В январе 2026 года Accenture выпустил отчет Top Banking Trends 2026 — исследование о том, как банки перестают работать в рамках привычных ограничений. Генеративный и агентный ИИ, цифровые валюты и новые точки входа к клиенту меняют не отдельные продукты, а саму логику банковской модели.

Дисклеймер: это вольная интерпретация исследования Accenture. Перевод подготовила редакция «Технократии». Чтобы не пропустить анонс новых материалов подпишитесь на «Голос Технократии» — мы регулярно рассказываем о новостях про финтех и ИИ, а также делимся полезными мастридами и актуальными событиями.

Unconstrained banking: банки выходят за пределы старых рамок

Accenture описывает 2026 год как начало эпохи «unconstrained banking». Банки перестают быть ограничены прежними технологическими, организационными и продуктовыми рамками.

Речь не о том, что «появились новые технологии». Генеративный и агентный ИИ, цифровые активы и новые модели конкуренции не добавляются поверх старой системы. Они меняют сам принцип принятия решений и создания ценности.

В отчете фиксируется пересборка банковской модели сразу по шести направлениям: деньги, клиентский опыт, работа и таланты, технологии, риск и регулирование, конкуренция. Важно, что эти изменения происходят синхронно: сдвиг в одном блоке автоматически тянет за собой остальные.

Разбираем каждое направление — что меняется, какие цифры стоят за трендами и что с этим делать.

The Future of Money: Деньги перестают быть пассивным инструментом

Accenture формулирует этот сдвиг предельно прямо: «dumb money gets smarter». Деньги больше не пассивный носитель стоимости, а активный участник экономических процессов с логикой, условиями и возможностью действовать автономно.

Дальше сдвиг становится структурным. Меняются не только интерфейсы платежей, а сами рельсы движения денег и роли участников. В отчете выделяют три типа цифровой ликвидности, которые развиваются параллельно: стейблкоины, CBDC(цифровая валюта, которую выпускает центральный банк страны) и токенизированные депозиты. Это не конкуренты, а разные ответы на один вопрос — как быстрее, дешевле и надежнее перемещать деньги.

Стейблкоины уже вышли из экспериментальной зоны. За 12 месяцев к октябрю 2025 года их скорректированный платежный объем достиг 10,7 трлн долларов, а это около 81% объема Visa и в 6 раз больше PayPal. Сегодня цифровые валюты выглядят не как нишевая история, а как системный элемент финансового рынка. Tether, например, вошел в топ-20 крупнейших держателей US Treasuries. То, что начиналось как инфраструктура для крипты, стало системным платежным слоем.

CBDC движутся медленнее, но с другим весом. Более 130 стран находятся в пилотах и исследованиях. Для государств это суверенная цифровая наличность и прямой канал монетарной политики,  а для банков новая реальность расчетов, которую невозможно игнорировать. В Европе движение к цифровому евро Accenture называет одним из ключевых факторов перестройки платежной архитектуры.

Токенизированные депозиты выступают связующим звеном между классическим банковским балансом и DLT. По сути это все тот же депозит и обязательство банка, но в токенизированной форме. Такой формат сохраняет роль банков в создании денег и одновременно добавляет скорость расчетов и программируемость. Уже 87% финансовых институтов исследуют токенизацию. В Великобритании HSBC, Barclays и NatWest тестируют токенизированные депозиты не как R&D-эксперименты, а как основу будущей платежной инфраструктуры.

Следующий уровень — «agentic money» (программируемые деньги). Платеж исполняется не по нажатию кнопки, а при выполнении заданных условий: подтвержден инвойс, достигнут этап поставки, получен сигнал из логистической системы. Это снижает количество споров и делает денежные потоки предсказуемыми. Кейс Siemens и J.P. Morgan хорошо иллюстрирует эффект: компания сократила число банковских счетов на 50%, управленческую нагрузку на 70%, автоматизировала 80% зачетов и экономит более 20 млн долларов в год. Казначейство перестало быть операционным центром и превратилось в инструмент управления ростом.

Дальше появляются «agentic payments». Деньги начинают работать самостоятельно. ИИ-агенты прогнозируют потребности в ли��видности, выбирают момент платежей, оптимизируют валютные операции и маршруты расчётов в рамках заданных правил. Уже 35% потребителей готовы доверить ИИ финальный выбор и покупку под контролем, а 57% бизнес-лидеров ожидают, что агентная коммерция станет мейнстримом в ближайшие три года. Эксперименты Amazon с функцией «Buy for Me», когда ИИ-агент сам подбирает товар, заполняет данные и завершает покупку на стороннем сайте, не выводя пользователя из интерфейса, и партнерства PayPal с ИИ-платформами показывают, как точка входа к деньгам постепенно уходит за пределы банковских приложений.

