ИИ в финансах. Богдан Максиков рассказал о новых трендах

В финансовом секторе сегодня настолько много информации, что традиционные методы ее анализа не справляются с сотнями гигабайт неструктурированных текстов – от нормативных актов до ежегодных отчетов. Отсюда возник запрос на технологическую эффективность, который стал основным вектором премии FinForce Awards 2026, прошедшей в рамках XI Всероссийского банковского форума «Некредитные доходы банка».

Оценивать участников пригласили Богдана Максикова – исследователя финтех-рынка, чей профессиональный путь охватывает работу в компаниях из списка Fortune 500 и международный консалтинговый опыт. Его авторская методика, объединяющая нейронные сети и большие языковые модели, позволила сократить время выявления страховых рисков более чем на 90%. Судья премии рассказал о критериях, которые сегодня определяют лидеров рынка, и о том, как решить проблему неструктурированных данных с помощью ИИ.

– Богдан, на премии FinForce Awards 2026 вы оценивали кейсы крупнейших игроков, от «Газпромбанка» до «Сбера», а также финтех-стартапы. Учитывая ваш опыт разработки ИИ-решений, какими критериями вы руководствовались при выборе победителей в таких номинациях, как «Банк года» или «ИТ-инфраструктура года»?

– При судействе я опирался на официальные критерии премии: актуальность, инновационность и измеримый бизнес-эффект. Однако, имея за плечами опыт внедрения систем, сокращающих время анализа рисков, я смотрел глубже. Для меня «Банк года», к примеру, не просто организация с большой прибылью, а та, что демонстрирует финансовую устойчивость и лидерство через технологическую зрелость. В номинации «ИТ-инфраструктура» я искал проекты, которые реально влияют на отрасль. Например, группа «Газпромбанка» получила награду за свою ИТ-инфраструктуру, потому что их решение обеспечивает безопасность и поддержку финтех-компаний на высоком уровне. Я считаю инновацию успешной только тогда, когда она превращает сложную методологию в понятный и быстрый инструмент.

– Стали ли для вас проекты номинантов подтверждением того, что финансовая отрасль наконец научилась эффективно укрощать хаос неструктурированных данных, о котором сейчас часто говорят?

– Кейсы участников, от цифровых решений до проектов по управлению клиентским продуктом, показывают огромный прогресс. Многие компании действительно начали переходить от простого сбора данных к их глубокой обработке. Например, проект «Трансформация года» от «ОТП Банка» или антиспам-решения «Газпромбанка» доказывают, что данные теперь работают на безопасность и клиентский опыт. Однако хаос все еще остается серьезным вызовом. В своей практике я сталкивался с тем, что компании владеют сотнями гигабайт текстов, но не могут извлечь из них пользу без специальных алгоритмов. На премии мы видели реальные шаги к решению этой проблемы, которые заключаются в использовании новых инструментов и ориентации на открытость и безопасность услуг.

– Еще обучаясь в университете, вы стали работать в «Эрнст энд Янг», – международной сети аудиторских и консалтинговых фирм, которая входит в «большую четверку» аудиторских компаний. И там вы получили награду «Золотой стандарт» за разработку алгоритмов автоматизации. В чем заключалась актуальность проекта?

– Когда я попал в отдел компании, то увидел, что мои коллеги тратят колоссальное количество времени на рутинную обработку данных. Поэтому я начал внедрять элементы автоматизации. Использовал свои навыки в области данных, чтобы создать алгоритмы, которые делали за 10 минут то, на что у отдела уходило два дня. При этом точность расчетов возрастала, так как исключался человеческий фактор. Это и было отмечено руководством компании.

– Сейчас вы учитесь на MBA в США и занимаетесь проектами на стыке финансов и ИТ. В частности, разработали методологию, которая сократила время анализа страховых рисков. Как это работает?

– Этот проект мы реализовывали в рамках консультационной работы в Университете Северной Каролины. Проблема была масштабной: страховой компании нужно было анализировать архивы документов по кибербезопасности, чтобы выявить новые типы рисков. Представьте, что вам нужно найти иголку в стоге сена – одну важную фразу в десятилетнем архиве. Раньше для этого нанимали армию аналитиков. А новый подход заключается в том, что мы переводим текст в числовые коды и используем поиск сходства, чтобы мгновенно найти нужные фрагменты. Затем нейросеть проверяет их и выдает результат. В итоге то, что раньше требовало сотен человеко-часов, выполняется в считанные дни.

– Ваш международный опыт управления финансами в крупной некоммерческой ассоциации MBA в США и работы с нормативными актами для глобальных финансовых институтов помогает вам прогнозировать риски, которые еще даже не возникли на рынке. А как он пригодился вам в судействе?

– Работа с системно значимыми институтами дала мне понимание того, как строятся «правила игры» на глобальном уровне. Поэтому, оценивая проекты в номинациях «Антиспам-решение года» или «Трансформация года», я смотрел на них именно с точки зрения их способности адаптироваться к рыночным изменениям и обеспечивать безопасность в долгосрочной перспективе. Индустрии нужны системы, которые делают финансовый мир более предсказуемым и прозрачным.

– Сегодня мы наблюдаем, что, несмотря на очевидную пользу глобализации, в развитых странах снова растут протекционистские настроения. На ваш взгляд аналитика и исследователя, какую роль в этом играет технологическое превосходство?

– Протекционизм сегодня не просто попытка защитить внутренний рынок, это борьба за контроль над технологиями и данными. Страны осознали, что зависимость от чужих ИИ-алгоритмов и облачных инфраструктур – это риск для национальной безопасности. Поэтому на премии так высоко оценивались отечественные проекты в категории «ИТ-инфраструктура года». В условиях глобальной нестабильности доверие становится главным капиталом. Проекты, победившие в номинациях «Антиспам-решение» или «Безопасность», выигрывают потому, что защищают клиента в мире, где старые экономические связи рушатся. Необходимо развивать методы, позволяющие компаниям сохранять устойчивость в турбулентной среде.

– Богдан, вы внедряете ИИ-инструменты, которые заменяют целые отделы аналитиков. Не окажется ли так, что в погоне за эффективностью и «укрощением» неструктурированных данных человек будет исключен из процесса принятия решений?

– Я так не думаю. Мой подход позволяет сократить время выявления рисков, но не заменяет человеческий интеллект, а освобождает его от рутины. В моем представлении ИИ своего рода «сито». Машины берут на себя обработку сотен гигабайт «шума»: твитов, отчетов, нормативных актов. Они превращают хаос в структурированную базу данных, с которой уже можно работать. Эксперт нужен для того, чтобы задать правильную бизнес-логику и интерпретировать результаты. Например, в EY я обучал 25 консультантов интерпретации сложных документов, и мы достигли точности в 92%, что выше стандартных показателей фирмы. Это доказывает, что обученный человек, вооруженный правильным инструментом, непобедим. Ни одна нейросеть не возьмет на себя ответственность за финансовую устойчивость банка или безопасность клиентских данных. Это прерогатива лидера. На FinForce Awards 2026 я видел именно такие проекты, где технология служит человеку, а не наоборот.