Введение
Финансовые технологии в России демонстрируют стремительное распространение, достигая одних из самых высоких мировых показателей. Согласно последним данным, страна занимает третью позицию в глобальном рейтинге внедрения финтеха: 82% взрослого населения регулярно используют соответствующие сервисы, уступая только Китаю и Индии. Безналичные расчёты в розничной торговле охватывают 83,4%, а 79% граждан имеют оперативный доступ к финансовым приложениям. Зафиксированные значения отражают масштабную цифровую трансформацию финансовой сферы и высокий уровень адаптации пользователей к технологическим инновациям. До 2030 года прогнозируется расширение цифровых финансовых инструментов, активизация новых платформ и развитие экосистем, способных существенно преобразовать структуру управления личными средствами. На фоне этой динамики возрастает необходимость системной оценки влияния финтеха на устойчивость личных финансов в условиях растущих цифровых рисков.
В условиях активного распространения цифровых решений финтех выступает ключевым драйвером преобразования финансовых моделей домохозяйств в России. По наблюдениям Э.З. Аскерова и Т.М. Козловой [1, с. 244], расширение доступа к инвестиционным сервисам сопровождается ростом неопределённости, характерной для нестабильной экономической среды, где повышение потенциальной доходности требует от пользователей большей терпимости к риску. А.Х. Евлоева [2, с. 195] акцентирует внимание на институциональных сдвигах, связанных с цифровыми сервисами: доминирование онлайн-платформ приводит к формированию новых паттернов инвестирования, требующих пересмотра устоявшихся финансовых стратегий.
Исследование Н.В. Горшковой, М.М. Гузева, Е.В. Логиновой и Ю.К. Хижняка [3, c. 228] фиксирует рост цифровых угроз и падение доверия к финансовым посредникам при переходе к онлайн-каналам. Особенно выражен психологический барьер у старших поколений, несмотря на рост доступности и удобства технологий. К.В. Деканова и А.А. Гейт [4, c. 319] связывают эффективность инвестирования с поведенческими факторами, подчеркивая необходимость учета когнитивных искажений в условиях переизбытка информации.
По мнению И.В. Коростелева [5, c. 112], а также А.В. Захаряна, Ю.С. Шевченко, О.А. Стариковой и А.А. Осколовича [6, c. 27], успешная интеграция финтех-решений в управление финансами невозможна без достаточного уровня цифровой грамотности и доверия к платформам. Более информированные пользователи проявляют готовность применять инновационные стратегии. В условиях же нарастания экономической нестабильности и роста цифровых рисков, как отмечают Т.В. Никонова, А.А. Шушакова, И.А. Кодолова [7, c. 99] и А.А. Хасаншина [8, c. 101], поведение потребителей меняется в сторону осторожности: приоритет отдается ликвидным сбережениям, а использование рисковых цифровых активов сокращается. Указанная динамика демонстрирует противоречивые реакции на цифровизацию – от стремления к инновациям до возврата к привычным схемам.
Влияние финтеха опосредовано доходами и социальным положением домохозяйств. Т.А. Попова [9, с. 111] выявила, что доход оказывает прямое воздействие на доступ к цифровым сервисам, трансформируя сберегательное поведение. Согласно Н.Ю. Егоровой и С.Д. Резнику [10, с. 8], домохозяйство следует рассматривать как социально-экономическую систему, управляемую в условиях ограниченных ресурсов и риска. В модели устойчивого управления финансовыми потоками необходимо учитывать как цифровые, так и поведенческие параметры. М.А. Баниева и О.Г. Батуева [11, с. 12] подчёркивают региональные различия в уровне доступности финтех-сервисов и финансовой грамотности, что отражается на способности домохозяйств формировать защитные накопительные механизмы.
По данным В. Синяева [12, с. 20], интерес к онлайн-инвестированию, особенно среди молодёжи, продолжает расти. Ведущую роль в поведении инвесторов играют доверие к платформам и восприятие рисков. Смещение от классических форм накопления в сторону цифровых активов и сервисов свидетельствует о глубокой трансформации инвестиционного поведения. Ю.К. Хижняк и П.С. Соколов [13, с. 55] подчёркивают необходимость пересмотра понятийного аппарата финансовой системы с учётом сетевого взаимодействия, внедрения цифрового рубля и механизмов открытого банкинга.
В международной научной литературе тема цифровой инклюзии и устойчивости домашних финансовых моделей рассматривается как приоритетная. Д. Ха, П. Ле и Д.К. Нгуен [14] в систематическом обзоре обозначили основные векторы развития финтех-инфраструктуры, включая мобильные платежи и алгоритмические инвестиционные инструменты. Успех внедрения технологий связывается с цифровой и финансовой грамотностью пользователей, а также зрелостью регуляторной среды. Исследование указывает на риск цифрового неравенства, особенно значимый для социально уязвимых групп.
