Банк России обратил внимание участников рынка на риски, связанные с массовым использованием глобальных платформ искусственного интеллекта в российском финансовом секторе. На форуме Data Day 2026 заместитель директора юридического департамента ЦБ РФ Екатерина Дёмкина указала на эффект синхронизации ошибок: когда десятки кредитных организаций используют одну и ту же зарубежную ИИ-платформу, технический сбой или незаметное изменение алгоритмов могут одновременно сказаться на всех участниках. Это создает дополнительный системный риск, требующий внимания регулятора.

Вопрос локализации ИИ-решений становится для банков одним из ключевых, но его реализация сопряжена с серьезными технологическими и рыночными ограничениями.

Глобальные модели: проблема прозрачности

Основной вызов, связанный с использованием иностранных ИИ-платформ, — недостаточный уровень контроля. Внутреннее устройство алгоритмов, логика принятия решений, состав и качество обучающих выборок остаются закрытыми для российского регулятора и банковского сообщества. Обучение ИИ на нерепрезентативных или искаженных данных может оставаться незамеченным до момента фактического сбоя.

По оценкам экспертов, потенциальные потери кредитного портфеля при реализации такого сценария в отдельных сегментах могут достигать 3–5% за квартал. Это прямые убытки для банков и их клиентов, что переводит проблему контроля ИИ из технологической в финансово значимую плоскость.

ИИ-закон: новые требования к банкам

8 июля 2026 года Госдума приняла в окончательном чтении Закон о развитии технологий искусственного интеллекта (далее — ИИ-закон). Закон вводит понятия «суверенная модель искусственного интеллекта» и «национальная модель искусственного интеллекта»:

• суверенная модель — разработана российским юрлицом, полный контроль на всех стадиях, воспроизводимость цикла, хранение данных в России;
• национальная модель — тоже российская, но допускает зарубежные открытые компоненты.

Обе модели должны пройти подтверждение соответствия законодательству и «традиционным духовно-нравственным ценностям».

Правительство сможет устанавливать случаи, когда использование отечественных ИИ-решений в банковской сфере обязательно (по согласованию с Банком России).

Логика законодателя направлена на обеспечение цифрового суверенитета и снижение зависимости от иностранных технологий в критической инфраструктуре. Однако на практике реализация этих требований сталкивается с объективными ограничениями.

Антифрод 3.0: регуляторный нож

На июль 2026 года на стадии межведомственного согласования находится законопроект «Антифрод 3.0». В исходной редакции это попытка закрыть все дыры одним щитом, который бьет «по своим». Фактически банки сегодня лучше кого-либо знают, находится ли клиент под влиянием социальной инженерии. У банков есть собственные риск-модели, обученные на многолетней статистике. Но вместо того, чтобы разрешить им довериться этим моделям (и развивать их с помощью ИИ), регулятор предлагает обязательную блокировку всего, что подпадает под формальные признаки мошенничества.

В Национальном совете финансового рынка (НСФР) уже предложили смягчить подход — дать клиенту право подтвердить операцию на месте (с обязательным показом суммы, времени и предупреждения о мошенниках), а банкам — право решать, блокировать или нет, при условии готовности компенсировать потери. Однако пока в Минцифры предложения НСФР фактически отправили кружным путем, без четкого адресата.

Если «Антифрод 3.0» примут в текущей жесткой версии, банки окажутся в двойственном положении: ИИ-закон требует от них внедрения интеллектуальных систем, а антифрод-закон запрещает им доверять этим системам в ключевой операции — решении о блокировке. Это не просто разнонаправленное регулирование, это регуляторный нож, бьющий по работающим ИИ-системам.

Рынок отечественных ИИ-решений: ограниченный выбор

Закон фокусируется на больших фундаментальных моделях (БФМ). Как отмечают эксперты, в России таких продуктов крайне мало — по сути, это суверенная модель Сбера и, с определенными оговорками, разработки «Яндекса». Широкий выбор конкурентоспособных альтернатив на рынке отсутствует.

Под БФМ понимается программа для ЭВМ, содержащая не менее 1 млрд параметров и способная выполнять интеллектуальные задачи на уровне, сопоставимом с человеком.

Таким образом, банки оказываются в ситуации тройного давления:

1) регуляторные требования. Закон стимулирует переход на сертифицированные отечественные модели в чувствительных сферах;

2) предупреждения ЦБ. Регулятор указывает на риски единообразного использования одной платформы, способные повлиять на устойчивость всей системы;

3) технологические ограничения. Реальных альтернатив на рынке нет. Переходный период до 2032 года дает время, но не решает проблему отсутствия конкурентной среды.

Практика использования ИИ в банковском секторе

Банки уже активно интегрируют ИИ в ключевые процессы. Например, в Т-Банке около 90% решений по кредитованию бизнеса принимаются с использованием ИИ, в Сбере — до 88% решений по корпоративному оборотному кредитованию (с планом довести до 80% по всем юрлицам к концу 2026 года). Отказ от использования ИИ-технологий в современных условиях невозможен, а переход на равноценные отечественные решения затруднен из-за ограниченного предложения.

Банк России рассматривает альтернативный подход, предлагая регулировать не сами модели, а архитектуру данных и требования к обучающим выборкам, контролю дрейфа моделей и прозрачности алгоритмов. Это позволило бы снизить риски без привязки к конкретному поставщику. Однако пока это только предмет обсуждения, а закон уже требует конкретных действий от участников рынка.

Перспективы и возможные риски

Формирование цифрового суверенитета на базе единственной модели, которую использует большинство игроков, не снижает системные риски, а фактически переносит их с иностранного поставщика на отечественного. Вопрос заключается в том, насколько такая модель устойчива и готова к масштабированию на весь финансовый сектор.

Принятие июльского закона в ускоренном режиме и последующая разработка подзаконных актов оставляют пространство для корректировки подходов. У банков есть ровно шесть лет на адаптацию, но ключевая задача — не просто выполнить формальные требования, а сформировать полноценный конкурентный рынок отечественных ИИ-решений.

От того, насколько системно будет решена проблема ограниченного выбора, зависит не только технологический суверенитет, но и устойчивость всей банковской системы.