массив реальных бизнес-рисков. 3. OWASP Top-10: 44% всех атакприходится на Broken Access Control(A01 - контроль доступа). Нейросети отменно верстают интерфейсы и пишут рутинные методы API, но регулярно "забывают" корректно прописать ролевые модели и права доступа (RBAC). Специфика Финтеха: Почему банковскому сектору стоит бояться? Для финтеха и цифрового банкинга эта тенденция носит критический характер по трем причинам: • 38,1% риска сидит в сторонних библиотеках (SCA). Финтех традиционно собирает сервисы из Open Source модулей. Нейросети охотно подтягивают устаревшие или уязвимые зависимости. При этом концентрация критических угроз (High+Critical) в сторонних компонентах выше (28% против 20,6% в собственном коде). • Законы и Банк России. ЦБ РФ постоянно ужесточает требования к технологической независимости и профилям защиты (ГОСТ Р 57580, регуляторика по КИИ). Отставание по срокам закрытия критических уязвимостей (до полугода!) создает прямую угрозу отзыва сертификатов или применения санкций регулятора. • Масштабирование "унаследованного непонимания". Как точно отмечают эксперты, ИИ не изобретает новые уязвимости - он тиражирует типовые ошибки в масштабе. Когда одна и та же LLM генерирует микросервисы для платежного шлюза, кредитного конвейера и ДБО, одна архитектурная ошибка мгновенно размножается на всю экосистему банка. Выход из пике Заливать проблему людьми бесполезно. ИБ-специалистов на рынке нет. Единственный путь, к которому приходит индустрия, - это экосистемная автоматизация DevSecOps: 1. Отсечение шума: От 81% до 88% первичных срабатываний сканеров - ложные (False Positives). Разгребать их вручную - преступная трата ресурсов. 2. Авторазбор через LLM-агентов:Автоматические правила и ИИ-помощники уже закрывают более 50-58% первичного разбора, снижая время первичной медианной оценки с 20 дней до нескольких часов. 3. Упряжка для ИИ (Harness): Разработка должна уходить от хаотичного "вайбкодинга" к жестким рамкам. ИИ-ассистент разработчика обязан работать внутри жестко заданных инструкций, а проверки кода (SAST/SCA) должны происходить на этапе каждого коммита (CI/CD), а не перед релизом. По итогу "Вайбкодинг" победил. Отката к ручному написанию строк не будет. Банкам и финтех-компаниям придется осознать: скорость написания кода больше не является конкурентным преимуществом. Главное - скорость его безопасной валидации.  #IF_ИИ

Финтех возвращается в офлайн. Но уже не за клиентом, а за кассой Еще несколько лет назад формула финтеха выглядела предельно просто: API + облако + приложение. Сегодня этого уже недостаточно. Точка Банк выпускает переносные терминалы, Ozon Банк строит собственную сеть банкоматов и рассчитывает довести ее до 2 тыс. устройств к концу 2026 года, Модульбанк объединяет кассу, POS и платежи в одном устройстве. А ПСБ вместе с партнерами занялся разработкой российских POS-терминалов, напоминает журнал "Инвест-Форсайт" со ссылкой на данные компании Paygine. На первый взгляд странный разворот: банки массово идут в железо. На самом деле это следующий этап цифровизации. Проблема в том, что платежный SaaS становится коммодити. В России уже 88,9% розничного оборота приходится на безналичные платежи. А альтернативные картам способы: QR, биометрия, платежные приложения и другие инструменты в 1 квартале 2026 года достигли 14,9% всех безналичных платежей. СБП в 2025 году провела 18,3 млрд операций на 103 трлн рублей. Более того, оплату через СБП принимают уже около 3 млн компаний. То есть продавать бизнесу просто "еще один способ принять платеж" становится все сложнее. Поэтому финтехи спускаются вниз по стеку. Не просто эквайринг, а терминал. Не просто терминал, а касса. Не просто касса, а касса + эквайринг + фискализация + аналитика + кредитование + программа лояльности. По сути POS становится для финтеха тем же, чем смартфон стал для Apple: точкой контроля над пользовательским сценарием. Кто контролирует устройство на кассе, тот получает не только транзакцию. Он