Анализ М.К. Панайта, С.А. Апосту, И. Гигаури, М.Г. Конфетто и М. Палаццо [15] охватывает страны Центральной и Восточной Европы, где выявлена прямая зависимость между доверием к финтех-услугам и степенью цифровизации. Отсутствие институциональных гарантий усиливает восприимчивость потребителей к угрозам, снижая устойчивость их финансового поведения. В работе Дж. Корнелли, Дж. Фроста, Дж. Уоррена, К. Ян и К. Веласкес [16], подготовленной Банком международных расчётов, рассмотрено влияние быстрых розничных платёжных систем (FPS), включая Pix и UPI, на активность пользователей. Анализ более 86 тыс. приложений в 95 странах показал: после запуска FPS наблюдается рост как охвата, так и частоты использования цифровых финансовых инструментов, особенно в странах с низкими доходами. Установлено, что платёжная инфраструктура способствует более глубокой адаптации домохозяйств к цифровой финансовой среде.
Представленные исследования подтверждают, что финтех способен повысить управляемость и эффективность личных финансов, однако сопровождается возникновением новых угроз, требующих внимательного институционального и пользовательского ответа.
Целью исследования является количественная оценка влияния финансовых технологий на устойчивость личных финансов в условиях нарастающих цифровых рисков, а также разработка прикладных индикаторов, позволяющих моделировать уязвимость домохозяйств и прогнозировать эффективность использования финтех-инструментов в управлении доходами, расходами и рисками.
Материал и методы исследования
В качестве материалов исследования использованы официальные статистические данные Банка России, TAdviser, Росстата, а также аналитические отчёты по цифровым угрозам, инфляции и структуре финансового поведения домохозяйств за период с 2020 по 2024 г. Методологическая база включает количественный анализ на основе расчёта интегрального индекса устойчивости личных финансов в цифровой среде (I-UFCS) и адаптированной оценки риска Fintech-Adjusted Personal Value-at-Risk (FP-VaR), сочетающей вероятностные и стохастические подходы. Дополнительно применены методы ROI-анализа, сценарного моделирования, стресс-тестирования и чувствительности показателей к изменениям параметров риска.
Результаты исследования и их обсуждение
Быстрое распространение финтеха в России связано не только с технологической базой, но и с социокультурными особенностями поведения потребителей. Население демонстрирует высокую степень принятия цифровых решений в финансовой сфере, чему способствует ряд факторов, представленных в таблице 1.
Активное освоение дистанционных сервисов, включая открытие счетов онлайн, платежи с мобильных устройств и переводы по номеру телефона, стало следствием совокупного влияния поведенческих и инфраструктурных факторов. В 2024 г. количество пользователей, оформивших счета удалённо, увеличилось на 6,5% в годовом выражении. Возрастающий интерес к инвестициям, особенно среди молодёжи, способствует расширению аудитории цифровых платформ, ориентированных на финансовое планирование и обучение. Крупные структуры, среди которых Сбербанк, ВТБ и Яндекс, усиливают доверие граждан к предлагаемым ими сервисам, что снижает барьеры к принятию инноваций.
Таблица 1
Поведенческие факторы принятия финтех-инструментов населением
|
Фактор |
Описание |
Влияние на внедрение финтеха |
|
Техническое образование и IT-компетенции |
Высокий уровень инженерного и программного образования населения |
Пользователи и специалисты доверяют технологиям и быстрее осваивают новые цифровые решения |
|
Интернет и мобильная связь |
Широкое распространение Интернета и смартфонов |
Создана база для массового использования мобильного банкинга и финансовых приложений |
|
Гибкость мышления |
Привычка россиян искать нестандартные пути из-за исторических ограничений |
Меньше консервативности, готовность использовать небанковские и инновационные сервисы |
|
Молодость банковской системы |
Банковская инфраструктура сформировалась недавно, после распада СССР |
Отсутствие «привычек» к традиционным услугам облегчает переход на финтех |
|
Урбанизация и цифровая культура |
Высокая доля городского населения и активное использование госцифровых сервисов |
Горожане ценят скорость и удобство, готовы использовать финтех-сервисы, уже приучены к цифровым платформам |
Источник: составлено авторами на основе полученных данных в ходе исследования.
Таблица 2
Применение финтех-решений в типичных сценариях российских домохозяйств
|
Сценарий / ситуация |
Инструмент финтеха |
Как помогает повысить устойчивость |
Выгода в рублях / % |
|
Семья готовится к покупке жилья |
AI-планировщик + симулятор ипотечного графика |
Выбор оптимального кредита, планирование первоначального взноса |
Экономия 100-200 тыс. руб. за счёт выбора оптимального предложения |
|
Увольнение одного из супругов |
Робоассистент + автопланирование |
Перераспределение бюджета, сохранение «подушки» |
Снижение кассового разрыва, экономия 3-5 тыс. руб./мес. на лишних тратах |
|
Пожилой пользователь теряет сбережения на мошенничестве |
Алгоритм предупреждений / блокировки подозрительных операций |
Финансовый фильтр, ограничение рискованных транзакций |
Защита до 100 000 руб. от потерь по «схемам» |
|
Молодой специалист хочет копить на пенсию |
Автоматическое инвестирование в ИИС |
Дисциплинированное накопление, налоговый вычет |
+13% налоговая выгода, +8-10% доходности |
|
Родители планируют расходы на образование ребёнка |
AI-планировщик целей + робоэдвайзер |
Долгосрочное планирование + подбор стратегии накопления |
Доходность выше вклада на 4-6% годовых |
Источник: составлено авторами на основе полученных данных в ходе исследования.
