Пока все мечтают о том, чтобы все заботы наконец-то забрали роботы, в мире финансов уже давно пошли на этот шаг. В последние несколько лет RegTech (регуляторные технологии) не просто активно вошли в рынок, но и стали обязательным инструментом для финансовых институтов, которым важно не только соблюсти все требования, но и сделать это быстро и без ошибок.
И если ты как compliance-офицер или CTO всё ещё полагаешься на старые методы и человеческий фактор, то вряд ли ты успеешь за темпами новых регуляций. А вот кто успел - тот и выиграл. В 2026 году автоматизация AML-комплаенса с использованием RegTech-платформ стала необходимостью. Проблема здесь не только в требованиях регуляторов, но и в том, что сами методы отмывания денег и финансовые преступления не стоят на месте. Тут ни один человек не осилит такие объёмы данных и риск-оценок. Тут должны работать системы.
Здесь мы как раз и подходим к интересному вопросу: какие именно платформы для автоматизации AML-рисков подходят для вашего бизнеса? Можно ли полагаться на международные решения, такие как NICE Actimize, SAS, Refinitiv или Feedzai, или российские решения, вроде Diasoft и ЦФТ, могут показать себя не хуже?
Что именно отличает систему с искусственным интеллектом от старых добрых rule-based решений? И какой из этих путей приведёт к лучшему ROI?
Что такое RegTech
Определение и scope
RegTech - это, грубо говоря, тот софт, который берёт на себя всю мутотень с соблюдением законодательства, с теми же AML, KYC и прочими compliance-процессами. То есть, это не просто какой-то софт, а целая экосистема, которая помогает бизнесам не вляпаться в штрафы и не забыть что-то важное в регулировании. Мечта для любого compliance-офицера, и не только.Включает это всё разные фичи: от мониторинга транзакций до автоматического анализа рисков, верификации клиентов и поиска подозрительных действий. А если ты вдруг работаешь в fintech или где-то, где нужно быстро гасить риски, то тебе такие платформы прям в помощь. Здесь всё не только про соблюдение закона, но и про автоматизацию на уровне, который только недавно казался фантастикой.
Вот на что нам обратить внимание: когда ты начинаешь работать с RegTech, тебе не надо ждать, пока кто-то вручную отработает этот процесс или подождёт, пока все отчёты соберутся. Тут всё будет летать в реальном времени, и эти системы успевают пережёвывать такие объёмы данных, с которыми человек и не подумает работать. Технологии, они вот такие - зловещие и полезные одновременно.
Так что в контексте AML это уже не просто выбор "не забыть заполнить отчёт", а решение, которое берёт на себя ответственность в обеспечении соответствия. И этот софт не просто как отдалённый помощник, а реально становится тем инструментом, который работает в связке с другими системами компании. Тут не просто задачи решаются, а реально комплексный подход.
Эволюция от manual к automated
Вспоминаем старые добрые времена, когда в compliance работали фактически все методы: документы, бумажки, ручные проверки, отчётность. Всё то, с чем каждый, кто хоть раз видел работу в финтехе, не раз сталкивался. Была эпоха отчётов, и эта эпоха ручного выполнения задач ушла в прошлое только благодаря быстрому росту технологий. Сам процесс был долгим и муторным, и даже малейшая ошибка стоила уйму времени и денег.Но… что произошло? Время шло, бизнесы росли, транзакций стало больше, и вот, уже понятно, что такой подход - это полный провал. Системы начали умнеть и адаптироваться. Всё больше стало выходить RegTech-платформ с автоматизацией, и вот, эти платформы пришли как спасение. Ты уже не должен сам вручную проверять каждый блок данных или вносить данные в систему. На место старых хрупких алгоритмов пришли мощные технологии, которые не только мониторят, но и понимают, что происходит, и на лету определяют потенциальные риски.