потенциально получает контекст покупки: время, сумму, частоту визитов, динамику среднего чека и другие операционные данные. А дальше открывается совсем другая экономика. Из транзакционных данных можно продавать кредит. Из поведения покупателя персональные предложения. Из оборота торговой точки финансирование бизнеса. Из кассы  эквайринг. Из эквайринга лояльность. То есть касса превращается из периферийного устройства в финансовый API физического мира. Именно поэтому аппаратный бизнес интереснее обычного SaaS еще и с точки зрения конкуренции. API можно заменить относительно быстро. POS-парк уже гораздо сложнее. Его нужно установить, интегрировать с кассой, обучить персонал, настроить фискализацию, обеспечить поддержку и обновления. В результате поставщик получает не просто клиента, а довольно высокий switching cost. Именно поэтому срок жизни POS-систем обычно измеряется годами, а не месяцами. Но есть еще один фактор, который делает происходящее особенно интересным именно сейчас. 1 сентября 2026 года российская платежная инфраструктура одновременно получает универсальный QR-код и начинает масштабное внедрение цифрового рубля. Универсальный QR позволит продавцу не развешивать на кассе несколько кодов разных банков: через один код покупатель сможет выбрать доступный способ оплаты. В перспективе туда же добавится цифровой рубль. Получается парадокс. Чем больше государство стандартизирует платежный слой, тем меньше ценности остается в самом платежном SaaS. Для банков это означает еще одну неприятную вещь: конкурировать за физическую инфраструктуру начинают не только банки. Маркетплейсы, финтехи, платежные сервисы и технологические платформы получают возможность строить собственные сети присутствия. Ozon Банк вполне себе показательный пример: к концу 2026 года он планирует иметь 2 тыс. банкоматов, а в 2027-м добавить еще минимум тысячу. Поэтому нынешняя тенденция - это не "финтех возвращается в офлайн". Скорее, офлайн окончательно становится частью финтех-стека. И в этом есть важный стратегический вывод. Банк будущего может вообще не строить большую сеть отделений. Ему будет достаточно контролировать: приложение → API → платежную платформу → POS → кассу → данные → кредит → лояльность. Отделение для этого уже не обязательно. А вот касса - очень даже! #IF_мнение

Сбер хочет стандартизировать ИИ-разработку. И это уже не про чат-ботов Сбер предложил создать при Минцифры Совет по генеративной разработке ПО. В него хотят собрать банки, ИТ-компании, заказчиков и ученых, чтобы выработать единые правила использования ИИ-агентов при создании программного обеспечения, пишут «Ведомости». На первый взгляд - еще один отраслевой совет. На самом деле это попытка решить проблему, которая особенно болезненна для финансового ИТ: кто отвечает за код, который написал не разработчик, а ИИ? Сбер говорит, что уже использует ИИ в работе 50 тыс. инженеров. А значит, речь идет не о пилоте нескольких энтузиастов, а о масштабировании технологии внутри крупнейшей технологической организации. И мировой опыт показывает любопытный парадокс. По данным Stack Overflow Developer Survey 2025, 84% разработчиков уже используют или планируют использовать ИИ, а 51% профессиональных разработчиков работают с AI-инструментами ежедневно. При этом 46% не доверяют точности результата, тогда как доверяют только 33%. То есть рынок уже находится в ситуации: ИИ пишет код быстрее, чем компании научились ему доверять. И для банков это особенно критично. Ошибку в рекомендательном сервисе еще можно пережить. Ошибка в коде платежного шлюза, антифрод-системы, ДБО или кредитного контура - совсем другая история. Поэтому главный вопрос будущего стандарта, на мой взгляд, должен звучать не "какую нейросеть использовать", а:какой код, созданный ИИ, можно допустить в production? Здесь и появляется новая архитектура разработки: ИИ-агент → генерация → автоматические тесты → security scan → ревью → человек → production. Причем человек