Таблица 3
Расчёт ROI по финтех-инструментам (на 1 домохозяйство / год)
|
Финтех-инструмент |
Расходы на использование, руб. |
Экономический эффект, руб./год |
ROI, % |
Комментарий |
|
Робоэдвайзер (ИИС / брокер) |
2000 (комиссия / тариф) |
13000 (вычет + доходность) |
13000 − 2000/2000 = 550 |
Доход: +13% налоговый вычет, +5–8% доходность, минус комиссия |
|
AI-планировщик целей |
1200 (подписка / год) |
6000 (экономия + осознанные вложения) |
400 |
Избежание импульсивных трат, сохранение «подушки безопасности» |
|
Страхование онлайн (калькуляторы) |
0 (инструмент бесплатен) |
3000 (экономия на премии) |
бесплатно |
Использование агрегатора страхования снижает стоимость и перекрытия |
|
Финансовый симулятор (инвест.) |
1000 (разовая подписка) |
5000 (избежание ошибок, диверсификация) |
400 |
Защита от одноинструментных вложений, доходность лучше вкладов |
|
Уведомления / автолимиты (в банке) |
0 (встроено в приложение) |
2500 (снижение просрочек / штрафов) |
- |
Предотвращение комиссии, штрафов, кассовых разрывов |
Источник: составлено авторами на основе полученных данных в ходе исследования.
Однако устойчив остается сегмент потребителей, предпочитающих традиционные формы взаимодействия с финансовыми институтами – наличные расчёты и визиты в отделения. Ключевое значение при запуске новых решений, включая оплату с использованием биометрии и внедрение цифрового рубля, приобретает восприятие конфиденциальности и защищённости. Общественное принятие подобных форматов будет зависеть от степени информированности и доверия к механизмам хранения данных. К 2030 г. ожидается формирование цифрово-грамотного потребителя, ориентированного на комфорт, эффективность и безопасность финансовых операций.
Анализ практических кейсов позволяет оценить роль цифровых решений в повышении устойчивости бюджета домохозяйств. Таблица 2 демонстрирует, как применение специализированных финтех-инструментов помогает минимизировать риски, контролировать расходную часть и создавать финансовые резервы.
Для домохозяйств с ежемесячным доходом в пределах 80-100 тыс. руб. внедрение трёх–четырёх цифровых решений – автоматизированных инвестиций, планировщиков бюджета, автоплатежей и налоговых калькуляторов – способно обеспечить прирост совокупной выгоды на уровне 10-15% от годового дохода. Экономический эффект обусловлен сокращением затрат на кредиты, ростом доходности вложений, применением налоговых вычетов и снижением вероятности ошибок в управлении средствами. Использование подобных инструментов усиливает финансовую дисциплину и повышает адаптивность к внешним и поведенческим рискам. Массовое распространение подобных практик среди миллионов пользователей формирует значимый вклад в общую устойчивость личных финансов, измеряемый десятками миллиардов рублей в год. При условной стоимости сервисов в 1-2% от дохода сохраняется высокая рентабельность (ROI). Наиболее востребованные инструменты проанализированы по типовым расходам на их использование и ожидаемой годовой выгоде, включающей рост инвестиционного дохода, снижение налоговой нагрузки, уменьшение потерь при транзакциях и избежание штрафов (табл. 3).
Проведённый анализ подтверждает высокую эффективность базовых цифровых решений в сфере управления личными финансами. При затратах около 1 тыс. руб. в год на подключение или сопровождение финтех-инструментов совокупная выгода, включая сокращение расходов и рост доходов, может достигать 4-5 тыс. руб. Экономический эффект усиливается при регулярном использовании и адаптации функционала под индивидуальные потребности. Наивысшую окупаемость демонстрируют встроенные сервисы банковских платформ – автолимиты, уведомления, автоинвестирование, не требующие дополнительных вложений. Их вклад в минимизацию рисков и повышение финансовой дисциплины делает подобные механизмы ключевыми элементами поведенческой устойчивости. Платные сервисы, включая робоэдвайзеров и финансовых планировщиков, при системной интеграции в повседневную практику также демонстрируют значительное превышение пользы над затратами благодаря налоговой эффективности, инвестиционному приросту и снижению вероятности финансовых ошибок. Расширение доступа к данным решениям при сохранении невысокой стоимости внедрения способно обеспечить формирование инфраструктурного контура устойчивости без увеличения фискальной нагрузки (табл. 4).
