Как ВТБ, Сбер и Т-Банк заменяют иностранный IT-стек: опыт импортозамещения в крупных банках

Крупнейшие российские банки завершают или существенно продвинулись в программе импортозамещения IT-стека, запущенной после 2022 года. Для AI-систем это имеет прямые последствия: выбор базовых LLM и AI-инфраструктуры.

Сбербанк — лидер импортозамещения:

Сбер переориентировал >80% критических систем на собственные разработки или отечественное ПО. Оставшиеся 20% — нишевые решения, для которых нет российских аналогов.

ВТБ — жёсткий переход: ВТБ принял решение полностью отказаться от Oracle и SAP до 2025 года — и выполнил его. Ключевые решения:

• Банковская АБС: ЦИФРА (совместно с Т1) вместо Oracle FLEXCUBE
• Аналитика: Greenplum → собственная платформа данных
• AI: партнёрство с Яндекс Облако для LLM-задач

Т-Банк (Тинькофф) — изначально без legacy: Т-Банк изначально строился как «банк без банковского ПО» на микросервисной архитектуре и open-source. Результат: минимальная зависимость от западного enterprise ПО:

• СУБД: PostgreSQL, ClickHouse (изначально)
• AI-инфраструктура: собственные ML-платформы
• LLM: YandexGPT API + собственные модели для антифрода

AI-импортозамещение — отдельный вызов:

Вывод для бизнеса вне банковского сектора: Опыт банков — наиболее зрелый пример российского AI-импортозамещения. Ключевые уроки:

1. 1.Переход занимает 3-5 лет при наличии ресурсов банковского масштаба
2. 2.Нет ни одной системы, которую нельзя заменить — но есть системы с очень высокой стоимостью замены
3. 3.AI-инфраструктура заменяется легче CoreBanking-систем