постепенно перестает быть главным "писателем кода" и становится главным контролером качества AI-кода. Это хорошо согласуется с мировой статистикой: около 70% разработчиков, использующих AI-агентов, говорят о сокращении времени на отдельные задачи и росте продуктивности. Но одновременно 87% обеспокоены точностью работы агентов, а 81% - безопасностью и приватностью данных. Есть и еще один важный нюанс. Google в исследовании DORA 2025 зафиксировал уже 90% распространение AI среди опрошенных специалистов по разработке ПО, причем более 80% сообщили о росте продуктивности. Получается интересная экономика: стоимость написания кода снижается, а стоимость его проверки становится новой точкой контроля. Именно поэтому совет Сбера может оказаться полезнее, если будет заниматься не стандартизацией конкретных моделей, а стандартизацией процесса: - как тестировать AI-код; - как проверять уязвимости; - как контролировать доступ агента к репозиториям и данным; - как фиксировать действия агента; - как измерять реальный эффект, а не рекламные "+30% к продуктивности"; - где обязательно должно оставаться человеческое ревью. И здесь есть риск перегнуть палку. Если государственный стандарт начнет описывать конкретные модели, фреймворки или архитектуры, он действительно может устареть быстрее, чем будет утвержден. Поэтому для финансового ИТ гораздо логичнее стандартизировать не ИИ, а контроль над ИИ. И тогда главным конкурентным преимуществом банка станет уже не количество AI-агентов. А качество AI-governance вокруг них. Похоже, именно к этому рынок сейчас и начинает готовиться. #IF_ИИ

Сербия: новый финтех-хаб Европы рождается не в приложениях Пока большинство стран пытаются построить финтех через цифровые банки, кошельки и суперприложения, Сербия выбрала другой путь - сначала построить технологическую базу, а уже потом монетизировать её в финансах. И это начинает давать неожиданный результат. Белград и Нови-Сад годами превращались в инженерные центры: сюда приходили международные IT-компании, университеты выпускали разработчиков, а вокруг software, AI, gaming и blockchain формировалась собственная стартап-среда. Теперь эта инфраструктура начинает работать на финансы. Главное отличие Сербии - она хочет не только оцифровать собственные банки, но и экспортировать финансовые технологии. Национальная система мгновенных платежей IPS NBS работает 24/7 и проводит операции за секунды. Развивается QR-платежная инфраструктура. Страна постепенно внедряет open banking по модели PSD2. А регулирование всё больше приближается к европейским стандартам. Но самое интересное происходит за пределами внутреннего рынка. Payten из Белграда развивает платёжную инфраструктуру, acquiring и POS-решения сразу на нескольких рынках. ASEE экспортирует банковское ПО и финансовую инфраструктуру в десятки стран. Finspot работает с цифровым supply-chain finance и финансированием счетов для бизнеса. Tenderly, выросшая из сербской технологической среды, стала заметным европейским игроком в Web3-инфраструктуре. И здесь появляется важный экономический парадокс. Для финтеха Сербии размер внутреннего рынка может оказаться не преимуществом, а ограничением. Небольшой рынок заставляет компании почти с самого начала думать за его пределами. Поэтому сербский финтех постепенно становится похож не столько на локальный рынок цифровых банков, сколько на экспортную IT-индустрию с финансовой специализацией. Это напоминает стратегию Израиля и Эстонии: сначала инженерная школа → затем продукты → затем экспорт. Именно поэтому за Сербией стоит следить не по количеству новых финтех-приложений. А по другому показателю: сколько финансовой инфраструктуры, созданной в Сербии, через несколько лет будет работать за пределами Сербии. Если страна одновременно сохранит инженерные кадры, продолжит сближение регулирования с ЕС и не потеряет инвестиционную привлекательность, Белград вполне может превратиться в один из финансово-технологических цехов Европы. И тогда главный сербский финтех-продукт окажется не тем, которым пользуются сербы. А тем, который используют европейские банки. #IF_мир