Экономика платежей при этом смещается быстро. По оценке Accenture, к 2030 году до 13 трлн долларов трансграничных B2B-платежей могут перейти из традиционных рельс вроде SWIFT, SEPA и ACH в сторону цифровых валют, кошельков и небанковских провайдеров. Под угрозой оказывается около 13 млрд долларов комиссионных доходов. В агентных сценариях кошельки Big Tech способны полностью удерживать клиента внутри собственного стека, оставляя банкам роль инфраструктурного бэкэнда.

Риски растут вместе со скоростью. 78% банков ожидают всплеск мошенничества из-за цифровых валют и агентных систем, но 60% признают, что не готовы к этому операционно. Не хватает инструментов и процессов, рассчитанных на автономные транзакции. Поэтому регулирование здесь выступает не тормозом, а точкой доверия. MiCA в ЕС и инициативы в США создают основу для институционального масштаба.

В логике «unconstrained banking» деньги перестают быть продуктом. Они становятся интеллектуальной инфраструктурой. И ключевой вопрос для банков звучит просто: взять на себя роль оркестратора умных денег или уступить этот слой финтехам и BigTech вместе с потоками, комиссиями и отношениями с клиентом.

The Future of Experience: банкинг выходит за пределы приложения

Банковский опыт больше не привязан к одному месту. Он расползается по повседневным сценариям и начинает работать там, где у человека возникает намерение, а не там, где у банка есть приложение.

Accenture описывает сдвиг к модели, где банкинг следует за человеком там, где он принимает решения: в мессенджерах, GPT-платформах, кошельках, носимых устройствах и, по-прежнему, в физических точках. Ключевая идея формулируется так:«banking everywhere it matters». Банк должен быть рядом в моменте, а не ждать, пока клиент сам откроет приложение.

Поведение клиентов это подтверждает. Люди готовы к AI-ассистентам и внутри банка, и за его пределами, но не готовы отдавать им контроль. ИИ может помогать, предлагать и действовать, но только с явного согласия и возможностью мгновенно остановить процесс. Доверие при этом остается у банка, а не у внешних AI-платформ, даже несмотря на интерес к новым форматам. У молодежи эта граница мягче, но она все еще существует.

На практике это уже выглядит не как «чат-бот в приложении», а как перераспределение точек контакта. BBVA позволяет пользователям изучать банковские продукты и сценарии обслуживания прямо внутри ChatGPT, не выводя их в отдельный интерфейс. PayPal встраивает оплату в диалог с AI, превращая разговор в полноценную транзакцию. Банк все чаще оказывается не стартовой точкой пути, а частью цепочки принятия решений.

Параллельно переосмысляется и физическое присутствие. Например, Revolut протестировал свой умный банкомат на фестивале Primavera Sound. Классические банки превращают отделения в пространства для советов и сложных решений. Цифровой опыт дает скорость, физический — ощущение реальности и ответственности. 

Для банков здесь возникает структурный риск. Внешние AI-платформы и кошельки могут забрать интерфейс и канал, оставив банку исполнение и баланс. Поэтому ключевая задача — удержать контекст и намерение клиента, даже если вход в банкинг начинается за пределами собственных каналов. В модели «banking everywhere it matters» побеждает не тот, у кого лучшее приложение, а тот, кто остается рядом в момент принятия решения.

The Future of Work & Talent: рост больше не равен найму

К 2026 году ИИ-агенты в банках работают не как вспомогательные инструменты, а как автономные участники процессов с собственными логинами и зонами ответственности. Отчет фиксирует сдвиг от автоматизации отдельных задач к цифровым коллегам, которые анализируют, готовят решения и сопровождают процессы, оставляя человеку финальное суждение и ответственность.

Ключевой тезис: разрыв между ростом бизнеса и численностью персонала. Банки получают возможность масштабировать операции без пропорционального найма, фактически добавляя «виртуальные команды» за долю стоимости живого штата. Но вместе с этим ломаются привычные управленческие модели: KPI, роли и зоны ответственности больше не привязаны напрямую к людям.

