AI-First в мировом банкинге и Казахстане
Всего за несколько лет искусственный интеллект из динамично развивающейся технологии превратился в один из фундаментальных принципов построения современных, конкурентоспособных компаний. В 2025 году эпоха экспериментов с GenAI в финансовом секторе сменилась периодом системного пересмотра бизнес-моделей. Искусственный интеллект эволюционировал из вспомогательного сервиса в стратегическую основу банковской инфраструктуры.
Как сообщается в исследовании Gartner, расходы на глобальном рынке ИИ составили около $1,76 трлн, в 2026 году затраты могут увеличиться на 44%, достигнув $2,53 трлн. При этом вложения ведущих банков в 2025 году в развитие ИИ свидетельствуют, что технология AI-First стала критическим фактором устойчивости бизнеса.
От фичи к операционной модели
Стратегия AI-First подразумевает полное переосмысление структуры бизнеса. Сегодня успех определяется способностью компаний сделать ИИ системным партнером в процессах создания ценности, используя его потенциал для принятия решений на всех уровнях управления.
Банкам стратегия AI-First позволяет стать интеллектуальным сервисом, который у клиентов всегда под рукой и работает на опережение. Парадигма AI-First в банкинге – это не просто использование чат-ботов, а фундаментальный сдвиг в стратегии. Если раньше банки внедряли искусственный интеллект точечно (например, для проверки транзакций на мошенничество), то подход AI-First подразумевает, что ИИ становится центральным ядром, вокруг которого строятся бизнес-процессы и продукты.
Изначально ИИ был дополнением к существующим процессам, помогая сотрудникам в выполнении задач. В модели AI-First вопрос «Как ИИ может помочь сотруднику?» сменяется другим – «Как этот процесс может выполнить ИИ?». При этом агенты становятся автономными. Они могут проводить транзакции, одобрять кредиты в рамках лимитов и вести полноценное финансовое планирование для клиента. Рутинные задачи (сверка данных, комплаенс, отчетность) полностью уходят в «цифру».
Раньше для каждой задачи писали новый код, теперь банки используют гигантские предобученные модели, способные адаптироваться под сотни разных сценариев: от оценки рисков до генерации ответов в поддержке.
Благодаря ИИ осуществляется гиперперсонализация в реальном времени, способствуя переходу от массового маркетинга к индивидуальному банкингу. ИИ способен анализировать поведение клиента в моменте, мгновенно предлагая предодобренный кредит на конкретную марку машины, технику и другие радости жизни.
При этом в парадигме AI-First человек смещается с позиции исполнителя на позицию куратора ИИ. Сотрудники занимаются обучением моделей, этическим надзором и решением критических нестандартных ситуаций, в то время как 80–90% стандартных операций автоматизированы.
В 2025 году появились первые индустриальные стандарты оценки финансового эффекта от применения ИИ, что позволило банкам инвестировать в технологию с четким расчетом ROI.
Опыт крупнейших банков США и Европы
Крупные игроки, такие как JPMorgan Chase, и ведущие банки Европы уже перешли к единым платформам данных.
JPMorgan Chase в 2025 году продемонстрировал наиболее масштабный пример интеграции генеративного ИИ в рабочие процессы. Платформа LLM Suite стала активно используемым инструментом внутри банка. Доступ к ней имеют 200 тыс. сотрудников, и половина из них обращаются к ней ежедневно, в среднем от одного до двух часов в неделю.
Другой пример – Bank of America и его виртуальный ассистент Erica. Это один из наиболее репрезентативных примеров того, как ИИ эволюционировал из простого чат-бота в фундаментальный элемент банковской инфраструктуры. Запущенная в 2018 году Erica воспринималась как удобная надстройка для мобильного приложения, но к 2024–2025 годам она стала базовым слоем обслуживания. Ассистент интегрирован во все каналы взаимодействия. Клиент может ввести запрос в чате, продолжить его голосом или получить персонализированное уведомление.