Банк без отделений: когда цифровизация начинает требовать запасного выхода Банки закрывают отделения рекордными темпами. По данным ЦБ, которые приводит "Известия", за январь-август 2026 года сеть сократилась примерно на 1370 офисов. Если темп сохранится, по итогам года может исчезнуть более 2 тыс. точек. На первый взгляд всё логично: зачем платить за аренду, охрану и сотрудников, если клиент уже давно носит банк в смартфоне? Но здесь есть более интересная история. Банковское отделение постепенно превращается из основного канала обслуживания в резервный. Почти 77% россиян уже пользуются дистанционными финансовыми услугами. А инфраструктура вокруг цифрового банка продолжает расширяться: на начало 2026 года в стране было около 132 тыс. банкоматов, а получить наличные можно уже почти в 44 тыс. торговых точек через сервис "Наличные на кассе". То есть банк фактически строит новую распределенную архитектуру: приложение → СБП → банкомат → касса магазина → офис. И офис в этой цепочке оказывается последним уровнем. Причем это не только вопрос клиентских привычек. Для банка цифровой канал экономически гораздо привлекательнее: один программный продукт способен обслуживать миллионы клиентов, тогда как каждый физический офис требует площади, персонала и постоянных операционных расходов. Однако, чем больше финансовая система становится цифровой, тем важнее становится ее офлайн-контур отказоустойчивости. Перебои мобильного интернета это хорошо показали. Если приложение - главный интерфейс банка, то отсутствие связи превращается не просто в проблему телеком-инфраструктуры. Оно становится проблемой доступа к собственным деньгам. И здесь отделение неожиданно приобретает новое значение. Раньше офис был способом получить услугу. В будущем он всё чаще будет способом восстановить доступ к услуге. Заблокированная операция, подтверждение личности, спорная транзакция, сложный продукт, проблемы с доступом к счету - всё это плохо масштабируется через чат-бота. Поэтому идея "закроем все отделения и оставим приложение" в реальности вряд ли сработает. Скорее появится другая модель: меньше офисов, но больше технологической нагрузки на каждый из них. И это уже задача не столько недвижимости, сколько IT. Банк должен обеспечить одновременно несколько независимых контуров доступа: мобильное приложение, веб, СБП, банкоматы, платежную инфраструктуру, резервные каналы связи и физические точки обслуживания. Причем цифровой рубль, который с 1 сентября 2026 года начнет поэтапно становиться доступным клиентам крупнейших банков, эту тенденцию только усиливает: финансовая система получает еще один цифровой слой, а не еще одну сеть отделений. Поэтому сокращение офисов не просто "уход банков в цифру". Это переход от филиальной архитектуры к распределенной цифровой инфраструктуре. Получается, что настоящий цифровой банк - это не тот, у которого нет отделений. А тот, которому отделения почти никогда не нужны, но которые всё-таки есть, когда действительно нужны. #IF_рынок

Pix vs СБП: две системы , которые пошли разными дорогами Бразильский Pix и российская СБП - редкий случай, когда национальные платежные системы действительно интересно сравнивать напрямую. Обе созданы центральными банками, обе работают 24/7, обе дают мгновенные переводы между банковскими счетами, обе используют QR и постепенно превращаются из P2P-инструмента в инфраструктуру для бизнеса. И даже стартовали почти одновременно: СБП - в 2019 году, Pix - в 2020-м. По масштабу разрыв уже заметен. В 2025 году Pix обработал около 79,8 млрд операций, СБП - 18,3 млрд. При этом СБП за год достигла 3 млн торгово-сервисных предприятий, принимающих платежи, а переводами через систему пользовались 7 из 10 россиян. Pix сегодня используют более 170 млн физлиц, что соответствует примерно 80% населения Бразилии. Но самое интересное здесь - не