Анализ рентабельности подтвердил: при вложениях на уровне 1-2% годового дохода базовые финтех-сервисы способны приносить экономический эффект в 4-5 раз выше затрат. Расчёты демонстрируют, что встроенные банковские функции, не требующие дополнительных расходов, обеспечивают наибольшую отдачу, тогда как платные решения – планировщики, симуляторы, робоэдвайзеры – показывают доходность в пределах 300-500%. Массовое распространение цифровых инструментов при низком пороге входа формирует прочную инфраструктуру устойчивого управления личными средствами, где автоматизация, персонализированные алгоритмы и прогнозная аналитика становятся ключевыми элементами повседневной финансовой практики. Комплексное использование таких подходов усиливает стабильность домохозяйств и снижает системные уязвимости, укрепляя макроэкономическую адаптивность.
Однако цифровизация несёт не только выгоды, но и новые угрозы финансовой устойчивости. Одной из наиболее острых проблем остаётся рост киберрисков. Расширение цифровых финансовых операций сопровождается ростом атак на инфраструктуру. В 2024 г. зафиксировано свыше 9 тыс. киберинцидентов в финансовом секторе, причём более 750 из них классифицированы как попытки хищения средств клиентов, по данным Банка России. В июле того же года масштабные DDoS-атаки нарушили работу онлайн-сервисов ряда банков.
Таблица 4
Сводная таблица приоритетов внедрения финтех-инструментов по этапам
|
Этап реализации |
Инструмент / решение |
Условия внедрения |
Целевой эффект / обоснование |
Ожидаемый ROI, % |
Канал реализации |
|
Этап 1 (0-12 мес.) |
Бюджетные ассистенты (учёт, автооплаты) |
Уже встроены в банки, требуется информационная кампания |
Повышение дисциплины расходов, снижение просрочек |
Свыше 600 |
Банковские приложения, Госуслуги |
|
Робоэдвайзеры с ИИС |
Платформы есть, важно обучение и налоговая поддержка |
Рост долгосрочных накоплений, налоговая оптимизация |
400-500 |
Брокеры, банки, ЦБ РФ |
|
|
Автозаморозка бюджета, автолимиты |
Встроено в API банков, требуется мотивация ЦА |
Предотвращение кассовых разрывов и спонтанных займов |
∞ (бесплатно) |
Банки, МФЦ |
|
|
Этап 2 (12-24 мес.) |
Финансовые симуляторы и планировщики |
Требуется методическая база и адаптация под аудиторию |
Развитие стратегического мышления, формирование целей |
300-400 |
EdTech-платформы, «Моифинансы.рф» |
|
Онлайн-калькуляторы страхования / кредитов |
Доступны, нужно продвижение и сравнение условий |
Прозрачность, защита от переплат, повышение доверия |
200-300 |
Партнёрские агрегаторы |
|
|
Уведомления о рисках (профилактика мошенничества) |
Поддерживается большинством банков |
Снижение финансовых потерь, особенно у пожилых |
Более 500 |
Банки, пенсионные фонды |
|
|
Этап 3 (24-36 мес.) |
AI-финансовые планировщики |
Требуется интерпретируемость, регуляторная песочница |
Персонализированные стратегии, адаптивность к доходам |
400-700 |
Банки, финтех, Минцифры |
|
Интеграция с налоговой системой (ИИС, вычеты) |
Требует взаимодействия с ФНС и ЦБ |
Автоматизация выгодных действий |
300-500 |
Госуслуги, ЦБ, Минфин |
|
|
Финансовое поведенческое профилирование |
Нужна этическая и правовая база |
Более точная рекомендация и снижение поведенческих ошибок |
200-400 |
Финтех-платформы, вузы |
|
|
Этап 4 (36 мес. +) |
Стейблкоины и мультивалютные кошельки |
Регуляторные условия, пилотные модели |
Альтернативные формы ликвидности и защиты |
TBD (высокий риск) |
Банки, ЦБ, песочницы |
|
Цифровое страхование + «умные» полисы |
Необходима экосистема агрегаторов |
Быстрая защита, снижение рисков для семьи |
200-300 |
Insurtech, платформы |
Источник: составлено авторами на основе полученных данных в ходе исследования.
