Финансовый ИИ Центральной Азии: цифры, тренды, вызовы и лидеры
Генеративный ИИ уже радикально меняет финансовый сектор мира, становясь ключевым фактором успеха и конкурентного преимущества, однако в Центральной Азии публичные кейсы внедрения остаются единичными из-за закрытости индустрии.
В этой связи было проведено независимое исследование FinTech AI Center, совместно с регуляторами Казахстана, Кыргызстана и Таджикистана. Оно дает объективную картину реального уровня развития ИИ в регионе, выявляет главные тренды, барьеры и потенциал роста, помогая руководителям финансовых организаций принимать обоснованные стратегические решения. Digital Business законспектировал главное - и делится с вами результатами.
Как проводилось исследование «ИИ на финансовых рынках ЦА. Текущее состояние и перспективы»
Настоящий доклад представляет собой совместную инициативу регуляторов финансовых рынков стран Центральной Азии. В условиях стремительного развития технологий и роста интереса к ИИ как со стороны государственных структур, так и частного сектора, данный документ направлен на обеспечение общей базы знаний и координации подходов к внедрению и регулированию искусственного интеллекта в финансовой сфере региона. Период исследования - с начала 2024 года по дату публикации отчета (декабрь 2025 года). В качестве источников использованы: результаты опроса финансовых организаций стран региона открытые данные и публичные источники экспертные интервью и консультации с представителями регуляторов.
Нацбанк РК строит инфраструктуру и переходит к агентным системам
Председатель Национального Банка Казахстана Тимур Сулейменов обозначил стратегическую роль ИИ в модернизации экономики страны и рассказал, как регулятор поэтапно развивает собственную ИИ-экосистему — от ассистивных инструментов к автономным агентам.
«Искусственный интеллект стремительно становится новой парадигмой развития национальной экономики Казахстана и всего региона Центральной Азии. Перед нашей страной стоит задача не только не оказаться на периферии глобального технологического тренда, но и использовать его потенциал для ускорения экономической модернизации. В этом контексте перед Национальным Банком Республики Казахстан стоит важная и одновременно непростая миссия - обеспечить современную, безопасную и надежную инфраструктуру, необходимую для развития технологий ИИ на финансовом рынке», - сказал Тимур Сулейменов.
Председатель Агентства по регулированию и развитию финансового рынка Мадина Абылкасымова подчеркнула стратегическую важность ответственного внедрения ИИ в финансах Казахстана, обозначила текущее состояние его использования банками и ключевые вызовы, связанные с рисками и инфраструктурой.
«Искусственный интеллект становится одним из ключевых факторов трансформации финансового сектора и все в большей степени влияет на бизнес-модели финансовых организаций, управление рисками и надзорную практику. Для Казахстана и региона Центральной Азии ответственное внедрение ИИ имеет стратегическое значение, поскольку позволяет повышать эффективность финансовых институтов, расширять доступ к услугам и одновременно требует нового уровня внимания к вопросам устойчивости и защиты прав потребителей», - акцентирует глава АРРФР Мадина Абылкасымова.
МФЦА ставит на инновации при строгом контроле рисков
Управляющий Международного финансового центра «Астана» Ренат Бектуров отметил переход ИИ из экспериментальной стадии в практический инструмент, подчеркнув важность регионального сотрудничества в регулировании и приоритет управления рисками для обеспечения стабильности и доверия на финансовом рынке.
«Искусственный интеллект за последние два года перешел из категории экспериментальных решений в практический инструмент, который быстро меняет конкурентную динамику и подходы к управлению рисками. Ключевым трендом 2024–2025 годов как в мире, так и в Казахстане стало доминирование генеративного ИИ и стремительное развитие автономных ИИ-агентов, способных решать задачи при минимальном участии человека», - говорит Бектуров.
Позиция Кыргызстана
Председатель Национального банка Кыргызской Республики Мелис Тургунбаев подчеркнул, что устойчивое использование ИИ в финансовой системе региона требует создания технологической базы, качественных данных, управляемости моделей и, главное, формирования единого институционального подхода к рискам и обмену опытом между странами Центральной Азии.