Да, если раньше ты сидел, например, с таблицами и сравнивал какие-то цифры, то теперь просто включаешь систему, и она сама анализирует всю информацию, сопоставляет данные и отправляет тебе алерты. Никаких потерь времени на ручной труд. И с каждым днём автоматизация становится всё более мощной. Вместо простых правил, которые применялись раньше, теперь у нас в ход идут алгоритмы с машинным обучением, которые способны обучаться и адаптироваться под новые, ещё неизвестные схемы отмывания.
Короче говоря, всё стало быстрее, умнее и точнее. Мы перешли от традиционного ручного метода к реальной технологии, которая управляет рисками.
Регуляторные драйверы
Ну и как же без регуляторов? Они-то, собственно, и были теми, кто подталкивал всё это к реальному развитию. Когда на горизонте появились такие органы, как FATF с их рекомендациями по AML, GDPR с требованиями защиты данных, бизнесам стало понятно, что сидеть сложа руки - это не вариант.Штрафы, санкции, угроза потерять лицензии - всё это было достаточно убедительной мотивацией. А если компания не будет соблюдать эти требования, то вряд ли она продержится на рынке. И вот тут как раз и приходит RegTech, который помогает быстро соответствовать всем стандартам и нормам, поддерживать уровень на высоте.
Важно понимать, что это не просто тренд. Это реально необходимость для бизнеса. Так что регуляторы, по сути, просто ускорили этот процесс, дав толчок к использованию таких технологий. Никакой магии, просто необходимость соблюдать требования для того, чтобы не вылететь с рынка или не заплатить огромные штрафы. Регуляторные требования как вечно действующий мотор, который и толкает платформы RegTech вперёд. Всё, что нужно бизнесу, это найти платформу, которая будет работать быстро, эффективно и, главное, соответствовать всем этим новым стандартам.
Критерии выбора платформы
Функциональность
Когда выбираешь платформу для RegTech, важно не только, чтобы она просто делала свою работу, но и, чтобы она помогала тебе работать быстрее и точнее. Без всяких шарлатанств. Платформа должна быть способна проводить мониторинг транзакций, анализировать риски и помогать с верификацией клиентов - ну то есть, всё то, что требуется в стандартных регуляторных задачах.Понятно, что не всякая система будет крута для всех задач. Некоторые платформы хороши для крупных банков, другие для маленьких финтех-стартапов. Важно, чтобы система с тобой говорила на одном языке. Например, у тебя может быть миллион транзакций, но если система не будет их быстро обрабатывать или своевременно оповещать о подозрительных операциях - нафиг такие системы. Удобная навигация, функциональные отчёты, возможность настроить под себя - вот что важно. Ну и конечно, не забывай, что система должна работать по всем этим направлениям в реальном времени.
Вот, к примеру, система может предсказать возможные риски на основе текущих данных, отслеживать паттерны, которые ты сам не всегда заметишь. Так что, если платформа ограничивается просто выполнением стандартных задач, это уже слабая карта. Надо искать решение с расширенной функциональностью, которое будет учить находить все потенциальные угрозы на ходу.
Интеграции
Платформа должна встраиваться в твою существующую инфраструктуру, не требуя, чтобы ты снова перестраивал всё с нуля. Работать с CRM, ERP и другими системами - ну это прямо необходимость. Является ли система гибкой с точки зрения интеграций? Когда-нибудь ты получишь новые решения или технологии, и, конечно, тебе захочется подключить их без проблем. Чем проще этот процесс, тем меньше головной боли в будущем.Ты не хочешь видеть платформище, которое потребует от тебя целый месяц для того, чтобы запустить первую интеграцию. Поэтому выбирай систему, которая поддерживает API, веб-сервисы, стандарты для интеграций и вообще работает на том уровне, на котором ты сейчас находишься. Чем проще подключить новую систему, тем лучше. Иначе все эти регуляторные платформы превращаются в просто гигантские, но не особо полезные коробки.
