Всего за несколько лет искусственный интеллект прошел путь от модного пилота до одного из фундаментальных принципов построения конкурентоспособного банка. Если в начале 2020-х ИИ внедряли точечно – для антифрода или чат-ботов, то уже к 2025 году мировой тренд сместился к стратегии AI first, когда технологии становятся ядром бизнес-модели, а не надстройкой. Сегодня внедрение ИИ в банках Казахстана становится одним из ключевых факторов цифровой трансформации финансового сектора. О том, как будут внедряться новые технологии, ресурсу FinTech & Retail EURASIA рассказывает независимый международный консультант по стратегическому маркетингу; управляющий партнер Suzirya Kazakhstan Надежда Бадер-Баер.
От вспомогательного сервиса к стратегическому ядру
Парадигма AI first в банкинге – это не про «поставить бота», а про фундаментальный сдвиг в стратегии. Раньше ИИ дополнял существующие процессы: помогал скоринг-аналитикам, службе безопасности, контакт-центру. Теперь же вокруг ИИ выстраиваются сами процессы и продукты:
• ИИ становится центральным «мозгом» кредитования, риск-менеджмента, маркетинга, комплаенса и автоматизации банковских процессов.
• Вместо написания отдельного кода под каждую задачу банки используют крупные предобученные модели, которые адаптируют под десятки сценариев – от скоринга до генерации ответов в поддержке.
• Человек смещается с позиции исполнителя на роль куратора ИИ: сотрудники обучают модели, контролируют этику и принимают решения в нестандартных ситуациях, тогда как 80–90% типовых операций могут быть автоматизированы.
Такой подход меняет саму логику создания ценности: успех банка определяется уже не количеством отделений и размером штата, а способностью встроить ИИ в ключевые управленческие и клиентские контуры. Именно поэтому искусственный интеллект в банковской сфере Казахстана уже рассматривается как стратегический актив, а не экспериментальная технология.
Кейсы банков Казахстана: от пилотов к экосистемам
В Казахстане ИИ перестал быть «экспериментом IT-департамента» и стал частью банковской экосистемы. На примере казахстанских игроков хорошо видно эволюцию от точечных проектов к системному контуру AI-управления. Сегодня казахстанские банки активно инвестируют в AI-решения, цифровизацию банковских услуг и автоматизацию клиентского сервиса.
Банк ЦентрКредит: от данных к AI first
Каждый банк сталкивается с классическим вопросом: как расти быстрее рынка, не разрушая устойчивость и управляемость системы. В Банке ЦентрКредит ставка на ИИ стала ответом именно на эту дилемму: при точечном, но дисциплинированном внедрении ИИ буквально «врастает» в экосистему, ускоряя ее, а не ломая.
Шаг 1: «разбор полетов» с данными
К концу 2020 года банк накопил массив данных за 15 лет и ожидал, что этого достаточно для роста. При попытке использовать ИИ оказалось, что качество баз низкое: неоднородные таблицы, ошибки, разрывы в истории. На практике выяснилось, что 90% успеха любой ИИ-модели – это качество исходных данных. Основные инвестиции на этом этапе ушли не в алгоритмы, а в методологию и управление данными:
• появление ответственных владельцев каждой критичной базы;
• регламенты качества и система метрик;
• регулярная отчетность и контроль за улучшением данных.
Шаг 2: революция в скоринге
Следующей логичной областью стало кредитование – процедуры скоринга физических лиц и малого бизнеса. Традиционные модели опирались на несколько десятков параметров и простые линейные связи, что приводило к высокому проценту отказов, особенно по «пограничным» клиентам.
ИИ изменил процесс радикально:
• анализируются уже тысячи параметров, в том числе поведенческие и транзакционные, с учётом сложных нелинейных связей;
• уровень отказов снижается в разы, при этом качество портфеля улучшается за счет точного различения хороших и рискованных клиентов;
• по отдельным продуктам точность моделей приближается к 99%, что позволяет одновременно наращивать объем кредитования и снижать долю проблемной задолженности.
Дополнительно AI-скоринг позволяет банкам Казахстана ускорять принятие кредитных решений и улучшать клиентский опыт в цифровых каналах.
Шаг 3: регуляторные проверки и «песочница» для ИИ
К 2025 году банк прошел несколько официальных проверок со стороны регуляторов, поскольку зона кредитных решений – одна из самых чувствительных и рискованных. Модели были валидированы, а успешная интеграция стала возможна благодаря изоляции ИИ в «песочнице»:
• тестирование и калибровка моделей в отдельном контуре;
• аудит и объяснимость решений (human in the loop);
• поэтапное выведение решений в реальную работу с клиентами, при этом сохраняя за человеком право финального решения в критических случаях.