разница в 4,4 раза по числу операций. Она не объясняется тем, что бразильцы просто чаще переводят деньги. Разница в другом. СБП изначально очень быстро стала инфраструктурой для переводов между людьми и постепенно расширяется в сторону платежей бизнеса. В 2025 году покупки уже превысили 5 млрд операций, а количество компаний, принимающих СБП, выросло до 3 млн. Pix прошёл похожий путь, но быстрее превратился в универсальный платежный слой экономики. На нём уже строятся регулярные платежи, налоги, зарплатные сценарии, e-commerce, снятие наличных и новые кредитные продукты. И вот здесь появляется принципиальная мысль. Платежная система сама по себе не является финтех-платформой. Платежный рельс становится платформой только тогда, когда поверх него появляется достаточно много бизнес-сценариев, чтобы пользователю перестало быть важно, через какой банк он платит. Именно в этот момент конкуренция банков перемещается на другой уровень: приложения, кредит, антифрод, лояльность, embedded finance, аналитика и дополнительные сервисы. Поэтому главный вопрос для СБП сегодня уже: "Сможет ли СБП стать для российской финансовой системы тем же, чем Pix стал для бразильской - базовым API, поверх которого строится следующий слой финансовых сервисов?" Потому что построить быстрый платежный рельс - это только первый этап. Настоящая ценность начинается тогда, когда на этом рельсе начинает ездить вся финансовая экономика. #IF_мнение

Кто забрал кредит у банков? На "B2B" вышел разбор того, как маркетплейсы окончательно подмигивают традиционному кредитованию. Цифры дикие: классические банковские POS-кредиты за год просели вдвое, а объемы BNPL-сервисов пробили 940 миллиардов рублей. По сути, происходит не просто смена привычек покупателей, а жесткий технологический сдвиг. Банки со своими 30% годовых, анкетами и оценкой через БКИ тупо проигрывают BigTech-экосистемам по скорости. Яндекс, Ozon и WB смотрят не на справки о доходах, а на продуктовые корзины, частые адреса ПВЗ и историю возвратов. Для них скоринг - это мгновенный безакцептный клик прямо в UI оплаты, а не пятиминутное ожидание решения по API. Но с 1 апреля халява для продуктовых команд уперлась в регуляторный щит. Вступил в силу закон, который обязывает стучаться в БКИ при чеке от 50 тысяч, режет срок до полугода и зажимает штрафы. По сути финтех-разработке приходится на лету перекраивать архитектуру чек-аута: нужно одновременно удерживать бесшовный UX и не уложить МФО-операторов, у которых просрочка и так поползла к 37%. В итоге рынок развалился надвое. С одной стороны - зажатые лимитами ЦБ банки, с другой - маркетплейсы, закладывающие 2-6% комиссии за рассрочку прямо в стоимость товара. Победит тот, чьи алгоритмы смогут точнее считать риски в реальном времени, пока покупатели массово дробят чеки ниже 50 тысяч, чтобы не светиться перед регулятором. #IF_рынок

СБП выходит на международный уровень раньше цифрового рубля Глава Резервного банка Индии заявил, что страны BRICS обсуждают возможность связать национальные быстрые платежные системы и CBDC. Формулировка пока осторожная: конкретного решения нет, на столе несколько вариантов, сообщает Reuters. Но важнее здесь не сама CBDC. Если посмотреть на направление развития, становится понятно, что BRICS постепенно движется к гораздо более практичной задаче - интероперабельности национальных финансовых инфраструктур. У Индии есть UPI, у России - СБП, у Китая - собственная платежная инфраструктура, у других стран BRICS - свои системы и проекты цифровых валют центробанков. Каждая из них может прекрасно работать внутри своей страны. Проблема возникает, когда пользователь из одной юрисдикции хочет отправить деньги пользователю в другой. Сегодня такой платеж проходит через цепочку банков, корреспондентов, валютных конвертаций и посредников. Это дорого, медленно и требует большого количества технологических и регуляторных согласований. Поэтому связать две национальные системы - потенциально гораздо