Данные любят конфиденциальность
Почему экосистемы пересматривают подход к сбору и анализу данных в 2026 году
Рост экосистем в России сделал лидеров рынка главными после государства держателями данных. Однако при объединении большого количества направлений в один контур компании могут столкнуться с трудностями при обмене данными, в том числе юридическими. «Деньги» выяснили, какой подход может оказаться наиболее грамотным в части работы с информацией для крупнейших российских экосистем.
Фото: iStock
Фото: iStock
Цифровая трансформация бизнеса и рост конкуренции за аудиторию в России сделали построение экосистем характерной чертой большей части лидеров рынка страны. Объединение разных направлений бизнеса в одном контуре, безусловно, дает множество преимуществ, в том числе в сборе и анализе большого массива данных. По оценке аналитической компании Spektr, к 2026 году 98% жителей России пользуются хотя бы одним цифровым сервисом хотя бы одной экосистемы. Это колоссальные объемы информации, но они требуют построения грамотной современной среды для ее эффективной работы.
Среди ограничений для работы с данными внутри экосистем эксперты в области аналитики и обработки информации называют регулирование — например, для финансовой сферы, где действует законодательство о банковской тайне и повышены требования к защите персональных данных. В то же время, по информации Spektr, категория компаний «Финансы» остается одной из ключевых, в которых сейчас конкурируют b2c-экосистемы.
«У любой крупной экосистемы в составе есть банк. При этом сейчас финансовая отрасль переживает, с одной стороны, заметный рост своих показателей на фоне высотой ключевой ставки ЦБ и других экономических факторов, а с другой — постоянный поиск новых точек роста, которые должны помочь организациям не потерять ценную аудиторию и приумножить доходы»,— говорит заместитель генерального директора группы Arenadata по работе с финансовым сектором Дамир Узбеков. Знания о клиентах становятся одним из ключевых ресурсов компаний, говорит он, а точками роста — смежные направления развития, например, телекоммуникации или ритейл. Последние могут дополнить имеющуюся информацию ценными данными о клиентском пути и поведении не просто внутри экосистемы, но и в жизни в целом, говорит он.
Качество данных для банка — это не «отсутствие ошибок в таблице», а способность данных безопасно поддерживать ключевые решения: риск, комплаенс, продажи, сервис, рассказывает лидер DG-трансформации в Альфа-банке Александр Бояркин. Оно складывается из полноты, точности, непротиворечивости, актуальности, уникальности и соответствия регуляторным требованиям.
Однако по законодательству РФ банк, ритейлер и мобильный оператор — это все еще независимые, отдельные структуры, что запрещает напрямую им обмениваться, например, персональными данными пользователей, не говоря уже о платежной информации, напоминает Дамир Узбеков. Одним из типовых выходов для экосистемных игроков является создание «кросс-согласий» на обработку данных пользователей — попытка получить согласие сразу для всех ветвей экосистемы при регистрации субъекта данных. Это подходит многим направлениям бизнеса, но, как правило, одной пользовательской вертикали. Тогда как сейчас на рынке набирает популярность подход конфиденциальных вычислений, то есть общей защиты информации в доверенной среде, где есть сразу несколько участников, говорит он.
В мире подход конфиденциальных вычислений уже сформирован как самостоятельный рынок, объем которого составил $4,6 млрд в 2025 году со среднегодовым темпом роста на 2025–2035 годы в 22%, до $34 млрд, по прогнозу. Среди лидеров направления — Inpher, компания, которая работает с крупными телеком-игроками и финансовыми институтами, помогает страховым компаниям совместно строить модели рисков, не показывая свои портфели. А также Owkin, специализирующаяся на применении федеративного обучения в фармацевтике и медицине. И Duality Technologies — эксперт в совместном анализе данных между банками для борьбы с отмыванием денег без раскрытия клиентских данных.
Объединяя данные банка, небанковских сервисов и партнеров в единую клиентскую модель, компания получает три ключевых уровня ценности, говорит Александр Бояркин: «Глубокое понимание жизненной ситуации клиента». Это позволяет переходить от продуктового мышления к ситуативному — например, как закрыть конкретную потребность клиента сейчас. Единый профиль клиента и согласованные идентификаторы позволяют строить сквозные модели рекомендаций: какие продукты предлагать, в каком канале, в какой момент и по какой цене, говорит эксперт. Также консолидация знаний о клиенте позволяет лучше видеть риски — финансовые, поведенческие, комплаенс — и управлять ими на уровне группы, а не отдельных компаний, заключает Александр Бояркин.
По мнению экспертов группы Arenadata, качество данных — это уникальность, «чистота», понятное происхождение, а также юридическая возможность использовать данные в работе бизнеса, вплоть до обучения на них нейросетей. Подход, который строится на конфиденциальных вычислениях, позволяет, с одной стороны, создать безопасный контур для сбора и обмена информацией, где прозрачен ее путь — откуда какие данные поступили в систему, а с другой, как следствие, обеспечить их качество и защиту от ошибок.