Представьте себе два параллельных мира. В одном — глобальные корпорации с их сложными валютными операциями и продвинутым ИИ. В другом — российский бизнес, который за пару лет прошел путь от ухода SAP до активного импортозамещения и поиска своих уникальных решений. Интересно посмотреть, чем они сейчас дышат и куда вообще движутся казначейские системы?
Я изучил два объемных отчета: глобальный Treasury Technology Analyst Report от Strategic Treasurer и российское исследование «Созвездие TMS» от «Технологий Доверия». Оба вышли в 2026 году. Но чтобы картина стала по-настоящему объемной, добавим к ним свежие данные KPMG и TD Bank. Цифры любят точность, а казначеи — факты.
С чего все начинали?
Международный рынок систем управления казначейством (TMS) живет своей жизнью уже десятилетиями. Такие гиганты, как Kyriba, GTreasury или ION Treasury, чувствуют себя привычно в условиях жесткой конкуренции, сложных глобальных цепочек платежей, высоких ставок и, как следствие, активного спроса на точные прогнозы ликвидности.
Российский рынок, как пишут авторы «Созвездия», пережил «вынужденную перезагрузку». Ушли западные вендоры, и компаниям пришлось срочно искать замену привычному SAP. Это стало мощнейшим толчком для развития местных игроков: FinAxio, «ФинГрад», Vesna.Treasury (ранее TMG) и, конечно, огромной армии решений на базе «1С» («Корпоративное казначейство», «БИТ.ФИНАНС»). Их задача была не просто сделать «еще одну программу», а закрыть критические потребности бизнеса, который не может остановиться ни на день.
И здесь начинается самое интересное. Казалось бы, рынки живут в разных измерениях. Но когда смотришь на цифры, понимаешь: проблемы у казначеев везде одинаковые.
Архитектура и технологии: иллюзия автоматизации
Глобальные вендоры уже давно перешли к экосистемам. Они не продают просто «коробку» для платежей. Они строят гибкие конструкторы, где правят бал API и микросервисы. Хочешь подключить узкоспециализированный сервис для управления займами (как DebtBook) или для проверки контрагентов (как PaymentWorks)? Без проблем, встраивается в два клика. Это называется казначейская экосистема.
Но вот парадокс, который вскрывает свежий опрос KPMG Global Treasury Survey 2025 среди 340 профессионалов по всему миру. TMS есть у 76% компаний. Казалось бы, автоматизация должна быть на высоте. Однако только 18% респондентов могут назвать свои процессы действительно высокоавтоматизированными. Система вроде есть, а ручного труда меньше не стало. Более того, 63% компаний понимают, что у них слишком много банковских счетов и их надо сокращать, но инфраструктура настолько фрагментирована, что сделать это не могут.
Это идеальный мост к российским реалиям. Наши разработчики сделали ставку на адаптивность и low-code платформы. «ФинГрад», например, позволяет настраивать систему под себя без привлечения армии программистов. И это не просто дань моде — это ответ на ту самую фрагментированность, о которой кричит глобальная статистика. В условиях, когда почти 80% казначейских отделов до сих пор живут в мире ручного труда и разрозненных экселей (данные TD Bank), возможность быстро и без боли подогнать систему под свой уникальный ландшафт становится не плюсом, а жизненной необходимостью.
ИИ и прогнозирование: гонка с препятствиями
Теперь поговорим о самом популярном сегодня — об искусственном интеллекте. Глобальные вендоры уже вовсю используют машинное обучение. GTreasury, например, обещает повышение точности прогнозов на 30% благодаря ИИ. Звучит привлекательно.
Но давайте посмотрим правде в глаза. По данным того же KPMG, лишь 10% компаний реально используют ИИ в казначействе. И у этого есть простое объяснение: 44% компаний прямо признают, что качество их данных — главный тормоз. Кормить алгоритмы грязными данными — все равно что заправлять Ferrari низкосортным топливом.
Российские разработчики, только подбираются к массовому внедрению ИИ. У них сейчас другие приоритеты: сценарное моделирование, версионность бюджетов, консолидация данных в реальном времени. Учитывая глобальные проблемы с качеством данных, осторожный подход наших вендоров выглядит не отставанием, а стратегической мудростью. Внедрять ИИ, не наведя порядок в справочниках, — значит прыгать в пропасть.
Безопасность: слабое звено — человек
Международный рынок ведет тотальную войну с мошенничеством. Антифрод на базе AI, проверка контрагентов по множеству баз, защита от дипфейков — это стандарт.
И снова цифры, от которых становится не по себе. Исследование TD Bank показало, что 62% сотрудников казначейств проваливают тесты на устойчивость к мошенничеству. Самый слабый элемент системы — человек, и технологии пока не могут это исправить.
Российские решения пока держатся на классических рельсах: ЭЦП, права доступа, регламенты. Но вот что интересно: глобальные 62% проваленных тестов — это не про наличие или отсутствие технологий. Это про культуру безопасности. И здесь ни одна TMS не поможет, если контрольная среда в компании, по сути, отсутствует.
Цена вопроса и реальная ценность
И напоследок — про деньги. Потому что любой разговор об эффективности упирается в вопрос: а работает ли это вообще?
Исследование Strategic Treasurer показало, что только 22% финансовых директоров видят свою глобальную позицию в реальном времени. Остальные работают с данными на день, а то и на неделю назад. Это огромная зона для повышения эффективности.
Но есть и хорошие новости. 75% опрошенных TD Bank признают, что цифровые решения уже произвели революцию в их стратегиях роста. Надежда есть, и она подкрепляется деньгами.
Кто в итоге задает тон?
Глобальный рынок — это про зрелость и выбор стратегического партнера на годы вперед. Там клиент смотрит не только на функционал «здесь и сейчас», но и на дорожную карту вендора, гибкость архитектуры и надежность.
Российский рынок, как справедливо замечают в «Технологиях Доверия», — «догоняющий». Базовые вещи мы закрыли, но глубина проработки, особенно в риск-менеджменте и сложной аналитике, пока отстает. И это не потому, что наши разработчики плохие, а потому, что спрос на эти «навороты» сформировался только вчера. Вчера надо было срочно заменять SAP, а сегодня — уже учиться управлять рисками.
Но в этом отставании есть и огромное окно возможностей. Наши компании могут не повторять путь длиной в 20 лет, а сразу прыгнуть в следующее поколение. Особенно учитывая, что и глобальный рынок только начинает разбираться с ИИ и качеством данных — те же 44% компаний по всему миру мучаются с тем же, с чем мучаемся мы. Те, кто сейчас сделает ставку на гибкость, сервис и умную автоматизацию на чистой базе данных, — и станут новыми лидерами.
В сухом остатке. Глобальные TMS — это интеллектуальные ядра, которые управляют сложнейшими финансовыми потоками с помощью агентного ИИ. Российские TMS — это адаптивные, «всеядные» платформы, прошедшие импортозамещение. И судя по цифрам, у тех и у других впереди много работы. Потому что главный вызов — не в том, кто круче напишет код, а в том, кто сможет навести порядок в данных и обучить людей с ними работать. А это, как показывает статистика, проблема всеобщая.