Erica интегрирована с бэк-офисом, имеет доступ к транзакционной истории, графикам платежей и инвестиционным портфелям. Клиенты взаимодействуют с Erica более 1,5 млрд раз в год. Это колоссальный объем данных, который позволяет банку постоянно дообучать модели на реальных сценариях.
Главное отличие Erica как части инфраструктуры – переход к предиктивной аналитике. Система уведомляет пользователя о неожиданном повышении стоимости подписки или о повторяющихся списаниях, которые клиент мог забыть отменить. Ассистент анализирует типичные расходы и предупреждает, если к моменту следующей оплаты (например, ипотеки) на счету может не хватить средств, а благодаря связке с брокерскими счетами Erica помогает пользователям отслеживать динамику их портфелей в реальном времени.
Опыт британских банков Lloyds Banking Group и HSBC также наглядно иллюстрирует переход от точечных экспериментов к индустриализации ИИ, что характерно для всего европейского финансового рынка в 2025–2026 годах. При этом ИИ в Европе позиционируется как Copilot, а не замена человека: огромные бюджеты выделяются не на закупку софта, а на переобучение персонала.
Lloyds Banking Group в 2025 году получил порядка 50 млн фунтов стерлингов прибыли от GenAI, а в 2026 году планирует удвоить этот показатель до £100 млн фунтов стерлингов. В банке реализовано более 50 сценариев использования. Один из них Athena – инструмент управления знаниями, которым пользуются 20 тыс. сотрудников. Он сократил время поиска информации по клиентским запросам на 66%. Около 5 тыс. инженеров используют GitHub Copilot для написания кода, что ускорило разработку и модернизацию систем на 50%. Для обучения 67 тыс. сотрудников создана AI Academy, чтобы ИИ-грамотность стала базовым навыком для каждого. Фокус 2026 года – полноценный запуск персонального финансового ассистента в мобильном приложении и переход к Agentic AI (автономным ИИ-агентам), которые могут не просто отвечать на вопросы, а выполнять сложные задачи.
Что касается HSBC, этот глобальный игрок делает ставку на гибридную модель: создание собственных решений и глубокую интеграцию с ведущими ИИ-разработчиками. HSBC заключил стратегический союз с французским «единорогом» Mistral AI, выразив приверженность европейским технологиям и суверенитету данных. У банка уже более 600 кейсов применения ИИ. Например, ИИ-ассистент в корпоративном блоке обрабатывает 3 млн взаимодействий ежегодно. Также GenAI используется для автоматизации подготовки кредитных меморандумов, объединяя внутренние и внешние данные.
А что у нас?
В Казахстане катализатором развития ИИ является государство, активно реализующее стратегические концепции. На форуме Digital Qazaqstan 2026, состоявшемся в марте, вице-министр искусственного интеллекта и цифрового развития Дмитрий Мун рассказал об инфраструктурных инициативах, включая мультиагентную платформу AlemGPT, охватывающую 35 госуслуг, и о проекте Национальной платформы ИИ. Решения Freedom Holding Corp. были представлены в блоке «Развитие человеческого капитала и финтеха». Тимур Турлов, главный исполнительный директор компании, поделился AI-решениями Freedom, позволяющими автоматизировать операции и повысить удобство для пользователей SuperApp, и результатами внедрения ИИ в образование и бизнес-процессы, включая запуск совместного с OpenAI проекта по обеспечению доступа для педагогов Казахстана к ChatGPT Edu.
Стоит отметить, в рамках стратегии AI-First Freedom Bank первым на рынке использовал клиентский мультимодальный ИИ-интерфейс – единую интеллектуальную платформу для взаимодействия с пользователями, в результате за 11 месяцев 2025 года клиентская база выросла в 7,5 раз, достигнув 4 млн пользователей. Стратегия компании направлена на реализацию модели SuperApp, позволяющую объединить экосистему и сервисы банка в единую ИИ-среду.
