За последнее десятилетие банки перестали быть просто кредитными организациями. Они превратились в технологические платформы, объединяющие финансовые и нефинансовые сервисы. Доля безналичных платежей в розничном обороте России достигла 87,5 % в 2025 году — против 22 % в 2013 году. Объём рынка финансовых технологий (финтех) превысил 1,5 трлн рублей в 2024 году, а число пользователей мобильных банковских приложений к 2025 году достигло 85 млн человек [1].

Цель статьи состоит в анализе банковской экосистемы как новой формы организации бизнеса: выделении её моделей, оценке рисков и рассмотрении подходов к регулированию. Актуальность определяется тем, что экосистемная трансформация меняет не только бизнес-модели отдельных банков, но и структуру конкуренции на всём финансовом рынке.

Термин «экосистема» был применён к экономическому анализу Дж. Муром в 1993 году, который определил бизнес-экосистему как «сообщество экономических агентов, взаимодействие которых опосредовано цифровыми платформами и направлено на совместное создание потребительской ценности» [2]. В контексте финансового рынка экосистема представляет собой интеграцию финансовых и нефинансовых услуг в рамках единой цифровой платформы, где банки переходят от роли кредитора к роли оркестратора [3].

Теоретическую основу анализа банковских экосистем образуют три взаимодополняющие концепции.

Теория подрывных инноваций К. Кристенсена показывает, что новые компании не вступают в прямую конкуренцию с крупными игроками, а находят недообслуживаемые сегменты, предлагая простое и доступное решение [4]. Именно этой логике следовал Т-Банк: стартовав с почтовой рассылки кредитных карт, он вырос в полноценную финансовую платформу с 35 млн клиентов. Аналогичный путь прошли Revolut, Wise, Robinhood.

Теория сетевых эффектов (К. Шапиро, Х. Вариан) объясняет устойчивость экосистемной модели: ценность платформы растёт по мере увеличения числа её пользователей [5]. Чем больше сервисов собрано в одном приложении, тем сложнее клиенту уйти к конкуренту — эффект ecosystem lock-in. Данная логика объясняет экосистемные стратегии Сбера и Т-Банка.

Концепция регуляторного цикла (Д. Арнер, Дж. Барберис, Р. Бакли) описывает последовательность действий регулятора в ответ на новые технологии: от фактического игнорирования через попытки ограничений к созданию специальных режимов регулирования [6]. Именно по такой траектории развивалось регулирование криптовалют в России — к принятию Федерального закона № 259-ФЗ «О цифровых финансовых активах» (2020).

Принципиальное отличие экосистемы от традиционной модели финансового посредничества заключается в трансформации характера взаимодействия с клиентом. Если классический банк выстраивал отношения вокруг ограниченного набора финансовых продуктов, то экосистемность как тренд возникла в ответ на потребность клиентов в комплексном обслуживании: от платежей и кредитов до повседневных сервисов [7].

В мировой практике сложились три основные модели цифровых экосистем на рынке финансовых услуг, существенно различающихся по структуре участников, степени открытости и регуляторной среде.

Закрытая банкоцентричная модель (bank-led) строится вокруг крупного универсального банка, который самостоятельно формирует экосистему. Доступ сторонних компаний к клиентским данным ограничен. В России эту логику наиболее последовательно воплощает Сбер: к 2025 году его экосистема охватывала более 110 млн клиентов и включала свыше 700 сервисов; чистая прибыль группы составила рекордные 1,7 трлн рублей [8].

Открытая платформенная модель (open/API-driven) основана на обязательном, закреплённом регулятором доступе к данным через открытые API. Банк обязан передать данные клиента любому лицензированному стороннему сервису. В Великобритании это обеспечивается директивой CMA Order 2018: девять крупнейших банков открыли API для сторонних провайдеров. К 2025 году число таких провайдеров превысило 300, а аудитория пользователей достигла 10 млн человек. В этой среде вырос необанк Revolut, к началу 2026 года насчитывающий 45 млн пользователей [9].

Технологическая модель (tech-led / BigTech) предполагает доминирование технологических гигантов, изначально созданных не для финансов. Ant Group обслуживает более 1,3 млрд пользователей Alipay; доля мобильных платежей в Китае достигла 90 %. Tencent через WeChat Pay выстроил платёжную инфраструктуру внутри мессенджера с аудиторией свыше 1 млрд человек [10]. Китайский опыт 2020–2021 годов (приостановка IPO Ant Group, введение жёстких требований к BigTech) наглядно продемонстрировал риски чрезмерной концентрации финансовых сервисов в руках технологических платформ.

Сравнительная характеристика трёх моделей представлена в таблице 1.

