АНАЛИЗ ЗАРУБЕЖНОЙ ПРАКТИКИ РАЗВИТИЯ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ В БАНКОВСКОМ СЕГМЕНТЕ

Аннотация. В работе представлен анализ зарубежной практики внедрения биометрических технологий в банковском секторе. Рассмотрены ключевые драйверы развития биометрии, включая требования регулирования (PSD2), рост мобильного банкинга и необходимость усиления безопасности. Проанализированы примеры внедрения распознавания лиц (Bank of America, FacePhi) и голосовой биометрии (Barclays, Nuance). Выявлены тенденции: комбинирование биометрических факторов, интеграция с искусственным интеллектом, поведенческая аналитика, переход от централизованных систем к экосистемным моделям идентификации. Отмечены ограничения — высокая стоимость внедрения и проблемы совместимости с устаревшей ИТ-инфраструктурой. Сделан вывод о стратегическом характере биометрии как элемента цифровой трансформации банков.

Abstract. The paper analyzes foreign practices of biometric technology implementation in the banking sector. Key development drivers are examined, including regulatory requirements (PSD2), mobile banking growth, and security enhancement needs. Cases of facial recognition (Bank of America, FacePhi) and voice biometrics (Barclays, Nuance) implementation are analyzed. Trends include combining biometric factors, AI integration, behavioral analytics, and transition from centralized systems to ecosystem identity models. Implementation barriers — high costs and legacy IT infrastructure compatibility — are noted. The conclusion highlights biometrics as a strategic element of banks' digital transformation.

Ключевые слова: Биометрические технологии, банковский сектор, аутентификация, PSD2, распознавание лиц, голосовая биометрия, искусственный интеллект, удаленная идентификация, ЕБС, многофакторная аутентификация, мобильный банкинг, поведенческая биометрия, цифровая идентичность, безопасность платежей, клиентский опыт, FacePhi, Nuance, Bank of America, Barclays, отпечатки пальцев, шаблон биометрический, ИТ-инфраструктура, финансовый регулятор, доверенный посредник, экосистемная модель.

Keywords: Biometric technologies, banking sector, authentication, PSD2, facial recognition, voice biometrics, artificial intelligence, remote identification, Unified Biometric System, multi-factor authentication, mobile banking, behavioral biometrics, digital identity, payment security, customer experience, FacePhi, Nuance, Bank of America, Barclays, fingerprints, biometric template, IT infrastructure, financial regulator, trusted intermediary, ecosystem model.

Российские банки осуществляют сбор и использование биометрических данных клиентов по двум основным направлениям, каждое из которых имеет собственные цели. Первое направление связано с применением биометрических технологий внутри самих кредитных организаций – для повышения уровня информационной безопасности, оптимизации клиентских процессов и улучшения пользовательского опыта. Вторым направлением является участие банков в ЕБС, созданной при участии Банка России и ПАО «Ростелеком» и запущенной в промышленную эксплуатацию в 2018 году [1].

Вместе с тем развитие биометрии в банках не является уникальным российским феноменом: в большинстве стран цифровизация финансовых услуг также приводит к расширению удалённой идентификации, усилению многофакторной аутентификации и внедрению биометрии в клиентские пути.

Мировой рынок биометрических технологий для банковского и финансового сектора характеризуется положительной динамикой. Согласно отраслевым аналитическим оценкам, объём глобального рынка биометрических решений для финансового сектора в 2025 году оценивается на уровне около 7,8 млрд долларов США, а к 2034 году может достичь порядка 19,7 млрд долларов США при среднем ежегодном темпе роста около 10,9% [2].

Рост рынка в значительной степени обусловлен масштабным внедрением биометрической идентификации как в дистанционных, так и в офлайн-каналах обслуживания. По состоянию на 2024 год более 82 % финансовых организаций в мире используют как минимум один вид биометрической аутентификации. Наиболее распространёнными технологиями остаются распознавание отпечатков пальцев и лиц, которые обеспечивают оптимальное соотношение между уровнем безопасности, удобством для пользователей и стоимостью внедрения.

Главным фактором ускоренного внедрения биометрических технологий в банковском секторе стали требования финансовых регуляторов, направленные на повышение уровня безопасности цифровых платежей и снижение рисков мошенничества. Одним из наиболее показательных примеров является пересмотренная Директива Европейского союза о платежных услугах (PSD2 – Payment Services Directive 2) [3], которая оказала существенное влияние на трансформацию европейской финансовой экосистемы.

В PSD2 регулятор закрепил введение обязательных требований по усиленной аутентификации клиента, предполагающей использование как минимум двух независимых факторов из различных категорий: знания (то, что пользователь знает), владения (то, чем пользователь владеет) и присущих характеристик (то, чем пользователь является). Биометрические параметры – такие как распознавание лица, отпечатков пальцев или голоса – были отнесены к категории «присущих характеристик» и, тем самым, получили нормативное признание в качестве одного из наиболее надёжных методов подтверждения личности клиента.

Реализация требований PSD2 фактически вынудила банки и платежные организации пересмотреть существующие модели аутентификации и активно инвестировать в биометрические решения. В условиях, когда традиционные методы (пароли, PIN-коды, одноразовые SMS-коды) перестали соответствовать требованиям по уровню безопасности и пользовательскому удобству, биометрия стала технологическим компромиссом, сочетающим высокий уровень защиты и минимальные фрикции для клиента.