В Kazakhstan AI Country Report представлен еще один кейс Freedom Bank. С целью трансформации МСБ-банкинга в приложении Freedom Business был внедрен голосовой и текстовый AI-ассистент, что позволило предпринимателям управлять финансами с помощью голосовых и текстовых команд на казахском и русском языках. Ассистент автоматизирует рутинные операции, проводит платежи и предоставляет консультации в режиме реального времени. Благодаря высокотехнологичным LLM-моделям сервис выступает в роли интеллектуального помощника для повседневных задач МСБ, повышая эффективность и улучшая клиентский опыт. В голосовом формате доступно уже более 140 банковских операций. Также Freedom интегрировал возможности LLM напрямую в платформу, что позволило предпринимателям генерировать коммерческие предложения, контракты и описания продуктов без использования сторонних инструментов.
Еще один успешный банковский кейс – AI-ассистент по комплаенсу в приложении Freedom SuperApp для оптимизации SWIFT-переводов физических лиц. Банк стал одним из первых в Центральной Азии, кто объединил диалоговый интерфейс, LLM и комплаенс в автоматизированный процесс совершения международных переводов. Цель проекта – упростить проведение SWIFT-переводов и снизить нагрузку на комплаенс за счет автоматизации проверок, сбора данных, парсинга документов и классификации намерений. Ассистент самостоятельно извлекает детали платежа из сообщения клиента, подтверждает их, запрашивает документы по источнику происхождения денег и краткое пояснение о цели перевода. Весь процесс проходит в режиме диалога с полноценной Q&A-поддержкой и возможностью в любой момент переключиться на оператора. В ноябре 2025 года через интеграцию с Mastercard банк расширил функционал, что позволило автоматизировать анализ исходящих переводов и усилить комплаенс-контроль.
Также в числе успешных казахстанских кейсов, способствующих внедрению подхода AI-First, запуск локальных ИИ-моделей, обученных на огромных массивах данных на казахском, русском, английском и других языках, что дает возможность создавать адаптированных банковских ассистентов. Так, в январе 2026 года казахстанский стартап Cybernet AI представил крупнейшую модель автоматического распознавания речи (ASR) для тюркских языков, которая стала первой подобной разработкой в Центральной Азии. Она дает возможность странам тюркской языковой группы, не теряя в качестве, осуществлять клиентское обслуживание на родных языках с применением ИИ и масштабировать цифровые сервисы. Модель изначально создана с учетом особенностей тюркских языков.
Как отметил Рашид Исмаилов, CTO компании Cybernet AI, они сознательно отказались от адаптации англоязычных моделей и создали ASR-модель, которая изначально понимает живые, смешанные формы разговорного языка. Это делает разработку не просто очередным технологическим продуктом, а вкладом в формирование локальной экосистемы искусственного интеллекта и технологического суверенитета Казахстана.
Еще одна интересная разработка – система биометрической идентификации и онлайн-верификации на основе ИИ, созданная казахстанской компанией Biometric.Vision. Она делает процесс подтверждения личности пользователей Единого накопительного пенсионного фонда (ЕНПФ) быстрым и безопасным. В технологии объединены три ключевых инструмента. Liveness Detection определяет, что перед камерой находится реальный человек, а не фотография или запись. Document Recognition считывает данные с удостоверения личности и проверяет их. Face2Face Detection сравнивает селфи и фото в документе, исключая возможность подмены. Алибек Наримбай, CEO Biometric.Vision, подчеркнул, что обслуживание ЕНПФ – это и честь, и ответственность, поскольку это один из самых чувствительных и значимых квазигосударственных институтов.
Представленные кейсы демонстрируют, как подход AI-First в Казахстане постепенно переходит из разряда концепций в плоскость операционной эффективности. Государственные инициативы по созданию инфраструктуры – реализация проекта «Долина ЦОДов», предусматривающего поэтапное развитие технологического кластера, запуск AI ЦОДов мощностью по 50 МВт и расширение энергетической инфраструктуры – позволят банкам размещать тяжелые ИИ-модели внутри страны, соблюдая требования о суверенитете данных. Масштабная цифровая трансформация, охватившая как государственный сектор, так и лидеров финтеха, показывает: ИИ перестал быть лишь технологической надстройкой, становясь базовой инфраструктурой.