Это уже происходит на практике. BBVA дала доступ к ИИ-инструментам 11 000 сотрудникам и сократила в среднем три часа рутины в неделю на человека. В одном из банков (не раскрывается в исследовании) скорость разработки выросла на 30%, а экономия составила около 20 млн долларов. Крупный азиатский банк за счет 35 инициатив с ИИ за 18 месяцев вышел на эффект порядка 200 млн долларов. 

По оценке Accenture, если топ-200 глобальных банков масштабируют генеративный ИИ в течение трех лет, совокупный выигрыш может достичь 289 млрд долларов, а выручка вырасти примерно на 5% без эквивалентного роста штата.

Однако этот эффект упирается не в технологию, а в организацию. Самое напряженное место трансформации — средний слой. Мидл-офис и линейные менеджеры оказываются между агентами и финальной ответственностью: раньше они проверяли и принимали решения, теперь надзирают, подтверждают и эскалируют. Именно здесь чаще всего возникает неопределённость: кто отвечает за результат, если анализ сделал агент, рекомендацию согласовал менеджер, а действие исполнила система.

При этом ИИ почти не рассматривается как инструмент сокращений: только 6% банков планируют уменьшение штата. Регуляторные требования и обязательный «human in the loop» делают гибридную модель неизбежной. ИИ усиливает команды, но не заменяет ответственность человека.

Около половины сотрудников отмечают нехватку обучения и неясность ответственности за решения ИИ, а 42% руководителей признают, что внедряют генеративный ИИ быстрее, чем перестраивают управление рисками. Дефицит смещается от технических навыков к умению управлять агентами: задавать границы автономии, правила эскалации и критерии качества решений.

В исследовании проводится историческая параллель с электронными таблицами и бухгалтерами. Когда появились электронные таблицы, боялись массовых сокращений бухгалтеров. Вместо этого профессия выросла на 70% с 1980-х, роли сместились к анализу и стратегии. С ИИ происходит то же самое: технология создает новые роли, требующие других навыков.

Меняется распределение задач между людьми и машинами. Операционный блок и средний офис (обработка документов, проверка клиентов, анализ рисков, поддержка) переходят к ИИ-агентам. Менеджеры по работе с клиентами получают цифровых напарников, которые готовят аналитику и сценарии, а человек ведёт переговоры и принимает финальное решение.

Появляется дефицит новых ролей: продакт-менеджеры, специалисты по данным и моделям, юристы и комплаенс-эксперты, умеющие управлять ИИ-агентами. Классический апскиллинг уже недостаточен, нужны постоянные программы переквалификации.

Данные подтверждают важность лидерства: программы с CEO-спонсорством показывают ROI в 2,5 раза выше. BNY Mellon выдает ИИ-агентам системные логины и встраивает их в модели надзора. JPMorganChase объединил эксперименты в единую платформу для 250000 сотрудников. Как сформулировала директор по данным банка Тереза Хайтсенретер: «Что бы вы сделали, если бы получили 10000 дополнительных людей с нулевой стоимостью завтра?»

Отсюда рекомендация отчета — проектировать процессы сразу как «человек + ИИ-агент» и создавать функцию AgentOps, контрольную башню для агентных систем, аналогичную роли DevOps в разработке. 

Банки, которые раньше выстроят такую модель, получат ключевое преимущество: способность масштабироваться быстрее рынка без пропорционального роста затрат.

The Future of Technology: высокая цена отложенной модернизации

За последние 15 лет технологические расходы банков росли примерно в 4 раза быстрее выручки, при этом около 70% IT-бюджета уходит на поддержку устаревших систем, а не на развитие. Accenture называет это «doom loop» (порочный круг): чем больше банки инвестируют в софт, тем больше ресурсов требуется на его обслуживание, замедляя изменения. Многие банки пытались решить эту проблему через переход на SaaS, но столкнулись с новыми ограничениями: фрагментацией данных, снижением гибкости из-за обновлений вендоров и растущими подписками.

Парадокс в том, что модернизация всегда была очевидным решением, но стоимость и сложность удерживали институты от действий. Сейчас несколько сил сходятся, д��лая этот сдвиг возможным и доступным, и главная из них — генеративный ИИ, который меняет экономику самой модернизации.

Две трети банков ожидают существенного сокращения ручного написания кода с помощью генеративного ИИ. Но это работает не только для кода, а для всего цикла разработки софта: от сбора требований и дизайна до тестирования, развертывания и поддержки. Gen AI позволяет разбирать и модернизировать старые системы даже там, где документация давно устарела или исчезла, снижая зависимость от редких специалистов, которые их знают. 