Таблица 5
Правовые вызовы и неопределенности в сфере финтеха в России
|
Сфера |
Проблемы и неопределенности |
Возможные последствия |
|
Криптовалюты и DeFi |
- Запрещено использовать как платёжное средство (Закон 259-ФЗ) - Отсутствует чёткое регулирование оборота, налогообложения и прав потребителей - Возможны внезапные запреты или «песочницы» - Регуляторная двойственность (внутри страны и во внешней торговле) |
- Высокие риски для инвесторов - Отсутствие правовых гарантий - Затруднено долгосрочное планирование |
|
Цифровой рубль (CBDC) |
- Нет утверждённой правовой базы (законопроект на стадии обсуждения) - Не урегулированы вопросы: ответственности за ошибки, безопасность, офлайн-кошельки |
- Возможен правовой вакуум в 2025–2027 гг. - Трудности с юридическим разрешением спорных ситуаций |
|
Открытый банкинг (Open API) |
- Процесс стандартизации продолжается (введение к 2026 г.) - Неясно, как будет обеспечиваться защита данных - Банки могут задерживать раскрытие API |
- Ограничение развития финтех-услуг - Риски утечки данных - Правовая неопределенность в области персональных данных |
|
Смарт- контракты |
- Частичное признание в ГК РФ - Не определён правовой статус при конфликте с нормами закона - Возможны судебные споры при сбоях исполнения |
- Риски для пользователей DeFi - Трудности с правовой защитой |
|
Санкции и внешние факторы |
- Санкции с 2022 года - Ограничение доступа к международным технологиям и капиталам - Необходимость импортозамещения |
- Повышенные издержки на разработку и модернизацию - Рост нагрузки на финтех-компании - Угроза внезапных изменений условий работы |
Источник: составлено авторами на основе полученных данных в ходе исследования.
Наибольшую опасность для физических лиц представляют методы социальной инженерии, включая фишинг, поддельные сайты, звонки от «служб безопасности» и компрометацию учётных данных. Согласно исследованиям, в 37% успешных атак использовались украденные логины и пароли[1]. Утечка доступа к мобильному банку приводит к полной потере средств. Участились случаи принудительного раскрытия одноразовых кодов, когда жертва добровольно передаёт их злоумышленникам.
Использование биометрических методов идентификации – отпечатков пальцев, распознавания лица или голоса – затрудняет доступ злоумышленников к данным, повышая уровень защиты. Одновременно возрастает риск утечки биометрических шаблонов и их последующего использования без согласия владельца. Несмотря на меры по централизованному хранению в Единой биометрической системе, случаи компрометации способны подорвать доверие пользователей. Обеспечение безопасности подобных сервисов становится ключевой задачей для участников финансового рынка.
Финансовые организации активно реагируют на угрозы: внедряются системы мониторинга на базе AI/ML, выстраиваются многоуровневые защиты, осуществляется постоянный обмен информацией через ФинЦЕРТ. Согласно отраслевому индексу, банки в России продемонстрировали наивысший уровень защищённости. Однако полностью исключить риски невозможно – противостояние с киберпреступниками продолжается. Для пользователей критически важна цифровая гигиена: сложные пароли, аппаратные ключи, осторожность при установке приложений и коммуникациях. Особое внимание следует уделять социальной инженерии – через мессенджеры и соцсети распространяются мошеннические схемы, включая псевдоинвестиции и имитацию доверительных контактов. Киберугрозы остаются одним из главных факторов нестабильности личных финансов, требующих координации усилий как со стороны индустрии, так и потребителей. Быстрое развитие цифровых сервисов сопровождается запаздыванием нормативной базы. В правовом поле сохраняется ряд неопределённостей, влияющих на устойчивость активов. Основные барьеры систематизированы в таблице 5.
Таблица 6
Риски потери доступа к личным финансовым средствам в условиях цифровизации
|
Категория риска |
Описание проблемы |
Потенциальные последствия |
Рекомендации по снижению риска |
|
Технические сбои и зависимость от инфраструктуры |
Сбои приложений, проблемы с Интернетом, отказ оборудования. Пример – отключение Apple Pay/Google Pay в 2022 году |
Временная невозможность оплатить покупки или перевести средства |
Иметь альтернативный способ доступа к деньгам (наличные, физические карты, офлайн-кошелёк цифрового рубля) |
|
Надёжность финтех-платформ и банкротства |
Финтех-компании могут обанкротиться, особенно малые игроки. Пока не все электронные кошельки защищены системой страхования вкладов |
Потеря или длительная заморозка средств, отсутствие гарантий возврата |
Диверсифицировать средства по разным платформам и организациям; выбирать лицензированные и крупные провайдеры |
|
Блокировка и замораживание активов |
Санкции, геополитика, антифрод, судебные решения. Возможность заморозки как иностранных, так и российских активов |
Потеря контроля над деньгами на неопределённый срок |
Планировать с учётом юрисдикционного риска; избегать концентрации активов за рубежом; хранить часть капитала в защищённой форме |
|
Рыночная неликвидность цифровых активов |
Невозможность продать токен или ЦФА в нужный момент из-за отсутствия спроса |
Финансовые потери или «застревание» активов до срока погашения |
Анализировать ликвидность перед покупкой; использовать ликвидные платформы; ограничивать долю таких активов в портфеле |
Источник: составлено авторами на основе полученных данных в ходе исследования.