Позже этот подход был масштабирован в единый контур централизованного управления ИИ: стандартизация технологий, переиспользование решений, управление операционными и этическими рисками, внедрение общих правил аудируемости решений. Такой подход особенно важен для развития безопасного ИИ в финансовом секторе Казахстана.
Шаг 4: сопровождение клиентов и AI-ассистенты
Ускорение скоринга и рост выдачи кредитов неминуемо увеличили нагрузку на сопровождение клиентов: напоминания о платежах, работа с просрочкой, управление маржинальностью процессов. В этих условиях ИИ-ассистенты, сопровождающие сделки и напоминающие о платежах, перестали быть «приятным бонусом» и стали необходимостью. Все больше банков внедряют AI-чат-ботов и виртуальных помощников для автоматизации клиентского обслуживания.
Шаг 5: новые роли и профессии
Расхожий страх – «ИИ всех уволит» – в экосистеме ЦентрКредита не подтвердился. Напротив, ИИ создал новые профессии и изменил структуру организации:
• команды, работающие с ИИ в риск-менеджменте розничного кредитования, выросли с нескольких десятков человек до сотен, включая специалистов по сбору, хранению и обработке данных, их монетизации и разработке AI-инструментов для всего банка;
• формируется офис централизованного развития ИИ, отвечающий за масштабирование решений по всему банку, методологию и качество.
Таким образом, ИИ не заменяет сотрудников, а меняет профиль компетенций: от выполнения операций – к проектированию систем и управлению рисками. Это отражает глобальный тренд на цифровую трансформацию банков и развитие AI-компетенций.
Halyk Bank: ускорение процессов в 1500 раз и GenAI в бэк-офисе
Halyk Bank – один из самых заметных игроков по части использования ИИ и генеративных моделей.
• Благодаря ИИ банк смог ускорить отдельные клиентские процессы до 1500 раз, поэтапно проходя путь от работы с большими данными и «классическими» ИИ-моделями к проактивным алгоритмам, подбирающим клиенту следующее лучшее предложение.
• В банке активно используются решения на базе генеративного ИИ: умный поиск информации по базам данных, проверка документации и отчетов, генерация кода и контента для внутренних задач.
• По данным банка, около 30% рутинных задач IT- и операционных специалистов уже выполняются ИИ, что позволяет им фокусироваться на более сложных и креативных проектах.
• Параллельно тестируются интеллектуальные ассистенты для взаимодействия с клиентами: виртуальные помощники, которые умеют обрабатывать обращения, создавать черновики ответов и ускорять бизнес-процессы.
Отдельное внимание Halyk уделяет вопросам информационной безопасности: из-за чувствительности данных в 99% случаев банк не может использовать внешние публичные модели и развивает собственную инфраструктуру ИИ, учитывая требования по защите информации. Это особенно актуально на фоне роста интереса к кибербезопасности в банках Казахстана.
Kaspi.kz: ИИ-сервисы для МСБ и «умные» ассистенты
Kaspi.kz традиционно воспринимается как технологический лидер и драйвер массовой цифровизации. ИИ для компании – это не только внутренняя оптимизация, но и новый уровень сервисов для предпринимателей и пользователей экосистемы.
• Kaspi.kz развивает направление цифровых и ИИ-технологий для поддержки МСБ, следуя курсу государства на ускоренную цифровизацию и внедрение ИИ.
• Один из примеров – Kaspi AI для продавцов в Магазине Kaspi: ассистент помогает автоматически создавать карточки товаров по фото, ссылкам и файлам, генерируя описания и характеристики, которые продавец может доработать.
• Kaspi AI также интегрирован в сервис «Kaspi Работа», где помогает соискателям адаптировать описание опыта в резюме под конкретные вакансии, делая текст более структурированным и понятным.
• В экосистеме Kaspi уже действуют сотни тысяч POS-терминалов с цифровой кассой, а ИИ-сервисы помогают предпринимателям улучшать качество контента и, как следствие, продажи.
Хотя Kaspi – не классический банк в традиционном понимании, его пример важен для отрасли: ИИ становится частью массовых повседневных сервисов, а не только внутренним инструментом риск-менеджмента. Экосистема компании показывает, как AI-технологии меняют рынок финтеха Казахстана.