Активное развитие мобильного банкинга также стало одним из драйверов роста биометрических технологий. В 2024 году количество биометрических входов в мобильные банковские приложения увеличилось более чем на 55 % по сравнению с предыдущим годом. Параллельно наблюдается рост интереса к биометрическим платёжным картам: внедрение таких решений увеличилось почти на 50 %, а более 80 финансовых организаций находятся на стадии пилотирования или масштабного внедрения подобных продуктов [4].

Существенным ограничивающим фактором остаётся и высокая стоимость внедрения биометрических технологий. В среднем расходы на их интеграцию превышают затраты на традиционные методы аутентификации на 25–30 %, что особенно чувствительно для малых и региональных банков. Дополнительные сложности создаёт нехватка квалифицированных специалистов и проблемы совместимости новых биометрических решений с устаревшей ИТ-инфраструктурой. В результате часть финансовых организаций вынуждена откладывать внедрение подобных технологий либо реализовывать их фрагментарно.

Современное развитие банковских технологий свидетельствует о постепенном отходе от традиционных методов аутентификации, основанных на паролях и PIN-кодах, в пользу более устойчивых и удобных для пользователя решений. Ведущие аналитические агентства, включая Gartner, прогнозируют фундаментальные изменения в подходах к управлению цифровой идентичностью, которые в ближайшие годы окажут существенное влияние на архитектуру банковских систем и использование биометрических технологий [5].

В результате биометрические технологии перестают рассматриваться как изолированный инструмент идентификации и превращаются в компонент более широкой, стандартизированной архитектуры цифровой идентичности [6]. Для банков это означает необходимость переосмысления стратегий развития ИТ-инфраструктуры: акцент смещается с создания закрытых собственных решений к обеспечению совместимости с глобальными стандартами и внешними платформами идентификации.

Практика ведущих международных банков наглядно демонстрирует разнообразие подходов к использованию биометрических технологий в зависимости от стратегических приоритетов, уровня цифровой зрелости и клиентских сценариев.

Одним из наиболее показательных примеров внедрения биометрических технологий в банковском секторе является использование системы распознавания лиц на базе искусственного интеллекта, разработанной компанией FacePhi, в цифровой инфраструктуре Bank of America. Данное решение представляет собой современную платформу биометрической идентификации, ориентированную на повышение уровня безопасности, оптимизацию клиентского опыта и снижение зависимости от традиционных методов аутентификации, таких как пароли и PIN-коды [7].

Технология SelphID, лежащая в основе решения FacePhi, использует алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения для анализа уникальных биометрических характеристик лица пользователя. В процессе аутентификации система формирует цифровой биометрический шаблон, который сопоставляется с эталонным образом, сохранённым в защищённой среде. Важной особенностью данной технологии является её способность функционировать в различных условиях – при изменении освещения, ракурса камеры, а также при наличии внешних факторов, таких как ношение очков, головных уборов или возрастные изменения внешности пользователя.

Одним из примеров внедрения голосовой биометрии в банковском секторе является использование решений компании Nuance Communications в деятельности банка Barclays. Данный кейс демонстрирует эффективное применение технологий искусственного интеллекта для повышения безопасности дистанционного обслуживания и оптимизации процессов взаимодействия с клиентами в каналах телефонного банкинга [8].

В основе решения лежит технология голосовой биометрии, основанная на анализе уникальных акустических характеристик человеческой речи. Система формирует так называемый голосовой отпечаток, представляющий собой цифровой биометрический шаблон, созданный на основе более чем тысячи параметров голоса, включая тембр, высоту, ритм, интонацию и особенности произношения.

Анализ зарубежной практики развития биометрических технологий в банковском сегменте, позволяет сделать следующие выводы:

- банки комбинируют несколько биометрических факторов (лицо + голос, лицо + поведение, отпечаток пальца + лицо) для повышения точности и устойчивости к мошенничеству;

- банки используют голосовую идентификацию для сокращения времени обслуживания и борьбы с социальной инженерией (пример – Barclays, HSBC, Santander);

- биометрия лица применяется для входа в мобильный банк, подтверждения платежей и удалённого KYC (Bank of America, BBVA);

- ИИ применяется для адаптации к изменениям внешности, анализа поведения, выявления мошеннических паттернов и снижения количества ложных срабатываний;

- анализ скорости ввода, движений и пользовательских паттернов используется как дополнительный уровень защиты без участия пользователя;

- банки переходят от хранения персональных данных к модели доверенного посредника, подтверждающего идентичность клиента по запросу.

Подводя итог, развитие биометрических технологий в банковском секторе носит системный и стратегический характер, выходящий за рамки отдельных технологических решений. Ведущие международные банки активно внедряют биометрию как ключевой элемент цифровой трансформации, сочетая распознавание лица, голоса, поведенческие и иные биометрические методы с алгоритмами искусственного интеллекта и многофакторной аутентификацией. При этом наблюдается устойчивый переход от изолированных, централизованных систем к экосистемным и децентрализованным моделям идентификации, ориентированным на повышение безопасности, удобства и доверия пользователей. Биометрия всё чаще используется не только как средство защиты, но и как инструмент улучшения клиентского опыта и оптимизации бизнес-процессов.