Например, Industrial and Commercial Bank of China (ICBC) усовершенствовал платформу контроля рисков, создав интерфейс на естественном языке, где «диалог и есть анализ». Некоторые банки заглядывают еще дальше, экспериментируя с автономными процессами, где спецификации трансформируются напрямую в исполняемый код. ИИ-агенты могут интерпретировать запросы на изменения, автоматически обновлять только затронутые требования, перекомпилировать код и запускать регрессионное тестирование. В перспективе связанные команды агентов смогут координировать полные циклы разработки, непрерывно адаптируя систему по мере эволюции требований.

Но ускорение разработки само по себе проблему не решает. Новые модели денег и клиентского опыта упираются в технологический фундамент. Большинство банковских core-систем всё ещё рассчитаны на батчи и отложенные расчеты. Они плохо подходят для real-time платежей, программируемых денег и агентных сценариев, где решения должны приниматься и исполняться мгновенно.

Ключевой сдвиг здесь не в отдельных инструментах, а в интероперабельности. Стейблкоины, CBDC и токенизированные депозиты сами по себе не создают ценности без платежных рельс, которые позволяют этим формам денег взаимодействовать между собой. Фокус смещается от выпуска активов к инфраструктуре, где деньги могут свободно маршрутизироваться между сетями, валютами и форматами.

Индийская UPI — пока лучший пример того, как это работает на практике. Единая real-time сеть для банков, финтехов и кошельков обрабатывает более 15 млрд транзакций в месяц, снизила стоимость переводов и превратилась в базовую инфраструктуру, на которой строятся новые финансовые сервисы. 

Банки выбирают разные пути к этой инфраструктуре. JPMorganChase строит собственные разрешённые блокчейн-сети через Kinexys, тогда как Nationwide инвестирует в устойчивое цифровое ядро, позволяющее быстро адаптироваться к изменениям рынка. 

Но при любом подходе рост интероперабельности и always-on платежных рельс существенно меняет профиль рисков. Открытые API, real-time расчеты и агентные сценарии резко расширяют поверхность атаки, и модель, в которой деньги непрерывно движутся между сетями и системами, требует принципиально иного уровня кибер-стойкости.

Большинство банковских систем безопасности все еще заточены под периодические операции, ручной контроль и постфактум-расследования. В среде программируемых и агентных денег это означает сдвиг от предотвращения к постоянному мониторингу, управлению идентичностями и контролю привилегий. 

Разрыв уже заметен: большинство банков ожидают существенный рост мошенничества из-за цифровых валют и агентных систем, при этом значительная часть не имеет адекватных планов реагирования и инструментов для расследования в автономной среде. Без перехода к zero-trust-подходу и встроенному управлению рисками участие в новом платежном ландшафте становится системным риском, а не источником преимущества.

Эта же проблема усиливается по мере роста числа агентов в банках. По мере того как ИИ-агенты превосходят сотрудников по численности, банки вынуждены развивать свои архитектуры для их поддержки. Агентам требуется безопасный доступ к данным и во многих случаях полномочия принимать как денежные, так и неденежные решения. 

Без единого фреймворка для координации и защиты этих экосистем возникает риск «agent sprawl»: множественные несогласованные системы работают параллельно, создавая дублирование логики и регуляторное несоответствие. Большинство CIO ожидают переход к формальной модели управления агентами с контролями на уровне предприятия или интеграции агентов в существующие фреймворки управления идентичностями и рисками, где агенты трактуются как цифровые идентичности. HSBC, например, уже эксплуатирует более 200 кластеров, обеспечивая управление критичными нагрузками через несколько регионов с высокой устойчивостью.

На этом фоне технология перестает быть вспомогательной функцией и становится стратегическим выбором. Цена откладывания модернизации в такой модели становится не операционной, а стратегической.

The Future of Risk & Regulation: риск встраивается в архитектуру

По мере того как банки выходят в мир цифровых валют, программируемых денег и автономных агентных систем, контур рисков расширяется быстрее, чем традиционные функции управления успевают к нему адаптироваться. Accenture прямо фиксирует появление новых классов риска, которые не укладываются в привычные категории кредитного, рыночного или операционного контроля.

Accenture фиксирует главный парадокс: банки видят каждый пиксель риска в деталях, но теряют картину целиком. Разрозненные системы стоят на втором месте среди причин неэффективности риск-менеджмента после нехватки данных и аналитических инструментов. Одни команды смотрят на операционный риск, другие на кредитный, третьи на кибер-риски, и никто не видит, как они связаны между собой. Silicon Valley Bank не увидел, как рост ставок, ограниченная ликвидность и узкая клиентская база складываются в коллапс.