Масштабируемость
Есть такая штука, как "рост", бизнес постепенно масштабируется. Транзакции растут, количество клиентов растет, твои отчёты должны тоже масштабироваться, и ты не хочешь, чтобы твоя платформа стояла в очереди с обновлениями, когда всё вокруг движется.Масштабируемость важна, как не знаю что. Ты не хочешь завтра столкнуться с тем, что система не выдерживает нагрузки. Тебе нужно, чтобы платформа могла работать как на десятки, так и на миллионы клиентов. В идеале это должна быть система, которая расширяется по мере роста бизнеса, не ломая всё внутри, а как бы подстраиваясь под твои требования и объёмы данных.
В принципе, это и есть основной тест для платформы: если ты можешь увеличить количество клиентов без проблем, и платформа просто плавно поддерживает это, то всё круто. Если же её начинает трясти, как старую копейку на скорости, тогда пора искать что-то получше.
Мы также подробно разбирали, как формируется риск‑ориентированный подход в AML, включая оценку клиента, организацию KYC/CDD/EDD и построение эффективного мониторинга транзакций на основе реальных AML‑метрик и требований.
Международные решения
NICE Actimize
Если говорить о крупнейших игроках на рынке, то NICE Actimize стоит как минимум на пьедестале. Это решение по автоматизации AML - одно из самых масштабируемых и гибких, которое способно охватить все аспекты compliance. Платформа используется не только для мониторинга транзакций, но и для управления рисками, верификации клиентов и выявления мошенничества.Что тут реально круто - это возможности по машинному обучению. Actimize использует ИИ, чтобы в реальном времени обнаруживать аномалии в данных и предсказывать, что может быть связано с подозрительными операциями. Конечно, такая система требует настроек, но если твоя компания работает на международном уровне или в мульти-юрисдикционных странах, Actimize окажет отличную поддержку. Преимущество ещё и в том, что она поддерживает огромные объёмы данных, благодаря чему твой бизнес будет на высоте - будь ты стартапом или глобальным игроком на рынке.
И ещё стоит отметить, что Actimize не просто платформа для всего. Это целая экосистема, которая также предоставляет кастомизированные решения для нужд бизнеса. Но опять же, сложность интеграции и стоимость - вот что может отпугнуть малые и средние компании.
SAS Anti-Money Laundering
Система SAS Anti-Money Laundering - это мощный инструмент для анализа и управления рисками, которая нацелена не только на выявление подозрительных операций, но и на создание отчётности, соответствующей всем международным требованиям. Одно из главных преимуществ SAS - это его аналитическая мощь. Платформа не просто отслеживает транзакции, но и проводит глубинный анализ данных, выявляя риски на основе исторических данных и моделей поведения.Но есть нюанс: SAS, как и Actimize, не дешёвый продукт. Это скорее решение для крупных организаций с более серьёзными требованиями. Если твоя компания - это не что-то вроде маленькой финтех-стартапа, а крупный банк или международная корпорация, тогда SAS будет отличным выбором. Платформа помогает с многими задачами: от мониторинга транзакций и верификации клиентов до обработки и анализа данных. В плане функционала она реально одна из лучших, хотя и требует значительных вложений как в установку, так и в обучение.
Refinitiv World-Check
Refinitiv World-Check - это почти синоним глобальной проверки и мониторинга рисков. Если вам нужно что-то мощное и проверенное временем, то это оно. World-Check фокусируется в первую очередь на проверке клиентов, включая санкционные списки и PEP (Politically Exposed Persons). Платформа использует огромные базы данных для идентификации высоких рисков, что для международных игроков в финансовой сфере может быть жизненно необходимым.Особенно интересна её возможность масштабироваться: если у вас небольшой бизнес и только начинаете, вам подойдут базовые функции. Но если масштабы увеличиваются, World-Check прекрасно поддерживает большие объемы данных и сложные процессы.
Что важно: платформа умеет не только искать подозрительные транзакции, но и проверять исторические данные по контрагентам, их связь с потенциально опасными лицами и организациями. В общем, если тебе нужно делать ставку на комплексную проверку клиентов и партнёров, Refinitiv стоит того, чтобы рассмотреть её.
