Автоматизация хаоса — это ускорение катастрофы: Максим Гречихо о реальном финтехе

О пути и «гиперпрыжках» в ИТ

— Максим, у вас впечатляющий бэкграунд: 17 лет в индустрии и более 150 реализованных проектов. Расскажите о самых масштабных вызовах, которые сформировали ваш подход к управлению.

— В банковской автоматизации я прошел путь от первых тяжелых монолитов до современных микросервисных экосистем. Моя специализация — это всегда критически сложные, «высокотемпературные» проекты. На моем счету три глубоких миграции ИТ-ландшафтов при слиянии крупнейших банковских игроков. Это задачи, которые включают консолидацию абсолютно разрозненных систем в единую целевую архитектуру.

Но, пожалуй, самым драйвовым вызовом в карьере стал запуск банка «с нуля», когда стояла задача резкого масштабирования с 60 до 3 500 человек всего за год. Представьте: вам нужно не просто нанять людей, а выстроить соответствующую ИТ-инфраструктуру, ПО и персонал, которые выдержат такой взрывной рост и не развалятся. Последние 11 лет я занимаю руководящие должности, управляя командами от 35 до 600 ИТ-специалистов полного цикла — от разработки до сопровождения и эксплуатации инфраструктуры. Мой подход прост: ИТ — это не обслуживающая функция, а фундамент, который позволяет бизнесу расти кратно.

— Где вы сейчас и почему выбрали именно группу СВОЙ для следующего этапа карьеры?

— Сейчас я занимаю позицию технического директора (CTO) в Своем Банке, одном из ключевых проектов финтех-группы. О возможности присоединиться к команде я узнал от коллег и, честно говоря, был поражен амбициозностью целей. Здесь ИТ — это основной двигатель бизнеса. Культура компании и темпы принятия решений совпали с моим видением эффективного финтеха.

Сейчас в мои обязанности входит управление всей ИТ-вертикалью: работа с бюджетом, ФОТ, КПЭ и, самое главное, развитие наших кросс-функциональных команд. Мы находимся в фазе интенсивной трансформации: параллельно внедряем новую АБС (автоматизированную банковскую систему) и активно выводим на рынок новые сервисы. Это накладывает особую ответственность — нужно и фундамент менять, и фасад достраивать одновременно, сохраняя высочайшее качество.

Про «железо» и запредельные нагрузки: 99,99% — это не просто цифры

— Когда мы говорим о нагрузке в современном финтехе, о каких цифрах идет речь? Что скрывается за понятием «высокая доступность»?

— Нагрузка в финтехе — это не только количество кликов в приложении. Это сотни тысяч транзакций в пиковый час, тысячи параллельных запросов к API и базам данных, работа антифрод-систем на базе ML в реальном времени и жесточайший комплаенс. У нас SLA по доступности — 99,99%. Чтобы вы понимали: это суммарно не более 4,4 минуты простоя в месяц. Превысил этот лимит — потерял лояльность клиентов и получил огромные репутационные риски.

Под капотом современного банка скрывается огромный технологический стек. Это и микросервисы в Kubernetes с автомасштабированием, и сложные системы мониторинга (Prometheus, Grafana, ELK). Добавьте сюда работу с Data Lake и Data Warehouse для аналитики в реальном времени, а также постоянную инспекцию трафика системами защиты уровня WAF.

— Что сегодня сложнее: быстро «выкатить» фичу или сделать так, чтобы она не «легла» под трафиком?

— Это ложная дилемма. В финтехе скорость и стабильность должны идти рука об руку. Разработка здесь осложняется регуляторными нормами (ЦБ РФ, ФЗ-152, PCI DSS) и необходимостью интеграции с legacy-системами. Даже простая, на первый взгляд, функция может потребовать сложной цепочки взаимодействий с платежными системами и внешними шлюзами.

Если ты гонишься за скоростью, но пренебрегаешь архитектурной чистотой, цена ошибки будет запредельной. Мы решаем это через DevOps-практики: canary-релизы, feature-flags и непрерывное стресс-тестирование. Но если нужно выделить «зону риска», то чаще всего платформы ломаются не в самом коде, а на «стыках» — в зонах коммуникации между командами и при интеграциях. Когда нет явного владельца процесса на границе двух систем, там начинают копиться ошибки.

AI: новая «операционная система» или хайп?

— Максим, тема ИИ сейчас везде. Где в финтехе он уже стал реальностью, а где остается маркетинговым лозунгом?

— AI в финтехе давно перестал быть просто маркетинговым лозунгом и сегодня кардинально меняет ключевые зоны работы банка. Прежде всего, это касается антифрода и скоринга, где предиктивные модели анализируют паттерны поведения гораздо точнее и быстрее любой традиционной системы правил. В клиентском сервисе мы видим прямую эффективность: чат-боты уже забирают на себя до 80% типовых запросов, освобождая людей для действительно сложных задач.

