Итоги 2025 в рисках в e-commerce.

Конец 2025 года — хороший момент, чтобы подвести итоги и чуть трезвее взглянуть на тренды, которые весь год звучали особенно громко.

1. Artificial Intelligence — инструмент, а не панацея.

AI сегодня часто воспринимается как универсальное решение. На практике это не так. Он действительно хорошо работает на уровне поверхностных проверок и первичной фильтрации данных, базового CDD, скоринга и первичной сортировки кейсов. Но когда речь заходит о EDD и сложных расследованиях, без участия человека качество решений резко падает.

В реальной работе мы неоднократно сталкивались с ситуациями, когда вендорские решения «одобряли» поддельные документы и не выявляли очевидные признаки фальсификации. Эти несоответствия находил именно человек — за счёт понимания контекста, практического опыта и критического мышления. AI пока не умеет сомневаться и задавать вопросы.

2. Автоматизация не всегда равна эффективности.

Оптимизация и автоматизация часто продвигаются как безусловное благо. Но в платежной индустрии это работает не всегда.

PSP и payment facilitators могут использовать несколько эквайеров с разной логикой интеграций: API, email, различные форматы файлов. Параллельно существуют разные продукты, отдельные CRM, сочетание внутренних антифрод-систем и внешних провайдеров. Если добавляются криптоплатежи — появляются on-chain-метрики и отдельные базы данных.

Попытка свести всё это в одну универсальную систему для фиата и крипты зачастую не просто сложна, а контрпродуктивна. Автоматизация имеет смысл только тогда, когда понятно, какую задачу она решает и какую ценность приносит.

3. Универсальных шаблонов не существует.

Процедуры, политики, best practices и теоретические модели — важная основа. Но они не работают «из коробки».

Разные бизнес-модели требуют разных подходов. Невозможно построить единый процесс, который одинаково хорошо подойдёт всем. Антифрод-правила, фильтры, условия, логика проверок и принятия решений всегда должны настраиваться под конкретный кейс, рынок и риск-профиль.

4. Человеческий опыт и интуиция по-прежнему критичны.

В сложных и пограничных ситуациях человек всё ещё превосходит любой алгоритм. Решения часто принимаются интуитивно — на основе опыта, который находится на уровне подсознания. Человек не всегда может объяснить его словами или разложить по шагам: этот опыт не переводится напрямую в сознательные правила, но при этом он существует и работает.

Именно поэтому человек способен учитывать множество дополнительных факторов, видеть не только текущую ситуацию, но и дополнять её другим накопленным опытом — кейсами, паттернами и отклонениями, которые уже встречались ранее. Artificial Intelligence, напротив, рассматривает отдельный случай в заданных рамках и не способен обогатить его тем контекстом, который никогда не был формализован и передан в данные.

Главный вывод года для меня прост: технологии должны усиливать экспертизу, а не подменять её. Там, где заканчиваются шаблоны и автоматизация, начинается настоящая работа.