Другие игроки рынка
Согласно данным рынка, уже до 60–75% банков Казахстана так или иначе используют ИИ в своей деятельности. Среди ключевых направлений:
• кредитный скоринг и оценка платежеспособности;
• антифрод и анализ транзакционной активности;
• персонализация предложений в мобильных приложениях;
• автоматизация комплаенса и регуляторной отчётности;
• серьезное внедрение голосовых и текстовых ИИ-ассистентов в бизнес-приложениях.
Home Credit Bank, Freedom Bank и другие банки второго уровня используют ИИ во всех ключевых процессах – от поддержки сотрудников и подбора персонала до автоматизации обслуживания и голосовых ассистентов для бизнеса, при этом сохраняя принцип human in the loop для критически важных решений.
Гиперперсонализация и новый клиентский опыт
Одно из главных качественных изменений, которые привносит ИИ в банкинг, – переход от массового маркетинга к индивидуальному банкингу в реальном времени.
• ИИ анализирует поведение клиента, его транзакции, жизненные события и сразу предлагает релевантное решение: одобренный кредит на конкретную марку автомобиля, рассрочку на выбранную технику, индивидуальный лимит по карте.
• Вместо универсальных продуктовых линеек появляются динамические предложения, «собранные» под клиента – по ставке, лимиту, сроку, каналу коммуникации.
• Чат-боты эволюционируют от сценарных FAQ-ассистентов к мультиагентнымсистемам, способным проводить сделки, консультировать по сложным продуктам и сопровождать клиента на протяжении всего жизненного цикла.
В этой модели банк становится интеллектуальным сервисом «на расстоянии одного клика», а ИИ – невидимым партнером клиента в финансовом планировании. Именно гиперперсонализация считается одним из главных трендов развития банковских технологий и финтеха в Казахстане.
Риски и типичные ошибки внедрения
Быстрый рост интереса к ИИ неизбежно сопровождается системными ошибками. Для здоровой эволюции ИИ в банках важно избегать нескольких критических ловушек.
Внедрение «ради хайпа»
Ставить ИИ «для красоты» – самая распространенная ошибка. Каждое внедрение должно решать конкретную бизнес-проблему: повысить точность скоринга, снизить нагрузку на колл-центр, ускорить обработку документов. При этом важно, чтобы каждый шаг одновременно готовил инфраструктуру к следующему уровню зрелости: улучшал управление данными, архитектуру, процессы.
Отрыв чат-ботов от процессов
Типичная ситуация: банк запускает чат-бота «для улучшения сервиса», но база знаний не успевает за изменениями процессов. Со временем бот начинает чаще «галлюцинировать», ошибаться и перенаправлять клиентов на операторов, создавая дополнительное давление на контакт-центр и ухудшая клиентский опыт. Устойчивая работа ИИ требует постоянной поддержки, актуализации знаний и тесной связи с бизнес-процессами. Особенно это критично для банковских AI-сервисов с высокой клиентской нагрузкой.
Юридические и этические риски
Масштабные проекты в области ИИ в банкинге измеряются сотнями миллионов долларов инвестиций, и ошибки могут быть крайне дорогими. Основные риски:
• непрозрачность решений и дискриминация отдельных групп клиентов;
• нарушения в области хранения и обработки персональных данных;
• зависимость от внешних провайдеров и утечка чувствительной информации.
Ответом становятся централизованные контуры управления ИИ, регламенты explainable AI, обязательная аудируемость моделей и вовлечение человека в принятие критических решений.
Что дальше: от набора моделей к новой инфраструктуре банка
Следующий этап развития банковского ИИ – это уже не просто расширение «зоопарка» моделей, а создание единого централизованного контура управления ИИ и новой операционной инфраструктуры банка:
- Централизованные AI-платформы позволяют запускать решения быстрее, снижать нагрузку на IT и сокращать time to market.
- Единые стандарты качества, безопасности и контроля данных становятся таким же базовым элементом, как система платежей или скоринга.
- Экосистемные игроки, подобные Kaspi.kz или крупным универсальным банкам, начинают использовать ИИ не только для собственных процессов, но и как сервис для партнеров и клиентов – от малого бизнеса до госорганов.
Для всего рынка это сигнал: внедрение ИИ в экосистему банка снимает традиционное противоречие между устойчивостью и быстрым ростом. Те, кто научится управлять этим балансом, зададут стандарт отрасли на ближайшие годы. Дополнительно рынок будет двигаться в сторону масштабной автоматизации банков, развития AI-платформ и расширения цифровых финансовых сервисов в Казахстане.