Не менее важная трансформация происходит и внутри ИТ-команд — использование генеративных моделей в процессе разработки реально ускоряет написание кода, рефакторинг и подготовку документации. При этом я бы не стал называть искусственный интеллект «операционной системой» в буквальном смысле. Это, скорее, «умный ассистент» или высокоуровневый оркестратор, который связывает разрозненные инструменты и данные в единую адаптивную среду.

— Есть мнение, что ИИ заменит разработчиков. Вы с этим согласны?

— ИИ не заменит человека, но он радикально трансформирует его роль. Разработчик из исполнителя превращается в архитектора и супервизора AI-процессов. Мы будем тратить меньше времени на шаблонный код и больше — на проектирование архитектуры и проверку того, что выдал ИИ. Ценность специалиста теперь измеряется не скоростью написания строк, а способностью гарантировать надежность и этичность продукта.

Кстати, об этичности. В финансах нельзя просто «довериться» модели. Есть проблема «галлюцинаций» генеративного ИИ, когда нейросеть выдает ложные данные за истинные. В банке это недопустимо. Поэтому сегодня критически востребованы специалисты по AI Governance и «объяснимому ИИ», которые умеют проверять алгоритмы на предвзятость и соответствие жесткой регуляторике.

— А что касается СТО: приходится ли становиться стратегом данных в большей мере, чем просто техническим руководителем?

— Безусловно. Роль CTO сегодня проходит через мощную трансформацию: мы все меньше занимаемся разработкой в чистом виде и все больше — стратегией данных. Согласно свежим исследованиям, почти 70% технических директоров подтверждают, что ИИ сместил их фокус с чисто технологических аспектов на стратегическое управление.

Сегодня CTO — это человек, который сидит за одним столом с бизнесом и принимает решения, опираясь на цифры, а не на интуицию. Мы используем машинное обучение и предсказательное моделирование не потому, что это модно, а чтобы минимизировать риски и кратно повысить эффективность процессов в реальном времени.

В финтехе это ощущается особенно остро. Моя зона ответственности теперь простирается от архитектуры электронных платежей до обеспечения тотальной безопасности данных и, что самое важное, прямого влияния на клиентский опыт. По сути, технический руководитель становится архитектором цифровой среды, где данные превращаются в главный рыночный рычаг.

О «физических» пределах и фатальных ошибках

— Какая ошибка в финтех-разработке сегодня стоит дороже всего?

— Самая дорогая ошибка — это баг в бизнес-логике, наложенный на высокую частоту операций. Когда система ошибается один раз, это неприятно. Когда она делает это 40 раз в секунду, это катастрофа.

Классический пример — случай с Knight Capital в 2012 году, когда из-за ошибки в коде торгового бота компания потеряла 440 миллионов долларов всего за 45 минут. В современных реалиях к этому добавляется еще и «регуляторный хвост»: любая утечка данных из-за кривой аутентификации или забытого патча — это не просто убыток, это прямой риск отзыва лицензии. Устранение последствий всегда обходится в десятки раз дороже, чем качественная профилактика, архитектурный надзор и аудит на этапе проектирования.

— Существует ли предел автоматизации в банке?

— Физического предела как абсолютного барьера не существует, но есть ограничители скорости. Главный тормоз — это качество фундамента. Не зря говорят, если автоматизировать хаос, вы просто получите автоматизированный хаос, где ошибки будут плодиться с промышленной скоростью. Без четко выстроенных и формализованных бизнес-процессов внедрять сложный ИИ — это как ставить двигатель от спорткара на телегу.

Поэтому, на мой взгляд, в ближайшие годы вектор сместится с попыток «заменить человека во всем» на создание гибридных моделей. Будущее за системами, которые прозрачны, подконтрольны человеку и умеют объяснять свои решения. Мы будем автоматизировать все, что рутинно и понятно, но оставим финальный контроль там, где нужны этика, интуиция и ответственность.

Недооцененные риски: аутсорсинг и человеческий фактор

— О чем часто забывают ИТ-команды в погоне за инновациями?

— Многие недооценивают риски, связанные с аутсорсингом критических процессов. Передача функций внешним подрядчикам экономит ресурсы, но создает опасные уязвимости в цепочке поставок (supply chain attacks). Можно потерять контроль над ключевыми активами — HSM-модулями, криптографическими ключами, журналами событий. Если сбой произошел у партнера, ответственность перед клиентом и ЦБ все равно несет банк.

Не менее важен человеческий фактор. ИТ-команды часто фокусируются на «железе» (WAF, IDS/IPS), но забывают о культуре безопасности. Фишинг по-прежнему остается главным вектором атак. Без системного обучения сотрудников и кросс-функционального взаимодействия между ИТ, ИБ и бизнесом даже самые дорогие технологии не обеспечат защиты.