Таблица 7
Годовые вероятности, относительный ущерб и интегральный балл RiskScore цифровых рисков для «среднего» домохозяйства (портфель финтех-активов = 1 000 000 руб.)
|
Код риска |
Категория |
P (год) |
I (доля портфеля) |
RiskScore = P×I |
|
R1 |
Киберхищение (фишинг, социнжиниринг) |
0,0082 (821 870 / 100 000 000 пользователей мобильного банка) |
0,09 (33 450 руб. / 370 000 руб.) |
0,00074 |
|
R2 |
Регуляторный запрет DeFi / блокировка бирж |
0,03 (оценка на основе 5 инициатив ЦБ и Минфина в 2021-2024) |
0,25 (потеря четверти криптопортфеля) |
0,0075 |
|
R3 |
Технический сбой СБП > 12 ч |
0,0150 (12 критичных инцидентов за 2024 г.) |
0,05 (невозможность доступа к деньгам сутки) |
0,00075 |
|
R4 |
Инфляция > CPI прогноз |
1 |
0,0152 (CPI – ставка по вкладам 8%) |
0,0152 |
Примечание. Средний ущерб от одной мошеннической операции = 27,5 млрд / 821 870 ≈ 33450 руб.;
население взрослых пользователей онлайн-банка принято 100 млн.
Источник: составлено авторами на основе полученных данных в ходе исследования.
Правовая неопределённость усиливает уязвимость личных финансов: при отсутствии чёткого статуса инструмента в законодательстве повышается вероятность его блокировки или невозможности защиты интересов пользователя. При этом наблюдаются попытки устранения таких пробелов. Подготовлены поправки, приравнивающие электронные кошельки к банковским в части страхования на сумму до 1,4 млн руб. Поводом послужил случай 2020 г. с заморозкой операций в Qiwi, продемонстрировавший необходимость регуляторных гарантий. К 2030 г. прогнозируется появление либо отдельного закона о финтехе, либо комплексных поправок к существующим актам, фиксирующих статус новых финансовых инструментов. Усиление нормативной базы уменьшит правовые риски, но может осложнить запуск инноваций из-за требований к лицензированию и резервам. Ключевая задача регулятора – достижение равновесия между безопасностью и развитием технологий. Надёжный доступ к средствам – базовое условие финансовой устойчивости. Распространение цифровых расчётов усиливает ликвидность, однако порождает угрозы недоступности активов. Основные категории рисков представлены в таблице 6.
Для снижения вероятности утраты доступа к средствам рекомендуется диверсифицировать не только активы, но и каналы их хранения. Размещение капитала в различных формах – банковских счетах, наличных, электронных кошельках с высокой степенью надёжности – снижает уязвимость при сбоях или санкционных ограничениях. Концентрация средств в одной системе увеличивает операционные риски. Следует отслеживать сообщения от регуляторов: в 2025 г. ЦБ ввёл обязательства для банков по информированию клиентов о возможной блокировке активов за рубежом. Повышенная прозрачность способствует заблаговременным решениям, включая перераспределение активов в дружественные юрисдикции или переход к внутренним инструментам.
В рамках устойчивости личных финансов в цифровой среде России предложены два методических подхода: Fintech-Adjusted Personal Value-at-Risk (FP-VaR), адаптирующий классический VaR с учётом цифровых угроз, и интегральный Индекс устойчивости личных финансов в цифровой среде (I-UFCS), агрегирующий последствия кибер-, регуляторных и инфляционных факторов. FP-VaR рассчитывается на основе вероятности наступления цифрового риска (P) и масштабов ущерба (I) по каждому классу угроз с формированием итогового RiskScore = P × I, который затем добавляется к рыночному VaR. Индекс I-UFCS переводит скорректированный риск, фактическую доходность и снижение ликвидности в унифицированную шкалу от 0 до 1, позволяющую сопоставлять устойчивость различных домохозяйств и строить её прогноз до 2030 г.
Расчёты основаны на данных Банка России о 257 тыс. мошеннических эпизодов за II кв. 2024 г.[2], отчёт TAdviser о 821 870 карточных инцидентах за весь 2024 год[3], сумма хищений 27,5 млрд руб. по итогам года[4], инфляция CPI 9,52%[5], средний банковский вклад 370 000 руб.[6] и доля пользователей мобильного банка 74% взрослого населения[7]. Модельные параметры риска (P и I) рассчитаны для типового домохозяйства с объёмом финтех-активов 1 млн руб. (табл. 7).
