По мнению к.п.н., доцента Кафедры математики и анализа данных Финансового университета Магомедова Рамазана Магомедовича, цифровые технологии и искусственный интеллект взрывают привычные модели экономики, создавая непривычные условия для капитала. Инвесторы оценивают кроме рыночной стоимости компаний, также и алгоритмы, которые способны прогнозировать спрос, управлять рисками и даже сами принимать решения о вложениях. Те деньги, которые прежде вкладывались в производство, теперь направляются в коды и нейросети, а старые модели прибыли отходят на второй план, а новые технологии изменили понимание рентабельности. Если раньше активы оценивались по материальной ценности, то теперь искусственный интеллект сам становится ценным ресурсом, причем таким, стоимость которого предсказать сложнее, чем акции крупных корпораций. Экономическая логика больше не ограничивается классическими законами спроса и предложения, так как теперь расходы на разработку алгоритмов нельзя сравнивать с затратами на традиционный бизнес, поскольку вложенные средства не всегда дают мгновенную отдачу, но могут принести колоссальные доходы спустя годы.

В настоящее время финансовая сторона цифровых технологий и искусственного интеллекта давно перестала быть вопросом будущего. Капитал теперь движется в сторону алгоритмов, которые способны одновременно автоматизировать бизнес-процессы и принимать решения с недоступной человеку точностью. Ориентированные на традиционные модели прибыли компании попросту вынуждены пересматривать подходы к инвестированию, так как теперь ценность продукта определяется кроме простой материальной основы также и способностью к самообучению. Для использования подобных технологий нужны немалые вложения, так как в целях того, чтобы алгоритмы работали эффективно, компаниям приходится тратить деньги на их разработку вместе с постоянным обновлением. Обучение нейросетей связано с обработкой огромных массивов данных, следовательно, сильно увеличиваются затраты на вычислительные мощности. Ориентирующиеся на автоматизацию банковские структуры вкладывают средства в те системы, которые могут анализировать поведение клиентов и выдавать кредиты без участия человека. Одновременно с этим появляются новые механизмы финансирования. Традиционные же инвестиционные модели постепенно уступают место венчурным фондам, которые готовы рисковать ради технологий, способных принести прибыль через годы, цифровые активы становятся самостоятельными инструментами, а рынок криптовалют создаёт альтернативные источники финансирования, тем самым позволяя стартапам привлекать капитал без посредничества банков.

Но отметим, что даже несмотря на очевидные выгоды, скорость технологических изменений создает новые финансовые риски, так как те алгоритмы, которые сегодня кажутся прорывными, могут устареть быстрее, чем инвесторы успеют получить прибыль. Даже те компании, которые вкладывают миллионы долларов в разработку программного обеспечения, иногда оказываются в той ситуации, когда их решения перестают быть актуальными ещё до выхода на рынок, и в итоге бизнес попросту вынужден кроме внедрения технологий также искать способы постоянной адаптации.

Но сама финансовая система уже давно изменилась: программное обеспечение заменяет офисы, а вычислительные мощности стали стоить дороже, чем заводские цеха. Но и этот процесс неравномерен, главным образом – в связи с тем, что обладающие большими ресурсами компании намного чаще получают доступ к передовым технологиям, у малого же бизнеса есть немало трудностей, когда он пытается конкурировать на этом рынке. Инновации, способные снизить издержки, одновременно создают барьеры для тех, кто не имеет возможности инвестировать в развитие.

Цифровые финансы, которые ещё недавно воспринимались как дополнение к классической экономике, теперь определяют её направления, искусственный интеллект анализирует биржевые тренды, оценивает кредитоспособность и даже разрабатывает персонализированные финансовые стратегии. На практике же даже самые совершенные алгоритмы сильно зависят от того, насколько грамотно организовано их финансирование, вложенные же в технологии деньги далеко не всегда гарантируют прибыль, но без них развивать цифровую экономику невозможно. Те программные решения на базе ИИ, которые ориентированы на обработку визуальной информации, проектируются для расшифровки графических и видеоматериалов.

Другой сегмент ИИ-разработок сосредоточен на взаимодействии с естественной речью. Обученные на миллионах текстовых фрагментов алгоритмы помимо простой обработки запросов выявляют и скрытые интенции, адаптируя ответы под контекст. В результате виртуальные ассистенты ведут диалоги почти как люди, переводчики преодолевают языковые барьеры. Объединяет эти разработки то, что каждая система тренируется на узконаправленных данных, что обеспечивает высочайшую точность в рамках конкретной задачи, но лишает гибкости, и достигнутый за последнее десятилетие прогресс связан прежде всего с развитием нейросетей, научившихся выявлять сложные зависимости в информации. Благодаря этому автоматизированные диагнозы в радиологии стали точнее, банковские транзакции безопаснее, а рекомендательные сервисы в стримингах – персонализированнее. Но на практике даже самые продвинутые модели остаются «слепы» за пределами своей специализации, так как алгоритм, определяющий опухоли на снимках, не справится с анализом кредитных рисков.

Попытки создать универсальный ИИ, имитирующий человеческое мышление, на данный момент пока не увенчались успехом. Теоретически такие системы должны самостоятельно обучаться в незнакомых условиях, перенося опыт из одной области в другую, но, как отмечают исследователи, когнитивные архитектуры будущего смогут воспроизводить логические операции вместе с механизмами формирования интуиции. Отдельные концепции, вроде «Сверхразума» Ирвинга Гуда, предполагают качественный скачок, когда машины превзойдут людей во всех интеллектуальных аспектах. Пока же фокус сместился на гибридные подходы, где ИИ главным образом дополняет, а не заменяет человеческую экспертизу. Сама эволюция платежных систем иллюстрирует тренд на цифровизацию. Например, переводы через мобильные приложения или криптокошельки зачастую вытесняют наличные, тем самым благодаря этому получается одновременно ускорить расчеты между континентами и заметно усложнить незаконные манипуляции, поскольку каждая операция оставляет цифровой след.