Feedzai
Ну и вот Feedzai - решение, которое пришло с акцентом на искусственный интеллект и машинное обучение. Feedzai - это скорее для тех, кто ценит гибкость и быстрые реакции. Платформа использует AI для анализа транзакций, что позволяет обнаруживать аномалии на лету. У Feedzai мощный набор инструментов для автоматизации не только мониторинга транзакций, но и для предсказания будущих рисков на основе текущих и исторических данных.Ключевое преимущество Feedzai - это её способность подстраиваться под конкретные нужды бизнеса, быстро адаптироваться и работать с миллионами транзакций. В отличие от более традиционных решений, Feedzai не требует крупных инвестиций на начальном этапе, что делает её привлекательной для стартапов и малых компаний, но при этом она прекрасно масштабируется, если нужно.
Ещё один момент - это её способность работать с огромными объёмами данных в реальном времени. Для компаний, которые работают с финтехом или не имеют времени для долгих проверок и блокировок, Feedzai будет хорошим выбором.
Российские платформы
Diasoft AML
Когда речь заходит о Diasoft, однозначно нельзя не заметить, что это одна из самых серьёзных платформ на российском рынке. Технологии для AML, которые Diasoft предлагает, реально заточены под локальный рынок. Это не просто платформа для всего, а инструмент, который встраивается в работу как нож в масло - полностью адаптирован под российские реалии и требования. Если у тебя есть такой бизнес, который не собирается плавать в международных водах, а фокусируется на локальном рынке, то Diasoft - это то, что нужно.И тут важно: Diasoft не просто мониторит транзакции или отлавливает подозрительные операции. Она использует машинное обучение для анализа и прогнозирования. Платформа пытается предсказать, какие операции могут быть фальшивыми или подозрительными, основываясь на огромном объёме данных. Так что ты не просто сидишь с кучей отчётов, а реально получаешь инструменты для быстрого реагирования.
Вот только есть один нюанс: Diasoft хорош для местных задач. Но если ты работаешь по всему миру, система не всегда будет идеальной, потому что она заточена именно под российскую нормативку и стандарт. В любом случае, если твоё дело - это работа на российском рынке, Diasoft - отличный выбор, особенно если твои цели просты и понятны.
ЦФТ
Платформа от ЦФТ - это как раз тот случай, когда не хочется тратить время на лишние разборки и подстройки под разные системы. Она как бы сама подстроится под тебя, если тебе нужно решение для работы с транзакциями в реальном времени. Работает ли она с банками, ли она с малым бизнесом? О, она работает. И с одним, и с другим. И с теми, кто в основном живёт на российском рынке, и с теми, кто в СНГ.Преимущество ЦФТ в том, что её решения для AML автоматически включают в себя верификацию клиентов, проверку их данных и транзакций. Платформа интегрируется с другими банковскими системами и берёт на себя всю ту работу, которая раньше отнимала кучу времени. Да и плюс, они работают с множеством локальных требований и стандартов, что для российской компании будет огромным плюсом.
Но вот если ты работаешь не только с Россией, а хочешь расширяться за границу, ЦФТ вряд ли будет твоим идеальным другом. Это всё-таки решение для локального рынка. Для международных операций тебе придётся подумать о дополнительных инструментах, а значит, расходы на внедрение и интеграцию могут стать непосильными.
Инфосистемы Джет
Инфосистемы Джет - это что-то среднее между универсальностью и специальной настройкой. Платформа нацелена на крупные банки и крупные компании, которым важна точность и скорость при обработке данных. Тут важен не просто мониторинг транзакций, но и полная обработка данных в реальном времени. Технологии, которые используются, помогают не только выявлять мошенничество, но и делать прогнозы, которые могут предотвратить проблемы до того, как они вообще возникнут.Что интересно, так это то, что Инфосистемы Джет дают много пространства для настройки и кастомизации. Ты можешь подогнать платформу под любые свои нужды и требования. Проблемы с интеграцией? Их нет. Платформа адаптируется, как к старым банковским системам, так и к новым. Зачем мучиться с настройками и ждать интеграции, если можно просто сделать всё на лету?