Таблица 1

Сравнительная характеристика моделей финансовых экосистем

[Источник: Сбера [8], Т-Банка [12], Ant Group [10] за 2025 г.; Frank RG [13]]

Российская траектория развития финансовых экосистем обладает существенной спецификой. В России сложилась банкоцентричная модель, при которой доминирующую роль играют крупнейшие банки, трансформирующиеся в многофункциональные экосистемы.

Сбер реализует модель закрытой (проприетарной) экосистемы. Согласно годовой отчётности за 2025 год, экосистема Сбера объединяет более 110 млн клиентов и включает сервисы от стримингового Okko до облачной платформы SberCloud. Доля нефинансовых сервисов в выручке группы достигла 25 %. В 2025 году 85 % всех кредитов оформлялось через мобильное приложение; запущен голосовой помощник Sber AI для финансового планирования [8].

Т-Банк изначально создавался как цифровой банк и развивается по пути открытой партнёрской модели. Количество клиентов превысило 35 млн человек, экосистема объединяет более 250 сервисов. В экосистему входят сотовый оператор Т-Мобайл, сервисы покупки авиабилетов, образовательные и медицинские услуги. При этом 87 % обращений в call-центр обрабатываются искусственным интеллектом [12]. Сравнение двух экосистем приведено в таблице 2.

Таблица 2

Сравнительная характеристика экосистем Сбера и Т-Банка (2025 г.)

[Источник: данные годовых отчётов Сбера [8] и Т-Банка [12] за 2025 г.; Frank RG [13]]

Параллельно с банковскими экосистемами в России активно развиваются небанковские платформы. Ozon приобрёл банк «ОЗОН Банк»; ежемесячная аудитория — 50 млн пользователей. Wildberries приобрёл «Вайлдберриз Банк»; ежемесячная аудитория — 60 млн посетителей. Яндекс запустил Яндекс Банк и платёжный сервис Yandex Pay; ежемесячная аудитория — 65 млн пользователей. Такие платформы конкурируют с банками не за вклады и кредиты, а за внимание клиента: именно через их приложения человек платит, оформляет рассрочку, получает кэшбэк. Граница между банком и технологической компанией стирается всё заметнее [13].

Экосистемная модель несёт существенные риски, которые принято систематизировать по четырём группам [14].

Первая группа — риски для конкуренции. Крупные экосистемы накапливают колоссальные массивы данных, что создаёт конкурентное преимущество, воспроизвести которое новому игроку практически невозможно. К этому добавляется эффект ecosystem lock-in: когда клиент пользуется десятком сервисов одной экосистемы, уйти к конкуренту означает потерять всю интеграцию разом. Фактически выбор остаётся, но его стоимость становится очень высокой.

Вторая группа — риски для финансовой устойчивости. Банк, строящий экосистему, инвестирует в нефинансовые направления, часть из которых может оказаться убыточной. Убытки в нефинансовых сегментах способны распространиться на банковское ядро и затронуть средства вкладчиков. Как отмечает глава Банка России Э. Набиуллина, «банки инвестируют средства вкладчиков в новый бизнес, в свою экспансию. Отдачи от этих бизнесов могут быть и меньше, и позднее, чем ожидает банк» [15]. По оценкам Банка России, совокупные инвестиции крупнейших банков в нефинансовые активы экосистем достигают 15–20 % от их капитала [16].

Третья группа — операционные и технологические риски. Чем сложнее устроена экосистема, тем больше точек отказа. Суперапп превращается в критическую инфраструктуру: при сбое человек в один момент теряет доступ и к платежам, и к медицинским записям, и к подпискам.

Четвёртая группа — регуляторная неопределённость. Действующее законодательство большинства стран, включая Россию, не содержит специальных норм для финансовых экосистем. Открытыми остаются вопросы о распределении ответственности при ущербе клиенту, о требованиях к капиталу с учётом нефинансовых инвестиций, о применении антимонопольных норм к платформам, одновременно работающим в десятке секторов [14].

Традиционная реактивная модель регулирования продемонстрировала свою неэффективность в условиях стремительного технологического развития. В ответ на этот вызов регуляторы ведущих юрисдикций внедряют проактивные модели: регуляторные «песочницы», инновационные хабы и принцип «той же деятельности — те же риски — то же регулирование» (same activity, same risk, same regulation) [17].

В международной практике сложились четыре основные модели регулирования. Pro-innovation (либеральная) модель Великобритании и Сингапура предполагает активное использование регуляторных «песочниц» и outcome-based regulation. Precautionary (предупредительная) модель ЕС отличается детализированными нормами (GDPR, PSD2, MiCA, DORA) с приоритетом защиты прав потребителей. State-control (модель государственного контроля) Китая — жёсткий контроль над BigTech и государственные цифровые валюты. Гибридная модель (Россия, Индия, Япония) сочетает централизацию надзора с поэтапным внедрением [18].