«Речь идет о создании необходимой технологической и организационной базы, развитии качественных данных, а также внедрении подходов, обеспечивающих безопасное и ответственное использование таких решений, включая вопросы управляемости моделей и подотчетности решений, принимаемых с использованием систем (алгоритмов) искусственного интеллекта. Параллельно мы уделяем особое внимание привлечению и развитию квалифицированных специалистов с компетенциями в области искусственного интеллекта и анализа данных, без которых устойчивое внедрение ИИ-агентов в практику невозможно. При этом ключевым вызовом для всего региона остается институциональная готовность», - подчеркивает Тургунбаев.
Какие барьеры видит Таджикистан для полноценного внедрения ИИ
Председатель Национального банка Таджикистана Толибзода Фирдавс Назримад подчеркнул стратегическую роль ИИ в трансформации финансового сектора страны, представил ключевые выводы исследования о текущем уровне внедрения и обозначил главные барьеры, которые необходимо преодолеть для полноценного использования потенциала технологии.
«Национальный банк Таджикистана видит в ИИ не просто инструмент оптимизации, а ключевой фактор будущей конкурентоспособности, финансовой доступности и устойчивости нашей национальной экономики. Исходя из этого, Национальный банк Таджикистана согласился на проведение данного исследования, чтобы получить четкую, основанную на данных картину внедрения искусственного интеллекта в нашем финансовом секторе. Представленное исследование наглядно демонстрирует как значительный потенциал, так и текущие вызовы на пути интеграции передовых технологий в деятельность финансовых организаций нашей страны», - говорит Назримад.
Он перечислил 4 основных барьера:
1. Подготовка квалифицированных кадров. Следует отметить, что в этом направлении ключевым сдерживающим фактором становится недостаточная обеспеченность отрасли специалистами необходимой квалификации, что создает кадровый разрыв между потребностями рынка и существующим предложением.
2. Ограниченность ресурсов. Кредитно-финансовые организации, особенно в сегменте микрофинансирования, испытывают существенные бюджетные ограничения, что ограничивает их потенциал для роста и модернизации.
3. Регуляторные вызовы. Наличие регуляторных пробелов в сфере использования данных и управления рисками, связанными с применением технологий искусственного интеллекта, требует скорейшего формирования четких правил игры.
4. Недостаточная зрелость внедрения инноваций. Подавляющее большинство проектов в области новых технологий пока носят пилотный характер и не интегрированы в основополагающие бизнес-процессы, что снижает их вклад в общую эффективность.
Тезисы по результатам исследования ИИ в финансовом секторе ЦА
В опросе приняли участие 232 финансовые организации региона: 53 банка, 74 платежные организации, 28 участников рынка ценных бумаг, 34 страховые компании и 43 микрофинансовые и иные организации.
Сейчас 36% организаций используют ИИ в той или иной форме (84 респондента), что значительно ниже глобального уровня по опросу NVIDIA 2025 года - 52% для генеративного ИИ.
На ближайший год 56% организаций (131 респондент) планируют внедрять или расширять использование ИИ — разрыв между текущим и планируемым уровнем указывает на высокий потенциал роста.
53% респондентов (124 организации) полностью согласны, что ИИ критически важен для будущего успеха компании; лишь 1% полностью не согласны - показатель близок к глобальному (около 60%).
Большинство организаций находятся на ранних стадиях: 38% изучают возможности, 12% проводят пилотные проекты, 16% частично внедряют; полное внедрение — всего 2% (4 организации).
Основные области применения ИИ: операционные процессы (17%), маркетинг и продажи (15%), разработка ПО и поддержка ИС (15%), поддержка клиентов (13%), управление рисками и комплаенс (12%).
Главные эффекты от ИИ: повышение продуктивности сотрудников (25%), рост операционной эффективности (23%), улучшение точности и скорости обработки данных (18%), повышение качества клиентского сервиса (16%).
Экономическую отдачу (ROI) смогли оценить только 27% организаций; среди них чаще отмечают рост выручки и снижение расходов в пределах 1–5%; большинство (72%) затруднилось с оценкой — в отличие от глобальных 64–68% с положительным влиянием.
Наиболее используемые виды ИИ: обработка данных (19%), аналитика данных (16%), большие языковые модели (14%), прочий генеративный ИИ (13%), диалоговые решения (12%).
