Где проходит граница между полезной автоматизацией и риском

Колонка Максима Гречихо, технического директора АО «Свой Банк» на @hi-tech:

Финтех активно внедряет автоматизацию и ИИ. Это помогает быстрее обрабатывать операции, снижать издержки и запускать новые сервисы. Но вместе с этим растет и цена ошибки. Если раньше сбой мог затрагивать отдельную операцию, то теперь может повторяться тысячи раз подряд.

Любая система работает по тем правилам, которые в неё заложены. Если логика изначально неточная или процессы не до конца описаны, автоматизация просто начинает воспроизводить эти ошибки с повышенной скоростью.

В финтехе это особенно критично: банковские системы обрабатывают тысячи операций в секунду, и ошибки могут затронуть не только деньги компании, но и клиентов: списания, задержки переводов, некорректные балансы. Если в алгоритме есть сбой, он не остается локальной проблемой, а может начать повторяться снова и снова.

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 жесткие требования регуляторов. При этом доступность таких систем обычно составляет 99,99%. Это значит, что суммарный простой не должен превышать примерно 4,4 минуты в месяц. Любое превышение сразу отражается на клиентском опыте и доверии к сервису.

Источник