интереснее, чем создавать еще одну глобальную платежную систему с нуля. И здесь начинается самое сложное. Технологически соединить платежные системы - не самая большая проблема. Гораздо труднее договориться о стандартах сообщений, идентификации клиентов, AML/KYC, правилах возврата платежей, валютной ликвидности, кибербезопасности и ответственности в случае сбоя. Иными словами, недостаточно сделать API между UPI и СБП. Нужно еще договориться, что произойдет, если платеж ушел, но не дошел; кто его вернет; кто отвечает за ошибку; как проверяется клиент; какой регулятор имеет право остановить операцию и как две системы будут синхронизироваться в режиме реального времени. Именно поэтому разговор о CBDC здесь выглядит двояко. Цифровая валюта центрального банка потенциально позволяет сделать трансграничный платеж более прямым и программируемым. Но одновременно она добавляет еще один технологический слой, который придется интегрировать с уже существующей банковской инфраструктурой. В результате мы можем получить довольно парадоксальную ситуацию: страны создают цифровые деньги, чтобы упростить платежи, а затем годами договариваются, как эти цифровые деньги должны понимать друг друга. И вот это, пожалуй, главный вопрос для финансового ИТ. Следующим этапом конкуренции платежных систем может стать не скорость отдельного платежа и даже не количество пользователей. А способность одной финансовой инфраструктуры безопасно разговаривать с другой. И если BRICS действительно пойдет по этому пути, то самым важным результатом может оказаться вовсе не новая валюта и не новая платежная система. А набор стандартов и технологических шлюзов между уже существующими. #IF_мир

Хакеры перестали воровать данные. Они просто вырубают банк  Свежие данные Positive Technologies за первое полугодие фиксируют смену тактики: доля атак с вредоносным ПО упала на 22 п.п., социнженерии - на 9 п.п., а эксплуатация уязвимостей почти сошла на нет. При этом DDoS вырос кратно, атаки через подрядчиков и цепочки поставок - до 9%, а главной целью впервые стало не хищение данных, а остановка бизнес-процессов (45% против прежних значений). На первый взгляд просто перераспределение цифр в отчёте. На деле смена экономической модели атаки, и вот почему это важно именно банкам и финтеху. Данные обесценились как товар. Теневой рынок утечек затоварен, цены на базы падают, а ужесточение ответственности за их продажу подняло риски для продавцов. Хакер-рационалист просто ушёл туда, где маржа выше. А маржа выше в простое. Час недоступности ДБО или процессинга бьёт по выручке и репутации быстрее и болезненнее, чем слив базы клиентов - банк обязан реагировать немедленно, а значит, платить немедленно. Это классическая логика вымогательства, только объект давления сменился с "данные" на "доступность". Здесь и зарыт системный просчёт последних лет. Индустрия закачала огромные бюджеты в DLP, антифрод и защиту периметра - по сути, в предотвращение утечек. А в это время атакующие перешли на living off the land: легитимные админ-инструменты, скомпрометированные учётки подрядчиков, движение внутри инфраструктуры без единого байта вредоноса. Такую активность DLP не увидит в принципе - она не про данные, она про процессы. Косвенное подтверждение тезиса - рост похищенных через СБП средств юрлиц почти втрое, до 1,4 млрд руб., и параллельный рост лимитов киберстрахования. Бизнес не столько учится предотвращать такие атаки, сколько учится их страховать. Это тревожный сигнал: рынок признаёт, что превентивная защита не поспевает, и перекладывает риск на страховщика вместо того, чтобы закрывать разрыв в детектировании. Скорее всего, в горизонте года мы увидим смещение бюджетов ИБ в финсекторе от классического периметра в сторону UEBA/поведенческой аналитики и жёсткого контроля доступа подрядчиков - просто потому что старый инструментарий физически не видит новую тактику. Кто не успеет будет платить дважды: страховым взносом и простоем. #IF_безопасность