Европейский союз выступил пионером в законодательном закреплении открытого банкинга. Директива PSD2 (2018) установила обязательное предоставление доступа к счетам клиентов через открытые API. В 2025 году принята PSD3, расширившая эти требования на страхование, инвестиции и пенсионные продукты. Регламент MiCA создал единую нормативную рамку для криптоактивов, а регламент DORA — единый стандарт управления ИКТ-рисками [19].

В России надзор централизован в Банке России как мегарегуляторе; изменения внедряются поэтапно с участием рынка через механизмы Ассоциации «ФинТех». Принятие Федерального закона № 259-ФЗ «О цифровых финансовых активах», разработка стандартов открытых API и закон о платформенной экономике (2025) указывают на стремление адаптировать лучшие международные практики при сохранении технологического суверенитета. Как отметил заместитель председателя Банка России А. Гузнов, «банкам и другим финансовым организациям должен быть обеспечен недискриминационный доступ на цифровые платформы» [20].

Приоритетными направлениями регулирования для России остаются: развитие обязательного открытого банкинга; введение требований к объяснимости алгоритмических решений при кредитовании (принцип explainable AI); введение специального режима для финансовых экосистем; гармонизация национальных стандартов с международными практиками при сохранении технологического суверенитета.

Банковская экосистема представляет собой не просто технологическое нововведение, а качественно новую бизнес-логику, меняющую структуру конкуренции, характер клиентского взаимодействия и модели регулирования. Три выделенные модели — закрытая проприетарная (Сбер), открытая платформенная (Т-Банк, Revolut) и технологическая BigTech (Ant Group) — предлагают различные балансы между операционной эффективностью, пользовательским опытом и рисками концентрации.

Российская модель сочетает элементы банкоцентричной экосистемы с нарастающим давлением небанковских платформ. Дальнейшее развитие предполагает решение трёх задач: создание специального регуляторного режима для финансовых экосистем, формирование обязательной инфраструктуры открытых API и введение требований к объяснимости алгоритмических решений. Только проактивный надзор позволит сохранить конкурентную среду и защитить интересы потребителей в условиях нарастающей экосистемной концентрации.

Литература:

1. Банк России. Основные направления развития финансового рынка Российской Федерации на 2025–2027 годы. — М.: Банк России, 2024.
2. Moore J. F. Predators and Prey: A New Ecology of Competition // Harvard Business Review. — 1993. — Vol. 71, № 3. — P. 75–86.
3. Хотинская Г. И. и др. Финансовые технологии (FinTech). — М.: КноРус, 2024. — 280с. https://mgimo.ru/upload/2024/03/finansovye-tekhnologii-fintech.pdf
4. Christensen C. M. The Innovator's Dilemma. — Boston: Harvard Business School Press, 1997.
5. Shapiro C., Varian H. Information Rules. — Boston: Harvard Business School Press, 1999.
6. Arner D. W., Barberis J., Buckley R. The Evolution of Fintech // Georgetown Journal of International Law. — 2015. — Vol. 47, № 4. — P. 1271–1319.
7. Ковалева Т. В., Рябинина О. И. Исследование особенностей создания и развития Банковских экосиситем. — М. 2024. https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-osobennostey-sozdaniya-i-razvitiya-bankovskih-ekosistem
8. Сбербанк России. Годовой отчёт 2025. — М., 2026.
9. Open Banking Implementation Entity. Open Banking Impact Report 2025. — London: OBIE, 2025.
10. Ant Group Annual Report 2025. — Hangzhou, 2026.
11. Ларионова И. В. Дилемма обеспечения финансовой стабильности // Банковские услуги. — 2023. — № 9. — С. 22–30.
12. Т-Банк. Годовой отчёт 2025. — М., 2026.
13. Frank RG. Банковские reward-программы. Тренды. — М.: Frank RG, 2025. https://frankrg.com/research/bankovskie-reward-programmy-trendy-2
14. Банк России. Доклад о регулировании рисков участия банков в экосистемах. — М.: Банк России, 2021.
15. Набиуллина Э. С. Выступление на Международном финансовом конгрессе. — СПб., 2021.
16. Банк России. Обзор финансовой стабильности. — М.: Банк России, 2024.
17. Zetzsche D. A. et al. On the Fintech Revolution // Journal of Financial Regulation. — 2018. — Vol. 4, № 1. — P. 29–57.
18. FSB. FinTech and Market Structure in Financial Services. — Basel: FSB, 2019.
19. Directive (EU) 2015/2366 (PSD2); Regulation (EU) 2023/1114 (MiCA); Regulation (EU) 2022/2554 (DORA).
20. Гузнов А. Г. Выступление на конференции «Цифровые финансы». — М., 2025.