В целях обеспечения защищённых и быстрых финансовых операций электронные платформы применяют комбинацию технологических решений. Среди них выделяется протокол SSL, который кодирует сведения при передаче через интернет-соединения, и благодаря этому предотвращает перехват персональных сведений – номеров карт, реквизитов счетов – злоумышленниками. Сама эволюция финансовых сервисов очень тесно взаимосвязана с распространением мобильных решений. К ним относятся, например, оснащённые NFC-чипами смартфоны – они превращаются в универсальные инструменты, так как касание терминала активирует бесконтактный платёж. Альтернативный вариант в данном случае – сканирование QR-кода камерой устройства – он довольно популярен в странах с развитой цифровой экосистемой. Если же рассматривать развивающиеся экономики, то там мобильные кошельки стали драйвером финансовой инклюзии – объясняется это тем, что жители удалённых районов ранее не имели каких-либо счетов, а теперь участвуют в экономике через переводы и онлайн-платежи. Снижение зависимости от банкнот только ускоряет оборот капитала и упрощает учёт. Перспективы отрасли тесно связаны с внедрением децентрализованных решений. Блокчейн-платформы и стейблкоины предлагают мгновенные международные переводы без посредников, а государственные цифровые валюты, которые тестируются центробанками, могут переформатировать денежно-кредитную политику путём обеспечения прозрачности операций.

Прогресс в области искусственного интеллекта и больших данных открывает новые горизонты. Связано это с тем, что выявляющие подозрительные шаблоны в реальном времени алгоритмы сильно снижают риски мошенничества, а персонализированные финансовые советы на основе истории операций помогают пользователям оптимизировать расходы. Сюда же можно отнести интеграцию платежных систем с интернетом вещей (IoT) – она создаёт сценарии «умных» транзакций – например, автоматическая оплата парковки при выезде автомобиля с территории. В ближайшие годы конвергенция технологий должна сделать финансовые взаимодействия ещё более незаметными и контекстно-зависимыми. Технология бесконтактных платежей NFC основана на обмене данными между расположенными в непосредственной близости устройствами – обычно до 4 см.

Альтернативным способом в этом случае можно назвать использование QR-кодов – реализуется это через сканирование графического изображения, которое содержит в себе закодированную информацию о сумме и получателе. Сгенерированный продавцом код распознаётся камерой телефона, после чего приложение инициирует перевод. Подобный метод популярен в сегменте малого бизнеса и peer-to-peer транзакций благодаря минимальным требованиям к оборудованию. Цифровые платформы для онлайн-платежей кардинально изменили подход к финансовым операциям, и теперь через интерфейсы веб-сервисов пользователи переводят средства между счетами, оплачивают товары и услуги, управляют подписками. Скорость обработки запросов и встроенные протоколы безопасности сделали эти решения предпочтительными для розничных клиентов и корпораций.

Электронные же переводы между банковскими счетами исключили необходимость физического взаимодействия с деньгами, и теперь вместо заполнения бумажных документов или посещения отделений достаточно нескольких кликов в приложении. Для бизнеса это означает мгновенные расчёты с поставщиками, для частных лиц — возможность отправлять деньги родственникам в другие страны без комиссий и задержек.

Здесь же нужно обязательно вспомнить криптовалюты, которые функционируют на блокчейне – они бросили вызов всем предшествующим традиционным финансовым институтам, а их эмиссия и оборот регулируются не центробанками, а алгоритмами консенсуса, где валидацию операций проводят участники сети. Каждая транзакция фиксируется в публичном реестре, защищённом криптографическими методами, что исключает подделку записей, а по мнению экспертов, подобные активы могут стать третьей формой государственных денег наравне с наличными и безналом.

Стоит здесь отметить Финтех-компании по типу Mambu, которые модернизируют банковскую инфраструктуру через модульные API-решения, а вместо полной замены legacy-систем они интегрируют новые сервисы в существующие платформы, тем самым снижая затраты на внедрение. В итоге благодаря этому банки могут быстро адаптироваться к меняющимся запросам рынка, внедрять персонализированные продукты и оптимизировать операционную деятельность. Далее, безопасность всё так же остаётся приоритетом для всех типов цифровых платежей. Многофакторная аутентификация, динамическое шифрование каналов связи и поведенческая аналитика формируют многоуровневую защиту. Интеграция ИИ в банковские процессы вывела сервисы на новый уровень, а нейросети прогнозируют рыночные тренды, выявляют мошеннические схемы, генерируют финансовые рекомендации. Для клиентов это означает не только скорость, но и повышенную точность решений – от подбора оптимальной ипотеки до управления инвестиционным портфелем.

Таким образом, если говорить о перспективах отрасли, то они связаны главным образом с конвергенцией технологий. Интернет вещей, открытые банковские API и смарт-контракты создают такую экосистему, где платежи становятся фоновым процессом. Ну и здесь ожидается, что в ближайшее десятилетие исчезнет грань между онлайн- и офлайн-операциями — оплата будет происходить автоматически при выполнении заранее заданных условий.