Топ-сферы применения генеративного ИИ: взаимодействие с клиентами (16%), обработка документов (15%), создание маркетинговых материалов (14%), автоматизация внутренних процессов (14%), помощь в разработке кода (14%).
Наибольшую отдачу (ROI) от генеративного ИИ дают: оптимизация принятия решений (8%), автоматизация внутренних процессов и взаимодействие с клиентами (по 6%), обработка документов (6%).
Основные направления будущих инвестиций в ИИ: определение дополнительных сценариев использования - 37% (85 организаций), оптимизация процессов — 28% (64), обучение персонала - 26% (61), переобучение - 18% (41), увеличение расходов на инфраструктуру - 14% (32), найм специалистов и партнерства - около 12%.
В отличие от региона, глобальные компании (по NVIDIA) делают больший упор на инфраструктуру (34%), партнерства (32%), сценарии (32%) и найм специалистов (27%) - это отражает более зрелый подход к реализации ИИ.
Главные препятствия для внедрения ИИ: найм и удержание специалистов + проблемы с качеством и конфиденциальностью данных - по 26% (по 60 организаций), недостаточный объем/релевантность данных — 22% (52), регуляторные барьеры по персональным данным и банковской тайне + сложности оценки рисков - по 22% (по 51), нехватка бюджета - 17% (39), несовершенство регулирования - 15%.
В глобальном масштабе эти барьеры ощущаются на 40–50% слабее и их актуальность снижается год от года - международные компании уже научились их преодолевать, региону предстоит пройти этот путь.
Наиболее критичные проблемы региона: кадровый дефицит, качество и конфиденциальность данных, отсутствие четких регуляторных норм и методик оценки рисков ИИ.
Выводы исследования
В 2025 году глобальный финансовый сектор перешел от пилотных проектов к массовому промышленному внедрению ИИ: доминируют генеративный ИИ (GenAI), трансформеры и автономные ИИ-агенты; ключевые вызовы - дефицит кадров, этика, предвзятость, «галлюцинации» и прозрачность моделей.
Финансовый сектор лидирует по инвестициям в ИИ, смещая фокус с автоматизации на проактивный предиктивный анализ (кредитование, борьба с мошенничеством, операционная эффективность); сдерживают качество данных, устаревшая инфраструктура и юридические риски.
Казахстан - лидер региона по готовности к ИИ: 39% организаций уже применяют технологии, почти половина считает ИИ ключевым для будущего; приоритет - внутренние процессы (автоматизация, операции, разработка ПО); банки показывают положительный ROI (в т.ч. >20%); основные барьеры - данные, кибербезопасность, кадры.
Кыргызстан делает акцент на гуманитарный и культурный аспект: разработка AI-платформы на кыргызском языке, планы Регионального ИИ-хаба, Парк высоких технологий и национальный вычислительный центр; переход от цифровизации к интеграции ИИ в финансах.
Таджикистан - дальновидный стратег: первая в регионе Стратегия ИИ до 2040 года, резолюция ГА ООН, технопарк Area AI и «зелёный» AI-кластер на H200 GPU для таджикоязычных LLM; использование ИИ - 33%, планы на внедрение - 58%; 65% считают ИИ критически важным; барьеры — кадры, бюджет, данные, регулирование.
Туркменистан идет путем постепенной цифровой интеграции: приоритет - образование (партнерство с Huawei), ИИ в нефтегазе, национальный корпус туркменского языка; финансовая сфера пока ограничена, но стратегия до 2030 года создает базу для будущей интеграции ИИ при государственном контроле.
Узбекистан демонстрирует самый динамичный прогресс: цель - топ-50 по индексу готовности к ИИ, Стратегия до 2030 года, партнёрства с ОАЭ и Китаем, дата-центры, исследовательские лаборатории; цель - рынок IT-услуг на ИИ в $1,5 млрд, национальная языковая модель, финансовая инклюзия.
Региональное сотрудничество через Ассоциацию Искусственного Интеллекта Центральной Азии (AICA) усиливает синергию: совместная инфраструктура, подготовка кадров, гармонизация регуляторных стандартов; объединение усилий может сделать Центральную Азию инновационным AI-хабом и экспортером технологий.