Взгляд в 2030 год: кванты, экология и метанавыки

— Какой стек и компетенции будут критически важны для ИТ-команды банка через 3–5 лет?

— Мы уйдем в сторону глубокой безопасности и адаптивности. Я бы выделил четыре ключевых направления. Во-первых, это постквантовая криптография. С появлением квантовых компьютеров традиционное шифрование станет уязвимым. Нам потребуются специалисты, способные внедрять квантово-устойчивые алгоритмы. Конечно же, это все при допущении, что развитие квантовых компьютеров произойдет к 2030 году — есть большая вероятность, что это скорее про конец 2030-х.

Далее — Low-code/No-code платформы. Это станет обязательным скиллом для быстрой проверки гипотез и интеграции визуальных сред с корпоративными системами.

Также стоит отметить ИТ-экологию, так как управление энергопотреблением алгоритмов станет обязательным, а способность внедрять принципы circular economy в ИТ — это ближайшее будущее. Однако, если анализировать динамику последних четырех лет и текущую мировую повестку, становится очевидно, что фокус приоритетов бизнеса несколько сместился. Сейчас компании и рынок сосредоточены на более насущных технологических вызовах, поэтому массовое внедрение ESG-технологий, скорее всего, уйдет за горизонт 2030 года, когда вопросы глобальной энергоэффективности снова станут доминирующим трендом.

И, наконец, метанавыки — критическое мышление, коллаборация и умение работать на стыке ИТ, финансов и этики также выйдут на передний план. Выиграют те команды, которые смогут максимально быстро адаптироваться к изменениям и видеть за каждой строчкой кода реальную ценность для бизнеса.

— А что, на ваш взгляд, сильнее всего изменится в финтехе через 5 лет?

— Если пофантазировать, то через пять лет мы перестанем воспринимать банк как место, где лежат деньги или выдаются карты. Финтех окончательно трансформируется в бесшовную технологическую экосистему. Ждать упрощения не стоит — конкуренция и запросы клиентов, наоборот, подталкивают нас к усложнению функционала. Банки станут «точкой входа» в обычную жизнь: от телемедицины и образования до логистики.

Но главным драйвером станет переход ИИ от простых задач вроде антифрода к тотальной персонализации. Система перестанет просто предлагать продукты, она начнет предвосхищать ваши потребности. Например, банк сам предложит рефинансировать ипотеку, «увидев» в планах вашу смену работы, или подберет идеальный инвестиционный портфель, проанализировав календарь крупных трат на год вперед. Мы уже сегодня видим этот потенциал при решении по-настоящему сложных внутренних задач. Например, в процессах миграции данных и интеграции с новой АБС использование ИИ позволило нам существенно сократить трудозатраты. Это прямое доказательство того, что технология эффективно работает не только на внешнем «фасаде» для клиента, но и в самом ядре банковских процессов, оптимизируя то, что раньше требовало колоссальных человеческих ресурсов.

При этом границы между банками, стартапами и бигтехами окончательно размоются благодаря Open Banking и экономике API. Данные будут свободно циркулировать внутри доверенных систем, а клиенты станут оценивать нас не по количеству отделений, а по скорости реакции AI-ассистента и способности платформы решить их жизненную задачу — скажем, организовать отпуск в два клика, включая страховку и бронирование.

Технологически это потребует колоссальных мощностей: генеративный ИИ радикально сократит время вывода продуктов на рынок (time-to-market), а распределенные вычисления позволят обрабатывать этот гигантский поток аналитики в реальном времени. В итоге выживут не те, кто предложит самый простой интерфейс, а самые «умные» и адаптивные игроки, которые научатся превращать горы данных в реальную ценность для человека

— Что в итоге станет главным конкурентным преимуществом финтех-компаний?

— Синергия данных, ИИ и культура разработки. Но именно данные, грамотно используемые через призму алгоритмов и поддерживаемые современной архитектурой, формируют долгосрочное преимущество. Финтех сегодня — это уже больше технологическая платформа с лицензией, где технологии являются не обслуживающей функцией, а основой бизнеса.

— Ваш совет молодым CTO: на что тратить время — на архитектуру, процессы или людей?

— Распределять нужно равномерно, но с перекосом в сторону людей. Без сильной команды любая гениальная архитектура останется на бумаге, а процессы будут буксовать. Инвестируйте в людей, и они построят вам все остальное.

_____________________________________
Максим Гречихо — номинант ежегодного рейтинга «Топ-100 ИТ-лидеров» в 2026 году. В настоящее время на портале Global CIO проходит голосование за кандидатов, которое продлится до 4 мая 2026 года. Имена победителей будут объявлены на торжественной церемонии в Москве 27 мая 2026 года.