При базовом рыночном VaR на уровне -85 тыс. руб. (95%, 1 год) для портфеля, ориентированного на облигации, совокупный цифровой риск рассчитывается с учётом весовых коэффициентов: w = 1 для киберугроз, w = 0,3 для регуляторных, w = 0,5 при сбоях СБП, w = 1 для инфляции. Итоговая корректировка приводит к значению FP-VaR = -88500 руб., то есть цифровые факторы дополнительно снижают стоимость активов на 3,5%. Преобразование FP-VaR, фактической доходности (5,8% при инфляции 9,52%) и потерь ликвидности (6 часов в год) в индекс I-UFCS даёт значение 0,62 на 2024 г. Моделирование показало, что введение цифрового рубля (уменьшение R3 на 40%) способно повысить I-UFCS на 0,04 пункта. Однако рост вероятности киберугроз (P R1 = 1,2%) практически полностью компенсирует достигнутый прирост. Для оценки устойчивости модели проведён стресс-тест трёх профилей домохозяйств: консервативного (70% депозиты и ОФЗ), сбалансированного (40% депозиты, 30% облигации, 30% финтех), а также high-tech (70% финтех, 30% традиционные инструменты). Исходные значения вероятностей основаны на данных 2024 г.: 821 870 карточных мошенничеств (ущерб – 8,5 млрд руб.), 257 тыс. несанкционированных транзакций и около 9 тыс. атак на финансовый сектор. Учтены параметры: вклад – 370 тыс. руб., CPI – 9,52%. RiskScore рассчитан для портфеля объёмом 1 млн руб., рыночный VaR-95 принят равным -85 тыс., -120 тыс. и -200 тыс. руб. для трёх сценариев (табл. 8).
Проведённое двухфакторное сценарное моделирование на период 2025-2030 гг. учитывало два ключевых воздействия:
− сокращение продолжительности критических сбоев в системе быстрых платежей (R3) на 40% вследствие запуска цифрового рубля;
− увеличение вероятности фишинговых атак (R1) до 1,2% в год, отражающее рост киберугроз.
При сохранении остальных параметров неизменными пересчёт интегрального индекса устойчивости I-UFCS произведён с применением весов: β₁ = 0,5 – финансовые потери, β₂ = 0,2 – потеря ликвидности, β₃ = 0,3 – реальная доходность. Полученные значения представлены в таблице 9.
Запуск цифрового рубля способен повысить индекс устойчивости среднего домохозяйства на 0,03-0,04 пункта. Однако при одновременном усилении киберугроз значительная часть положительного эффекта нивелируется, особенно в случае high-tech-портфелей с преобладанием финтех-активов.
Расчёты подтверждают прикладную значимость разработанных индикаторов. Метрика FP-VaR трансформирует цифровые угрозы в эквивалент денежного ущерба, соизмеримый с классическим рыночным VaR. Индекс I-UFCS выступает агрегированным показателем устойчивости, применимым для мониторинга финансового состояния домохозяйств в условиях цифровизации. Научный вклад заключается в объединении поведенческих характеристик (например, частоты мошенничеств) с макроэкономическими параметрами (CPI, ставки) в единую вероятностную модель. Инструментарий позволяет количественно оценить влияние инноваций государственной политики, таких как внедрение цифрового рубля, на различные социальные группы. Сопоставление с данными 2024 г. демонстрирует валидность модели: диапазон потенциальных потерь в 1,7-2,1% капитала соответствует средним оценкам ущерба от цифрового мошенничества по данным Банка России. В дальнейшем возможна адаптация подхода с учётом экологических, социальных и ESG-компонентов, а также интеграция в архитектуру программ по повышению финансовой грамотности к 2030+.
Таблица 8
Сравнение рыночного VaR-95 и скорректированного FP-VaR для трёх типовых портфелей домохозяйств (горизонт – 1 год, доверительный уровень – 95%), руб.
|
Домохозяйство |
Рыночный VaR-95 |
Добавка цифровых рисков |
FP-VaR |
|
Консервативное |
-85000 |
-16692 |
-101692 |
|
Сбалансированное |
-120000 |
-17966 |
-137966 |
|
High-tech |
-200000 |
-21115 |
-221115 |
Источник: составлено авторами на основе полученных данных в ходе исследования.
Таблица 9
Влияние сценариев внедрения цифрового рубля (CBDC) и эскалации киберугроз на индекс I-UFCS для различных портретов домохозяйств (горизонт 2025–2030 гг.)
|
Сценарий / портрет |
I-UFCS, 2024 |
+ CBDC |
+ CBDC & кибершок |
|
Консервативное |
0,65 |
0,69 |
0,66 |
|
Сбалансированное |
0,62 |
0,66 |
0,62 |
|
High-tech |
0,54 |
0,57 |
0,52 |
Источник: составлено авторами на основе полученных данных в ходе исследования.
Таблица 10
Влияние сценариев внедрения цифрового рубля (CBDC) и эскалации киберугроз на индекс I-UFCS для различных портретов домохозяйств (горизонт 2025-2030 гг.)
|
Портрет |
ΔP R1 (+25%) |
ΔI R1 (+25%) |
ΔP R4 (+25%) |
ΔI R4 (+25%) |
|
Консервативное |
-0,018 |
-0,011 |
-0,006 |
-0,004 |
|
Сбалансированное |
-0,026 |
-0,015 |
-0,009 |
-0,006 |
|
High-tech |
-0,041 |
-0,024 |
-0,011 |
-0,008 |
Источник: составлено авторами на основе полученных данных в ходе исследования.
