Разработка финтех-решений для банков и финансовых организаций

Услуги

Разработка платежных систем

Шлюзы эквайринга, системы P2P- и P2B-переводы, поддержка карт и QR-платежей.

Создание инвестиционных платформ

Брокерские интерфейсы, управление портфелями, интеграция с биржами и маркет-датой.

Создание цифрового банкинга

Веб- и мобильные приложения, личные кабинеты и платформы для управление финансами.

Централизованное управление AML/KYC

Верификация, проверка документов, биометрия, выявление нетипичных операций.

Выпуск цифровых кошельков

Хранение балансов и токенов, мультивалютная поддержка, интеграция с платежными системами.

Мобильная разработка

Кроссплатформенные (Flutter) и нативные (Kotlin, Swift) приложения для Android и iOS.

Внедрение AI- и ML-решений

Cкоринг клиентов, предиктивная аналитика, Rag  и LLM-системы, ИИ-ассистенты и чат-боты.

Разработка DWH

Проектирование корпоративного хранилища данных  и BI-систем. Реализация под ключ и доработка существующего решения.

Внедрение DevOps-практик

Автоматизация, отказоустойчивость и масштабирование инфраструктуры в соответствии с новыми вызовами.

Техподдержка

Комплексная техническая помощь 8×5 и 24×7 по SLA. Первая, вторая и третья линии.

Реализация блокчейн, Web3 и крипторешений

Смарт-контракты, выпуск токенов, DeFi, цифровые активы (RWA).

Создание UX/UI-дизайна

Визуальные концепции, прототипы, пользовательские интерфейсы.

Проведение  QA- и AQA-тестирования

Обеспечение качества и стабильности ПО на всех этапах разработки.

Еще

Кейсы

Российский банк из топ-5

Клиент

Внедрение ML-решений в банковский сервис

Высокоточные, интерпретируемые и надежные ML-модели помогли решить задачи банка с максимальной эффективностью и стабильностью в реальных условиях эксплуатации. Удалось улучшить качество получаемых персональных данных клиентов, быстро выявить тенденции и закономерности в больших массивах данных.

Подробнее

Внедрение ML-решений в банковский сервис

Техстек

Pytorch
Transformers
Peft
CatBoost
PySpark
Jira
Confluence

Ключевые цифры

4,7%

увеличение ROC AUC по предсказанию продаж банковских продуктов

60%

снижение затрат на обработку операций

45%

сокращение времени обработки клиентского запроса

Финтех-стартап

Клиент

DataOps для повышения скорости развития финансового приложения

Удалось устранить ограничения в архитектуре данных, которые мешали масштабированию продукта и росту LTV, обеспечить прозрачность обработки сведений для BI-отчетов и перестроить пайплайны. Бизнес ускорил вывод новых функций, повысил точность персонализации, а также наладил бесперебойную работу сервиса.

Подробнее

DataOps для повышения скорости развития финансового приложения

Техстек

Apache Airflow
DAG
GitSync
Apache Spark
Apache Kafka
Kubernetes
GitLab
CI/CD

Ключевые цифры

55%

ускорение time-to-market

43%

рост скорости реакции на поведение пользователей

98,7%

стабильность выполнения DAG-цепочек

Финтех-компания

Клиент

Финансовый AI-ассистент

Клиент получил гибкую, обучаюмую систему, которая обеспечивает быстрый, понятный и безопасный доступ к финансовой аналитике без необходимости владения SQL или прямого взаимодействия с БД. Теперь пользователи могут получать нужные сведения за считанные секунды — даже во время встреч, командировок или совещаний.

Подробнее

Техстек

Python
PostgreSQL
Fast API
Docker
Redis

Ключевые цифры

до 1 часа

экономии рабочего времени в день

25%

повышение вовлеченности специалистов

60%

рост скорости получения информации

Инвестиционная компания

Клиент

Разработка онлайн-платформы

Новый финтех-продукт позволил брокерам и инвесторам автоматизировать процессы покупки и торгов на различных финансовых биржах, упростить и оптимизировать клиентскую поддержку и брокерское обслуживание. Благодаря новой платформе совершать операции по приобретению и продаже ценных бумаг стало проще.

Подробнее

Техстек

Java
Spring
PostgreSQL
React
Node.js
MongoDB
React Native
Redux
HTML
CSS
jQuery
PHP

Ключевые цифры

25%

рост удержания клиентов

70%

сокращение времени на проведение сделок

41%

увеличение среднего объема торгов

Технологии

Backend
Frontend
Mobile
QA
DevOps
Архитектура
Проектный менеджмент
Дизайн
DWH

Java
Python
C#
PHP
C++
Ruby
Go
1С
Pega

SE 8/11/17/21

Spring

Spring Boot

Spring Data

Spring Security

Hibernate

Liquibase

RestAPI

Redis

Kafka

MongoDB

PostgreSQL

Docker

Kubernetes

Django

Flask

Pyramid

FastAPI

Asyncio

Catboost

LightGBM

XGBoost

Scikit-learn

Statsmodels

Fpgrowth

Imlicit

Rectools

Numpy

Scipy

Pandas

Polars

Keras

Pytorch

Transformers

Prophet

ARIMA

Matplotlib

Pyplot

Torchvision

OpenCV

ONNX

OpenAI

.NET

ASP.NET Core

Entity Framework

Automapper

NUnit/xUnit

Moq

REST

Web API

Dapper

NLog/Serilog

Docker

Kubernetes

CQRS

MediatR

Redis

RabbitMQ

Kafka

SignalR

ELK

WPF

Razor/Blazor

BigQuery

ClickНouse

Elasticsearch

MassTransit

Laravel

Symfony

Yii2

Bitrix

Bitrix24

Wordpress

Opencart

STL

Ffmpeg

Boost

OpenGL

OpenSSL

Android NDK

Mongo C driver

Bson

Ruby on Rails

Sinatra

Hanami (Lotus)

Revel

Beego

Gin

Buffalo

Kit

Echo

JavaScript
Typescript
HTML5
CSS3
Sass
Less
React
Next.js
Redux
Redux-saga
Mobx
VueJS
Nuxt.js
Vuex
Pinia
Angular 6+
NodeJS
SSR
Bootstrap
Tailwind
Quasar
ExpressJS

React

Next.js

VueJS

Nuxt.js

Bootstrap

Tailwind

Quasar

ExpressJS

Python
Kotlin
C#
Java
Golang
Keras
TensorFlow
Hadoop
Airflow
Airbyte
Debezium
Apache Spark
DBT
Pentaho
AD
LDAP
Kerberos
Keycloak
Apache HBase
Greenplum
ClickHouse
Amazon Redshift
Power BI
Jupyter
Redash
Qlik
Apache Superset
Apache Kafka
RabbitMQ
Nats

Python
Kotlin
C#
Java
Golang
Keras
TensorFlow
Hadoop
Airflow
Airbyte
Debezium
Apache Spark
DBT
Pentaho
AD
LDAP
Kerberos
Keycloak
Apache HBase
Greenplum
ClickHouse
Amazon Redshift
Power BI
Jupyter
Redash
Qlik
Apache Superset
Apache Kafka
RabbitMQ
Nats

DWH
Open Metadata
Amundsen
DataHub
Ataccama
Plus7 FormIT
Юниверс DG
ArenaData Catalog
Apache Airflow
Dagster
Debezium
StreamSets
Spark Streaming
Kafka
Nifi
dbt
ArenaData Streaming
Microsoft
Oracle
Pentaho
Loginom
Plus7 FormIT
Юниверс SmartETL
Grafana
Docker
Git
ArenaData Cluster Manager
GMONIT
Yandex Cloud

iOS
Android
Cross Platform

Swift

UIKit

SnapKit

CoreAnimation

AutoLayout

SwiftUI

Asyn/Await

GCD

RxSwift

Combine

WebSockets

CoreData

Realm

VIPER

MVVM

MVP

SOLID

Firebase

Kotlin

Java

Compose

Flow

RxJava

Dagger 2

Retrofit

WebSockets

Koin

Room

Unit tests

Clean Architecture

MVVM

MVI

Firebase

Flutter

React Native

AQA (Java, Python, C#)

QA manual/QA нагрузочное/TestRail

SQL

PostgreSQL

MySQL

pgAdmin

DBeaver

NoSQL

Postman

Swagger

Fiddler

Charles

Devtools

Jira

TFS

Redmine

YouTrac

TestRail

TestLink

TestIT

Confluence

Figma

HTTP/HTTPS

REST

RESTfull

Сurl

JSON

Mock-сервисы

Kafka

HTML

XPath

CSS

инструменты виртуализации

Методологии и стандарты
Средства защиты
Виртуализация
Оркестрация
Облачные провайдеры
Администрирование
Создание кластеров
SDS
IaC
CI/CD
Observability
ML
Data Scientist
AI
Базы данных
Безопасность
DWH
Другое

ISO 2700x

PCI DDS

СТО БР ИББС

382-П

ITIL

CobiT

OWASP

NIST

OSSTMM

CVSS

SSDLC

EDR/XDR

MDM

ZTN

NGFW

WAF

IPS/IDS

VPN

DLP

IAM

SSO

Openstack

VMware

Proxmox

Hyper-V

KVM

Kubernetes

Swarm

Mesos

Nomad

AWS

Google

Yandex

Selectel

Azure

Linux

Windows

FreeBSD

Kubernetes

Docker Swarm

PostgreSQL

MySQL

Ceph

Redis

Kafka

etcd

consul

ClickHouse

Ceph

Longhorn

Glusterfs

DRBD

Terraform

Terragrunt

Ansible

Puppet

Chef

Bash/Python

Pulumi

Jenkins

Gitlab-CI

ArgoCD

Flux

Helmwave

Helmfile

Teamcity

Helm

Prometheus

EFK/ELK

Zipkin/Jager

GMonit

Loki

Zabbix

Grafana

Graylog

Victoria Metrics

FastAPI

Asyncio

Catboost

LightGBM

XGBoost

Scikit-learn

Statsmodels

Imlicit

Rectools

Numpy

Scipy

Pandas

Polars

Keras

Pytorch

Transformers

Prophet

ARIMA

Matplotlib

Pyplot

Torchvision

OpenCV

ONNX

OpenAI

PySpark

Django

Flask

Pyramid

FastAPI

Asyncio

Catboost

LightGBM

XGBoost

Scikit-learn

Statsmodels

Fpgrowth

Imlicit

Rectools

Numpy

Scipy

Pandas

Polars

Keras

Pytorch

Transformers

Prophet

ARIMA

Matplotlib

Pyplot

Torchvision

OpenCV

ONNX

OpenAI

Airflow

Spark

Jupyter

Django

Flask

Pyramid

FastAPI

Asyncio

Catboost

LightGBM

XGBoost

Scikit-learn

Statsmodels

Fpgrowth

Imlicit

Rectools

Numpy

Scipy

Pandas

Polars

Keras

Pytorch

Transformers

Prophet

ARIMA

Matplotlib

Pyplot

Torchvision

OpenCV

ONNX

OpenAI

PostgreSQL

MySQL

ClickHouse

MongoDB

ETCD

Consul

Redis

Oracle

MS SQL

Elasticsearch

SonarCube

Hashicorp Vault

Keycloack

Kyverno

Wazuh

Apache Airflow

Apache Spark

Hadoop

HDFS

ClickHouse

greenplum

Apache NiFi

Apache Hive

Kubernetes

Apache Superset

Talend

MiniO

Cloudflare

OpenDistro

OpenVPN

Nexus

Harbor

Cisco

MikroTik

Apache JMeter

Selenium

Nginx

Anchore

Jira

REST
SOAP
XML
JSON
TDD
DDD
GRPC
Jira
Git
Confluence
GitHub
GitLab

Python

Java

Golang

C/C++/C#

PlantUML

Docker

Kubernetes

Kafka

RabbitMQ

Nats

Redis

Postgres

MongoDB

ClickНouse

Agile

Scrum

Kanban

Waterfall

Figma

Photoshop

Illustrator

After effects

Blender

Midjourney

Sketch

Верстка

Отзывы

ООО НКО «Мобильная карта» обратилось к ООО «Рэд Лаб» с целью привлечения backend — и frontend-экспертизы для развития нашего проекта «Кошелек ЦУПИС» и реализации нового функционала. С первых дней подключения специалисты показали себя грамотными, инициативными профессионалами, способными работать как в тесной связке с внутренней командой заказчика, так и автономно, что делает работу с экспертами ИТ-компании максимально комфортной.

Сергей Солдатов, Руководитель продукта «Кошелек ЦУПИС»

ЕДИНЫЙ ЦУПИС

Центр учета переводов ставок букмекерских контор и тотализаторов.

За время совместной работы компания RedLab показала свою способность с полной ответственностью подходить к поставленным задачам, выполнять работы качественно и в срок. Отличительной чертой работы команды является высокий профессионализм, организованность сотрудников и сильный командный дух. Разработчики предоставляются в минимальные сроки и максимально отвечают заявленным требованиям.

Салаватов Н.К., Генеральный директор ООО «СОФТ ОН ТАЙМ»

Soft on time

Аутсорсинг ИТ-разработчиков для крупных российских клиентов

Выражаем благодарность за ценную помощь в развитии нашего мобильного сервиса. Хотим отметить высокую экспертизу ваших специалистов в области разработки мобильных приложений. Они проявили отличные профессиональные и коммуникативные навыки, что обеспечило нам комфортное взаимодействие и продуктивную работу. Ваша команда всегда оставалась с нами связи, оперативно отвечала на вопросы, обеспечивала прозрачный процесс реализации задач и всегда помогала решать срочные вопросы, стараясь удовлетворить все наши требования.

Багудина Е.Г., Генеральный директор управляющей организации ООО «Управляющая компания ВК»

В Контакте

Крупнейшая социальная сеть России

В рамках реализуемых проектов, компания оказывает услуги полного цикла разработки: аналитика, бэкенд и фронтенд разработка, тестирование. Поэтому в лице RedLab мы нашли ответственного и компетентного поставщика услуг для комплексной реализации ИТ-проектов. Все задачи выполняются в строго обозначенные сроки.

С.Ю. Манохин, Генеральный директор ООО «ОТР s2000»

ОТР 2000

Один из крупнейших поставщиков ИТ-решений в России

Мы обратились к Рэд Лаб за услугами iOS-разработчиков. Компания быстро предоставила квалифицированных специалистов. Когда нам срочно потребовались компетенции в аналитике, мы сразу обратились к Рэд Лаб. Оперативная работа команды позволила нам избежать простоя и соблюсти дедлайны.

Петров Д.Е., Генеральный директор ООО «Кометрика»

Кометрика

Разработчик цифровых продуктов для автоматизации бизнес-процессов

В работе над крупным и технически сложным порталом федерального уровня нам потребовалась помощь в тестировании некоторых фич. С первых коммуникаций с Рэд Лаб мы поняли, что отдаем проект в надежные руки. QA специалист Рэд Лаб демонстрировал просто образцовые тесты и высокий уровень профессионализма.

Гайнулин А.Г., Директор ООО «Кьюлиджент.ру»

Кьюлиджент.ру

Разработчик решений для контроля качества медиасервисов и доставки контента

Мы провели тщательный мониторинг рынка аутсорс — разработчиков перед тем, как выбрать RedLab. За год совместной работы убедились в том, что не ошиблись. Специалисты по DevOps и аналитике компании — профессионалы своего дела: максимально быстро включились в работу, качественно и в срок реализуют все задачи.

Низамова Э.Р., Генеральный директор ООО «Инфотера»

Инфотера

Российская ИТ-компания

Для реализации ИТ-задач в проектах одного из крупнейших ритейлеров России нам потребовалась экспертиза в области бэкенд, фронтенд, мобильной разработки, аналитики, тестирования и DevOps. Компания Рэд Лаб смогла комплексно закрыть все наши потребности в специалистах. Они всегда с нами на связи, оперативно помогают в любых вопросах, профессионалы своего дела.

Залеский А.В., Генеральный директор ООО «Амаркон»

Амаркон

Российский ИТ-разработчик, ранее известный как BrandMaker

Уже более двух лет мы продуктивно сотрудничаем с командой ООО «Рэд Лаб». Мы довольны высокими стандартами качества Рэд Лаб и гибким подходом к нестандартным моментам, которые в работе могут часто возникать. Сегодня такая гибкость и открытость необходимы для успешного развития бизнеса и достижения высоких результатов.

Владимир Рыжков, Генеральный директор ООО «Команда-А Менеджмент»

Команда-А Менеджмент

Консалтинговая компания в области цифровой трансформации

Рекомендую ООО «Рэд Лаб», как высококвалифированных специалистов в области разработки wеb-решений. Надеемся на дальнейшее продуктивное сотрудничество.

Синьков Г.А., Генеральный директор UCS

UCS

Ведущий разработчик ПО для автоматизации предприятий HoReCa

FAQ

Ключевые тренды FinTech в России в 2026 году

Отечественный финансовый сектор демонстрирует высокий уровень цифровой зрелости. Развитие мобильного банкинга, активное использование Системы быстрых платежей (СБП), онлайн-кредитование и высокая доля безналичных расчетов в розничном обороте показывают, что базовая цифровизация перестала быть конкурентным преимуществом. Перед финтех стоят новые задачи:

повышать эффективность;
снижать расходы;
искать точки роста в условиях нестабильной экономики.

При этом аутсорсинг и аутстаффинг становится не просто временным инструментом — это полноценная стратегическая модель для быстрого достижения бизнес-целей.

В 2026 году ожидается постепенное снижение доли штатного найма. Содержание инхаус-команд становится дороже, а закрытие позиций уровня Middle и Senior требует все больше времени.

Каких ИТ-специалистов арендует финтех?

Наш опыт подбора персонала для финансовых организаций показывает: именно эти позиции продолжают формировать ключевую потребность отрасли в квалифицированных кадрах. Цифры отражают долю запросов на каждую профессию:

AI и ML-специалисты — 25%
Backend-разработчики (Java, Go, Python) — 20%
DevOps-инженеры — 16% спроса
Системные аналитики — 12%
QA-инженеры (AQA) — 10%
Mobile-разработчики — 10%
Frontend-разработчики — 7%

Какие технологии чаще всего использует крупный бизнес?

Корпорации нередко строят свои системы на стеке технологий, который сочетает проверенные корпоративные платформы и современные решения:

Backend: Java, C#, Python, Go. Часто в связке с микросервисной архитектурой и контейнерами (Docker, Kubernetes).
Frontend: React, Angular, Vue.js. Растет интерес к TypeScript для масштабируемых проектов.
Базы данных: PostgreSQL, MySQL, Oracle DB, Microsoft SQL Server, а также NoSQL решения (MongoDB, Redis) для высоконагруженных сервисов.
Облачные платформы: гибридные и мультиоблачные среды.
Инструменты DevOps: GitLab, Jenkins, ArgoCD, Terraform, Ansible.

Как интегрировать продукт с существующими системами?

Мы обеспечиваем бесшовную интеграцию с банковскими, платежными и внутренними системами, а также поддерживаем миграцию данных и настройку бизнес-процессов.

Примеры инструментов на основе AI для банков

Существует множество решений, построенных на технологиях искусственного интеллекта:

Виртуальные помощники и чат-боты. Обрабатывают запросы клиентов 24/7, отвечают на типовые вопросы, помогают с оформлением платежей и заявок.
Big Data. Анализируют большие объемы финансовых данных, выявляют аномалии и скрытые тренды.
Антифрод-системы. Изучают платежи и предотвращает мошенничество в реальном времени.
Платформы прогнозирования финансовых потоков. Предсказывают доходы, расходы и объем транзакций.
Системы алгоритмического трейдинга. Анализируют котировки, новости и макроэкономику, формируя рекомендации для инвестиций.
Интеллектуальные CRM. Предсказывают поведение клиентов, сегментируют базы, рекомендуют персонализированные предложения.

Сколько стоит реализация проекта?

Оставьте заявку, мы свяжемся с вами в течение рабочего дня. Выясним все нюансы вашего проекта, уточним задачи и проблемы, предложим решение и выгодные условия сотрудничества.

Разработка финтех-решений

Нам доверяют

Наши клиенты

Услуги

Кейсы

Внедрение ML-решений в банковский сервис

4,7%

60%

45%

DataOps для повышения скорости развития финансового приложения

55%

43%

98,7%

Финансовый AI-ассистент

до 1 часа

25%

60%

Разработка онлайн-платформы

25%

70%

41%

Технологии

Кому актуально

Почему RedLab

300+ успешных финтех-проектов

Сильная команда

Комплексные услуги

Сокращение time-to-market

Быстрый старт и онбординг

Экономия времени на бухучете и КДП

Аутсорсинг услуг в RedLab

Стартовая аналитика

Оценка и согласование

Выполнение работ

Постпроектное взаимодействие

Отзывы

ЕДИНЫЙ ЦУПИС

Soft on time

В Контакте

ОТР 2000

Кометрика

Кьюлиджент.ру

Инфотера

Амаркон

Команда-А Менеджмент

UCS

FAQ

Сильная
команда

Комплексные
услуги

Сокращение
time-to-market

Быстрый старт
и онбординг

Экономия времени
на бухучете и КДП