Но как и у большинства платформ, тут есть свои особенности, которые стоит учитывать. Сильно порезать функционал вряд ли получится, а значит, если тебе нужно что-то простое и понятное для небольшой компании, скорее всего, стоит поискать что-то попроще. Инфосистемы Джет - это решение для тех, кто действительно работает с большим объёмом данных и нуждается в масштабируемой системе.
Transaction Monitoring
Rule-based vs ML
Слушай, если ты хочешь понять, как вообще работают системы мониторинга транзакций, то тебе нужно разобраться в двух подходах, которые как два разных мира. Это rule-based и машинное обучение (ML). Два типа, которые уже давно разделили рынок, и каждый из них по-своему поразил этот мир.Rule-based системы основаны по старым правилам: просто прописываешь фильтры, и всё. Если транзакция не совпадает с заданными критериями (например, если сумма больше 100 тыс. или идет транзакция из определённой страны), система срабатывает и помечает её как подозрительную. Удобно, стабильно, не нужно ломать голову, но… есть одно НО. Эти системы не могут увидеть нового. Когда появляется какая-то новая схема, которая не прописана в правилах, система может просто не среагировать. И если кто-то умело замаскирует операцию, то тут все ваши заданные фильтры становятся бессильными.
А вот с машинным обучением всё по-другому. Эти системы, как правило, не ограничиваются только фильтрами. Они учат систему на основе данных, анализируют поведение клиентов и на основе этого предсказывают возможные риски. Оно в реальном времени оценивает поведение клиента, видит, когда он отклоняется от привычной схемы и может поймать даже те операции, которые не вписываются в заранее заданные правила. Могу сказать, что это куда более динамичное решение, и, если оно настроено правильно, то оно адаптируется к новым угрозам, не требуя постоянных обновлений правил.
Главное, что нужно помнить: ML-системы значительно умнее и гибче, но при этом дороже. Они могут обучаться на большем объёме данных, отслеживать более сложные паттерны и предсказывать риски. Но, если ты не готов вкладывать деньги на внедрение, есть хороший шанс, что тебе подойдёт система rule-based, которая будет делать своё дело по старинке - по чёткому и понятному алгоритму.
Alert Management
Вот где начинается реально важная штука - управление алертами. Всё дело в том, что система может генерировать алерты - уведомления, что что-то пошло не так. Но тут начинается проблема: эти алерты могут быть... ну, мягко говоря, не всегда полезными. Потому что если у тебя каждый раз выскакивает уведомление о подозрительной транзакции, ты можешь застрять в рутине, проверяя всё подряд. И поверь, это может сжрать кучу времени и ресурсов.Поэтому одна из главных задач платформ - не просто генерировать эти алерты, а фильтровать их. Платформа должна сама понять, какие из уведомлений на самом деле важны, а какие - просто шумиха. Задача - сделать так, чтобы ты не тратил время на подозрительные транзакции, которые в конечном итоге окажутся ошибкой. Вместо этого система должна подбирать лишь те, которые действительно требуют твоего внимания.
Системы на базе машинного обучения с этим справляются гораздо лучше. Они учат различать важные и неважные сигналы, так что ты получаешь уведомления, которые действительно имеют смысл. В отличие от обычных rule-based систем, где тебе по факту нужно самому фильтровать мусор. Это как если бы ты получил алерт, который уже разбит по категориям, и тебе нужно лишь немного потратить времени на анализ.
Что стоит помнить: с alert management на базе ML ты получаешь не только умную фильтрацию, но и возможность быстрее реагировать на важные риски. Всё это происходит в реальном времени, а значит, у тебя всегда есть шанс поймать проблему до того, как она вырастет в серьёзный риск.