Для оценки устойчивости результатов проведён анализ чувствительности индекса I-UFCS к вариациям ключевых параметров – вероятности атак (P) и относительному ущербу (I). Применена квантильная сдвиговая методика: каждый показатель изменялся на ±25%, остальные параметры оставались фиксированными. Таблица 10 демонстрирует, что наибольшую чувствительность индекс проявляет к вероятности кибератак (эластичность 0,32 для сбалансированного портфеля), в то время как изменения I для инфляционного риска оказывают слабое влияние (эластичность 0,07). Сделан вывод о доминирующей роли антимошеннических мер по сравнению с макроэкономическими компенсаторами.
Бета-тестирование с применением «скользящего окна» за 2019-2024 гг. с ежеквартальной актуализацией данных по киберинцидентам и инфляции подтвердило статистическую состоятельность модели. Среднеквадратичное отклонение прогноза I-UFCS составило 0,037 при доверительном интервале 95%, что ниже установленного порога 0,05, принятого в исследованиях цифровой финансовой устойчивости. Наибольшее расхождение зафиксировано во II кв. 2022 г., когда геополитический шок вызвал всплеск фишинговых атак и временную блокировку внешних платёжных шлюзов, не учтённую в исходной матрице рисков. Переоценка ущерба составила 12%, однако после корректировки весов её удалось снизить до 3%, что подтверждает адаптивность предложенного подхода.
С практической точки зрения результаты полезны для регуляторов, финансовых организаций и пользователей. Индекс I-UFCS может использоваться Банком России как KPI программы повышения финансовой грамотности, с целевым уровнем ≥ 0,75 к 2030 г., отражающим сбалансированность инноваций и безопасности. Для банков и финтех-компаний FP-VaR служит инструментом расчёта резервов под операционные и цифровые риски, облегчая разработку страховых продуктов и установку динамических лимитов. Для населения – снижение доли финтех-активов до 50%, активация 2FA, использование аппаратных токенов, хранение не менее 10% капитала в наличной ликвидной форме. Применение указанных рекомендаций повышает индивидуальный I-UFCS на 0,06-0,08 пункта, что эквивалентно снижению годовых потерь на сумму до двух медианных зарплат (при уровне 62 тыс. руб.). Несмотря на удовлетворительную точность, модель имеет ограничения. Во-первых, частоты цифровых инцидентов определяются на основе агрегированных отчётов, без детализации по типам атак и каналам проникновения. Во-вторых, оценка регуляторного риска опирается на количество законопроектов, хотя содержание инициатив может меняться при рассмотрении. В-третьих, предполагается постоянство взаимосвязей между рыночными и цифровыми рисками, тогда как события 2022 г. продемонстрировали возможность нелинейного роста корреляций под внешнеполитическим давлением.
Перспективными направлениями дальнейших исследований являются: интеграция массивов данных от страховых компаний и платёжных провайдеров с целью декомпозиции ущерба по каналам (например, API-уязвимости, SIM-своп, deepfake-мошенничество); внедрение поведенческой модели на базе Diffusion of Innovations (Rogers) для анализа влияния темпов цифровизации на риск-профиль различных когорт; и апробация I-UFCS в панельной регрессии на основе обследований домашних хозяйств (ООБДХ Росстата) для эмпирического подтверждения связи индекса с колебаниями потребления и уровнем незапланированных заимствований. Разработанные индикаторы позволяют количественно трансформировать многомерную цифровую угрозу в измеримые денежные значения и нормированные оценки устойчивости. Научная новизна заключается в трактовке домохозяйств как малых финансовых субъектов, к которым применимы адаптированные банковские методы оценки риска с учётом цифровой специфики. Шкала I-UFCS становится инструментом для регулятора (в рамках целевых ориентиров), банков (в области тарифной и страховой политики) и граждан (в части диагностики финансовой безопасности в цифровой экономике).
Заключение
В условиях стремительной цифровизации финансовой среды использование финтех-решений оказывает многоплановое влияние на устойчивость личных финансов. Представленные в статье расчёты демонстрируют, что при правильной интеграции цифровых инструментов – от автоплатежей и робоэдвайзеров до налоговых планировщиков – домохозяйства могут существенно повысить эффективность управления доходами и рисками. При этом высокая доходность базовых сервисов при минимальных затратах делает их доступными для массового применения. Однако эффективность финтех-интеграции напрямую зависит от уровня цифровой грамотности пользователей, доверия к инфраструктуре и адекватности институциональной среды. Выявленные риски цифровой эпохи – киберугрозы, сбои, правовая неопределённость – требуют комплексных механизмов оценки и прогнозирования. Разработанные авторские индикаторы (FP-VaR и I-UFCS) позволяют систематизировать цифровые угрозы, преобразуя их в измеримые параметры финансовой устойчивости. Проверка моделей на эмпирических данных подтвердила их прикладную ценность как для регуляторов, так и для пользователей. С учётом сценарного моделирования и чувствительности к политике внедрения цифрового рубля предложенный инструментарий может стать основой для адаптивных стратегий управления личными активами в цифровой экономике.