Цифровые валюты расширяют поле рисков: помимо киберугроз и финансовых преступлений, банки сталкиваются с фрагментацией ликвидности, которая теперь распределена между множеством разных кошельков и экосистем. 

Программируемые и agentic-платежи добавляют модельный риск и риск некорректной автономии, когда транзакция исполняется корректно с точки зрения кода, но неприемлемо с точки зрения бизнеса или регулирования. Появление ИИ-агентов с правом инициировать действия усиливает этот эффект: риск перестает быть исключением и становится постоянным состоянием системы.

78% финансовых институтов ожидают взрыва мошенничества по мере распространения цифровых валют и агентных систем. Около 60% признают, что у них нет инструментов расследования и цифровой криминалистики для работы с такими инцидентами. Проблема в том, что риск смещается из процессов в код и инфраструктуру. Большинство банков до сих пор полагаются на базовые процедуры, которые не масштабируются в автономной среде.

Регуляторы отвечают расширением периметра надзора. Accenture рассматривает такие инициативы, как MiCA в ЕС и GENIUS Act в США, не просто как набор требований, а как каркас доверия для цифровых активов и стабильных токенов — с четкими правилами резервов, аудита, защиты держателей и интеграцией AML, что позволяет институциональным игрокам масштабировать adoption стейблкоинов и токенизированных депозитов.

При этом меняется и сама модель регулирования. Надзор постепенно смещается от логики, основанной на жестких правилах, к подходам, опирающимся на общие принципы и анализ данных. Регуляторов все больше интересует не формальное соответствие нормам, а доступ к данным, стресс-сценариям и аналитике в режиме (почти) реального времени. Участие банков в пилотных проектах по государственным цифровым валютам (CBDC), токенизации и цифровым расчетам становится новой нормой взаимодействия «банк–надзор», а не исключением.

На этом фоне функции управления рисками и комплаенс внутри банков перестают быть «второй линией защиты», подключаемой постфактум. Accenture описывает сдвиг к модели «risk-by-design» и встроенного комплаенса, где KYC/AML, санкционные проверки, антифрод, управление модельным риском и меры киберконтроля встраиваются прямо в продуктовые и платежные цепочки. Контроль становится частью архитектуры данных и процессов, а не отдельной вертикалью с собственными системами и соглашениями об уровне сервиса.

Агентская коммерция и расчеты в реальном времени требуют перехода к модели непрерывного мониторинга. Лимиты, поведенческий скоринг, контроль моделей и решений агентов должны работать 24/7 с возможностью мгновенного вмешательства, наличием механизма экстренного отключения и полным аудиторским следом для систем ИИ. Без этого автономия превращается из источника эффективности в источник системного риска.

Отдельный слой — операционная устойчивость и кибер-контур. Постоянно активная инфраструктура (always-on) и мгновенные расчеты, включая проведение платежей в стейблкоинах и токенизированных депозитах, требуют пересборки управления ликвидностью, неттинга и резервных буферов. В модели, где отток средств может происходить непрерывно, классические допущения о временных задержках перестают работать, а расчет стоимости ликвидности становится динамическим.

Кроме того, теперь и блокчейн-платформы, провайдеры кошельков, финтех-партнеры и BigTech-экосистемы становятся частью критической цепочки. Это требует нового уровня управления третьими сторонами, где договорные, технические и регуляторные контроли должны быть синхронизированы. Без этого банк формально соответствует требованиям, но фактически остается уязвимым.

Трансформация риск-функции превращается в переход от надзора за действиями людей к контролю поведения алгоритмов в реальном времени. В новой финансовой среде управление рисками перестает быть внешним фильтром и становится фундаментальным свойством самих цифровых денег и платежных систем. Теперь безопасность — это не набор запретов, а технологическая база, которая позволяет банку масштабировать автономные расчеты и сохранять при этом доверие клиентов и регуляторов.

The Future of Competition: борьба за решения, а не за активы

Конкуренция в банкинге перестает строиться вокруг продуктов, каналов и пользовательского опыта. Она смещается в ядро банковской модели — депозиты, кредиты и управление ликвидностью. Именно эти элементы формируют основную часть банковской выручки и определяют устойчивость баланса, и именно здесь начинают происходить самые болезненные сдвиги.