KYC/CDD Automation
Ты, наверное, сам знаешь, что с KYC и CDD вообще без автоматизации делать нечего. Это не тот процесс, который можно спокойно оставить на потом, надеясь, что всё как-то сложится. Проверка клиентов - это не просто тянущийся список документов и формальностей. Это риск, и если ты не убедишься, что всё сделано правильно с самого начала, то потом на тебя свалится куча неприятностей. А вот автоматизация этих процессов, в свою очередь, позволяет как-то минимизировать этот риск и не тратить дни на одну проверку.Когда-то всё это было сплошной ручной работой - тянул документы, сверял, не забывал ли клиент что-то важное и так далее. Было не так весело, как сейчас, скажем прямо. Но тут на помощь приходит технологический прогресс, и теперь система может проверить всю информацию о клиенте за несколько минут, а не за неделю.
Ты, возможно, слышал про машинное обучение в контексте автоматизации KYC/CDD. Так вот, это не просто рекламный трюк. Система реально начинает понимать данные. Вместо того чтобы полагаться на жёсткие правила и фильтры, она учит сама - находит аномалии в поведении клиентов, распознаёт подозрительные схемы и, что важнее всего, сама решает, что важно, а что нет. Вопросы по банку и базам данных она решает на лету. Это как если бы у тебя был не просто помощник, а реальный аналитик, который быстро считывает информацию и сразу выдает результат.
Это не просто ускоряет процесс, но и делает его точным. В реальном времени, без потери качества. Раньше, если у тебя был крупный поток клиентов, ты мог засесть на неделю за одну проверку. Сейчас же, если твоя система настроена правильно, она делает всю эту работу за несколько минут. Плюс система обучается с каждым новым клиентом, её алгоритмы становятся всё умнее и точнее.
Говоря про интеграцию: никуда без неё. Платформа должна играть с твоими уже существующими системами, а не тратить месяц на подключение и настройку. Причём это должны быть интеграции с актуальными базами данных, которые точно знают, как нужно работать по всем стандартам. Если платформа не подтянет всё это, тебе снова придётся вручную собирать эти данные, а ты же не хочешь это снова переживать, правда?
Что важно: автоматизация KYC и CDD не просто про ускорение процесса. Это про сокращение рисков, которые неизбежны, если ты всё делаешь вручную. Система анализирует все данные, сверяет их, фильтрует и даёт тебе результат. Ты не просто сокращаешь время - ты минимизируешь вероятность ошибок, что не менее важно.
Автоматизация этих процессов - это не просто тренд. Это реальная необходимость для бизнеса, который не хочет попасть в чёрный список или получить огромные штрафы. И да, с такими системами проще не просто следовать требованиям, но и держать руку на пульсе всех изменений, что происходят в законодательстве.
Заключение
Итак, если подытожить всё, что мы разобрали, становится очевидным: в мире RegTech нет места старому доброму подходу, который полагается на ручной труд и устаревшие системы. Технологии быстро врываются в процесс и делают его не только эффективнее, но и безопаснее. В 2026 году без автоматизации AML, KYC и CDD работать в этом секторе уже просто невозможно - будь ты маленький финтех-стартап или крупный международный игрок.Каждая платформа - будь то международное решение или российская разработка - имеет свои сильные стороны. Системы с машинным обучением и искусственным интеллектом давно перешли в разряд обязательных инструментов для бизнеса, который не хочет рисковать. Они предлагают не только скорость и точность, но и гибкость в обработке данных, чего нельзя достичь, полагаясь на старые фильтры и шаблонные правила.
К чему мы пришли? Суть в том, что в сфере AML и compliance выигрывают те, кто не боится внедрять новые технологии, кто понимает важность автоматизации, кто готов инвестировать в интеллектуальные решения, которые с каждым днём становятся всё доступнее и умнее. А значит, если ты ещё не подключился к этому движению, то подумай, а не пора ли тебе это сделать?
Последнее редактирование:
