Банковский сектор Казахстана остается одним из самых технологичных в экономике и традиционно быстрее других отраслей внедряет новые цифровые решения — от бесконтактных платежей и P2P-переводов до QR-оплаты. Сейчас ключевым трендом становятся ИИ-ассистенты и решения на базе нейросетей.

По данным Агентства по регулированию и развитию финансового рынка (АРРФР), около 75% банков в Казахстане уже применяют искусственный интеллект в различных направлениях — от кредитного скоринга и антифрод-систем до маркетинга и чат-ботов.

Глава АРРФР Мадина Абылкасымова ранее отмечала, что уровень внедрения ИИ в финансовых организациях различается, а сами проекты требуют значительных инвестиций. С этим согласен директор сектора финтеха и инноваций Ассоциации финансистов Казахстана Константин Пак. При этом он подчеркивает, что корректнее говорить именно о нейросетях: по его словам, казахстанские банки используют их уже около 20 лет, а последние десять лет практически все кредитные решения принимаются с их участием.

Эксперт отмечает, что определить явного лидера по внедрению технологий сложно из-за закрытости данных. Однако очевидно, что преимущество находится у крупных банков второго уровня. Причина проста: обучение нейросетей требует значительных ресурсов и больших массивов данных.

«Зависимость прямая: у кого больше денег и данных, у того и нейросети работают эффективнее. Небольшим банкам зачастую не хватает ни информации, ни ресурсов для качественного обучения моделей», — объясняет Пак.

При этом сами банки не раскрывают объемы инвестиций в ИИ. Ни один из опрошенных Forbes Kazakhstan участников рынка не сообщил, какую долю IT-бюджета направляет на это направление.

В глобальном масштабе расходы на искусственный интеллект быстро растут. По прогнозу International Data Corporation, к 2027 году мировой рынок ИИ-решений превысит $400 млрд, а финансовый сектор будет тратить на эти технологии около $97 млрд. Для сравнения: крупнейший банк США JPMorgan ежегодно инвестирует в технологии более $15 млрд.

По словам Пака, внедрение нейросети еще два десятилетия назад могло стоить около $1 млн, но сегодня основная статья расходов — не покупка модели, а ее постоянное обучение и инфраструктура. Нейросети требуют дорогих дата-центров и регулярного обновления вычислительных мощностей, которые устаревают каждые три–пять лет.

Несмотря на рост затрат, банки считают такие инвестиции оправданными. Использование ИИ уже заметно снижает уровень мошенничества и кредитных ошибок. Например, уменьшение доли fraud-операций с 0,3% до 0,15% или снижение кредитных ошибок с 3% до 0,5% дает финансовым институтам существенную экономию и повышает их конкурентоспособность.

Сегодня банки Казахстана применяют ИИ прежде всего в кредитовании, антифроде, клиентских чат-ботах, аналитике данных и разработке программного кода.

В Home Credit Bank сообщили, что внедряют ИИ во все ключевые процессы — от поддержки сотрудников до автоматизации обслуживания клиентов и бэк-офиса. Основной фокус — повышение качества сервиса, выявление мошенничества и персонализация предложений.

Во Freedom Bank технологии используются, в частности, для автоматизации комплаенс-процедур, подбора персонала и в мобильном приложении Freedom Business в формате голосового ИИ-ассистента. По данным банка, применение генеративного ИИ позволило сократить время рассмотрения заявок с трех часов до восьми минут, уменьшить долю рутинных операций на 50% и повысить вовлеченность сотрудников на 27%. В рекрутинге нагрузка на HR-специалистов снизилась на треть.

При этом вместе с преимуществами сохраняются и риски. Один из ключевых — так называемые «галлюцинации» ИИ, когда система уверенно выдает некорректные ответы. В отрасли напоминают и о неудачном кейсе Watson Health от IBM, где многомиллиардный проект столкнулся с проблемами качества диагностики.

В банках подчеркивают, что критически важные решения проходят дополнительный контроль. Например, в Home Credit Bank используется модель Human-in-the-Loop, при которой ключевые автоматизированные решения проверяются человеком. Во Freedom Bank ответственность за работу ИИ закреплена во внутренних регламентах и системе корпоративного управления.

Еще один обсуждаемый риск — возможное сокращение рабочих мест. Однако Константин Пак считает, что сценарий массовой безработицы маловероятен. По его мнению, цифровизация банков идет уже около 30 лет, и за это время число сотрудников в отрасли только росло — менялась лишь структура занятости.

Эксперт проводит историческую параллель: если в начале XIX века около 80% населения было занято в сельском хозяйстве, то сегодня — около 4%, однако это не привело к массовой безработице. По его оценке, с ИИ может произойти похожая трансформация — часть профессий исчезнет, но появятся новые.