Новые игроки выходят за рамки привычной банковской логики. Финтехи и небанковские институты больше не ограничиваются интерфейсами и платежами. Они последовательно заходят в зоны хранения средств и кредитования, не неся при этом полного регуляторного и капитального бремени банков. Это позволяет им действовать быстрее, дешевле и гибче, особенно в сегментах, где клиенты чувствительны к доходности и скорости.

Частный кредит становится одним из ключевых каналов этого перераспределения. Активы под управлением в private credit уже превысили 1,6 трлн долларов, и этот рынок продолжает расти за счет корпоративных и ипотечных продуктов. Brookfield Asset Management, управляющий более чем 330 млрд долларов в частном кредите, в 2025 году вышел на рынок розничной ипотеки через покупку контрольного пакета Angel Oak Companies. Это показательный шаг: небанковский капитал идет не в нишевые продукты, а в базовые сегменты банковского бизнеса.

Параллельно меняется поведение клиентов. Управление деньгами становится автоматизированным и менее привязанным к конкретному банку. Более половины розничных клиентов не знают процентную ставку по своим сбережениям, но в агентной модели это перестает быть проблемой. ИИ-ассистенты анализируют счета, сравнивают условия и перераспределяют средства туда, где доходность выше или условия займа выгоднее. Open banking и доступ к данным делают такие сценарии стандартными, а не исключительными.

В этой новой конфигурации наибольшую уязвимость демонстрируют депозиты. Это самый мобильный и наименее защищенный элемент банковского баланса, чувствительный даже к небольшим изменениям условий. Снижение депозитной маржи на 15% при одновременном падении кредитной маржи на 5% способно сократить квартальную чистую процентную прибыль банков США примерно на 19 млрд долларов, около 22% прибыли до налогообложения.

Отток ликвидности уже нельзя рассматривать как гипотетический сценарий. По оценке Министерства финансов США, порядка 40% депозитов (прежде всего транзакционных и низкодоходных) потенциально подвержены перетоку в стейблкоины. В развивающихся экономиках значительная доля сбережений уже хранится в цифровых валютах. В развитых странах мотивация смещается от защиты от инфляции к более высокой доходности, мгновенной доступности и гибкости использования средств.

Повышенная мобильность денег напрямую усиливает ценовую конкуренцию. Банки вынуждены пересматривать ставки, запускать процентные текущие счета и сокращать комиссионные доходы. Аналогичная динамика уже реализовалась в сегменте трансграничных платежей: комиссии за валютную конвертацию долгое время были устойчивым источником дохода, но с выходом Wise и Revolut рынок перешел к мультивалютным картам и прозрачному ценообразованию. Маржа упала, но это стало необходимым условием удержания клиентов.

Дополнительный сдвиг создает агентная коммерция. В кошельках, маркетплейсах и цифровых платформах ИИ-ассистенты берут на себя выбор, рекомендацию и инициирование платежа. 57% бизнес-лидеров ожидают массовое распространение агентной коммерции в течение ближайших трех лет, а 35% потребителей готовы доверять ИИ финальное решение и оплату при сохранении контроля. В таких сценариях банк редко становится местом принятия решения и все чаще выполняет роль инфраструктурного провайдера.

Например, Apple после приобретения Credit Kudos агрегирует финансовые данные пользователей и формирует персонализированное управление финансами вне банковских интерфейсов. Так постепенно складывается альтернативный слой финансовых отношений, где банк не является центром взаимодействия.

Экономический масштаб изменений крайне высок. Банки сегодня управляют более чем 200 трлн долларов депозитов и кредитов, и даже частичное перераспределение потоков или сжатие маржи заметно меняет финансовую модель отрасли. Сама по себе устойчивость баланса перестает быть источником долгосрочного преимущества.

В результате конкуренция пересобирается на уровне решений, а не активов. Либо банки встраивают управление ликвидностью, депозитами и кредитами в собственные клиентские сценарии, либо эту функцию перехватывают внешние платформы. Ключевое преимущество получают не те, у кого больше активов на балансе, а те, кто контролирует решения о том, где и на каких условиях деньги работают.

Вывод

Банкинг в 2026 году по мнению Accenture — это не обновление интерфейсов, а перезагрузка самой логики отрасли. Шесть трендов работают как единый механизм: умные деньги требуют новой технологической основы, которая меняет управление рисками, перестраивает работу и привлекает новых конкурентов. Выход за пределы старых ограничений означает не отмену правил, а игру по ним.