Как встроить AI в финтех-приложение и не угробить безопасность данных
AI уже изменил финтех — ускорил скоринг, автоматизировал антифрод, научил системы понимать клиентов.
Но вместе с этим он стал источником самого большого страха у владельцев финансовых сервисов: а что, если утекут данные?
Сегодня расскажу, как встроить AI в финтех-приложение так, чтобы не потерять контроль над безопасностью.Покажу на реальных кейсах ItFox —как мы строили систему финансовых агентов в Нигерии (проект Gapp) и как создавали безопасный AI-поиск для инвестиционной платформы (проект RAG).
Расскажу:
- как AI помогает автоматизировать процессы без риска;
- какие ошибки чаще всего допускают компании при интеграции моделей;
- и почему безопасность нельзя «прикрутить потом».
И да, будет немного философии. Потому что без неё в AI никуда — слишком легко увлечься технологиями и забыть о людях, ради которых всё это создаётся.
Когда AI становится опасным
AI в финтехе внедряют для скоринга клиентов, анализа транзакций, антифрода, автоматизации поддержки и многого другого.Но чем больше задач мы передаём алгоритмам, тем выше цена ошибки.
Типичные проблемы я вижу постоянно:
- внешние модели подключают без аудита;
- данные для обучения не анонимизируются;
- результаты работы ИИ никто не проверяет;
- а решения принимаются на основании «чёрного ящика», который сам не может объяснить, почему отказал клиенту в кредите.
Технологически всё работает, но юридически и этически — катастрофа.В финтехе каждая цифра имеет значение, и если алгоритм ошибается, страдает не просто статистика — страдают люди.
Кейc из практики: как мы внедряли безопасный финтех в Нигерии
Gapp — финтех-приложение, созданное для рынка Нигерии, где до недавнего времени экономика держалась на наличных и POS-агентах — людях с терминалами, которые снимали и переводили деньги за комиссию.
Проблема была в том, что система работала почти без контроля.Мошенничество, двойные транзакции, отсутствие чёткой идентификации агентов — всё это приводило к потере денег и доверия.
Задача, с которой пришёл клиент: сделать переводы простыми, но безопасными.
Мы создали экосистему, где пользователи могли:
- переводить деньги через приложение;
- снимать и вносить наличные у проверенных агентов;
- оплачивать товары и услуги онлайн;
- вести учёт доходов и расходов.
Но главное — мы встроили систему рейтингов и верификации POS-агентов.AI-алгоритмы анализировали транзакции, выявляли подозрительную активность, формировали рейтинг надёжности.Каждая операция проходила трёхуровневую проверку, а личные данные пользователей шифровались.
В итоге пользователи получили инструмент, которому можно доверять.А уровень мошенничества среди агентов снизился.
Для меня этот проект стал уроком: безопасность — не отдельный модуль. Это архитектура всего решения.Если бы мы просто добавили ИИ-скоринг в конце, ничего бы не вышло. Мы изначально строили систему так, чтобы данные не гуляли между сервисами, а каждый модуль понимал, кто к нему обращается и зачем.
Второй пример: RAG и безопасный поиск в инвестиционной платформе
Ещё один проект, где безопасность и AI шли рука об руку, — это RAG-проект.
Это интеллектуальная поисковая система для платформы, объединяющей проекты, инвесторов и консультантов.Задача была не просто «поискать по ключевым словам», а понимать смысл запроса и отвечать так, чтобы результат был точным и проверенным.
Мы использовали подход Retrieval-Augmented Generation (RAG).Если объяснять просто:
- AI не придумывает ответ, а ищет его в проверенных источниках (векторной базе данных).
- Эти источники заранее структурированы и очищены — без лишних или чувствительных данных.
- Модель формирует ответ на основе надёжной информации, а не случайных фрагментов из интернета.
Мы построили pipeline, где данные собирались, нормализовались и проходили анонимизацию, после чего сохранялись в ChromaDB.Когда пользователь задавал вопрос, система находила наиболее релевантные документы, и только после этого AI-модель формировала текст.
Это не только ускорило поиск, но и минимизировало риск «галлюцинаций» — когда AI выдаёт убедительную, но ложную информацию.И главное — данные никогда не покидали контролируемый контур.
После внедрения RAG пользователи стали получать точные ответы в два раза быстрее, а система перестала выдавать "враньё".Для финтех-сегмента, где любая ошибка может стоить миллионы, это критично.
Почему безопасность должна проектироваться заранее
Часто компании воспринимают безопасность как "чекбокс перед релизом":прошли тестирование, добавили шифрование — готово.
Но в реальности безопасность AI-систем — это стратегия.Она начинается с архитектуры.
Вот что я вынесла из практики:
- AI-модуль должен быть изолирован.Не давать ему прямого доступа к пользовательским данным. Только к обезличенным наборам.
- Должен быть уровень верификации данных.Перед тем как что-то «кормить» модели, важно понять, откуда это пришло и можно ли этому доверять.
- Explainability — обязательна.Если AI принимает решение, нужно понимать, почему. В противном случае вы получите непредсказуемую систему, которая может «отказать» клиенту просто потому, что не распознала имя.
- Мониторинг и логирование.AI не просто обучают — его поведение нужно отслеживать, анализировать и корректировать.
Байка из жизни
К нам пришла компания, которая хотела добавить в своё приложение AI-скоринг для микрокредитов.Они нашли готовую модель и уже собирались подключать API.
Мы спросили, как она обучилась.Ребята не знали, зато знали, что у нее куча хороших отзывов.
Через неделю тестов выяснилось, что система отказывает всем пользователям, у которых в анкете нет отчества.Алгоритм просто «решил», что неполные данные — это риск мошенничества.Никакого злого умысла — просто тупая логика без контекста.
И вот это типичная история: AI сам по себе не опасен, пока его держат под контролем.
При этом я часто слышу:— Мы не можем тратить месяцы на безопасность, рынок ждёт!
Понимаю. Скорость важна.Но не в ущерб качеству. Особенно в подобных вопросах.
На проектах вроде Gapp и RAG мы как раз научились делать всё быстро и безопасно.Когда каждая часть системы — от хранения данных до логики AI — спроектирована с защитой по умолчанию.
Я убеждена, что роль руководителя в технологическом бизнесе — не просто внедрять новые решения, а удерживать баланс между инновацией и безопасностью.Да, AI делает финтех-приложения умнее.Но если он подрывает доверие пользователей, то весь смысл теряется.
Немного философии
Иногда кажется, что AI хотят встроить во всё — от банков до кофемашин.Но никто не спрашивает: «А где хранятся данные?»
Мы живём во время, когда данные стали новой валютой.И чем больше мы доверяем ИИ принимать решения, тем больше ответственности на тех, кто этот ИИ создаёт.
Сегодня безопасность — не функция, а культура.
Вместо вывода
Интегрировать AI в финтех-приложение можно за пару недель.Сделать это безопасно — требует дисциплины, архитектурного мышления и немного смирения.
AI не панацея. Он не решает проблемы бизнеса сам по себе.Но если его встроить грамотно — он действительно делает систему умнее, быстрее и надёжнее.