Главное изменение – не технологии: как ИИ становится основой конкурентоспособности Halyk

В Halyk искусственный интеллект перестал быть инструментом только для разработчиков. Сегодня специалисты из самых разных подразделений банка сами приходят в Центр ИИ с идеями, как с помощью новых технологий улучшить процессы и решить бизнес-задачи.

За счет чего произошли эти изменения, как превратить скептиков в сторонников трансформации и почему зрелость ИИ определяется не только силой data science-команд, но и тем, насколько глубоко искусственный интеллект встроен в данные, инфраструктуру, процессы, корпоративную культуру, модели принятия решений, стратегию и управление, рассказали заместитель председателя правления Halyk Банка Роман Машчык и руководитель Центра ИИ Бибарыс Мусагалиев.

Почему больше не нужно «продавать» идею ИИ

— Большинство компаний внедряют ИИ ради эффективности. В какой момент в Halyk поняли, что речь уже идет не о технологии, а о трансформации культуры работы?

Роман: Перелом наступил, когда бизнес-подразделения начали приходить в Центр ИИ не за «моделькой», а за новым способом думать о своих процессах.

Окончательно это закрепилось, когда сменили язык измерения. Раньше успехом считалось «запустили модель в продакшен». Сегодня вопрос звучит иначе: «Что изменилось в P&L, в скорости решения, в качестве клиентского опыта?». В этот момент ИИ перестал быть проектом и стал управленческой дисциплиной – это уже про культуру, а не про код. Сегодня Центр ИИ для нас – не экспериментальная площадка, а центр прибыли с собственными KPI.

Культурная трансформация – это когда инструмент меняет не одну функцию, а саму логику принятия решений. Поэтому один из ключевых фокусов Halyk – изменение mindset работников: от интереса к отдельным инструментам к привычке видеть в ИИ естественную часть ежедневной работы. Для этого банк действует сразу в нескольких направлениях: развивает ИИ-грамотность и практические навыки работников, формирует сообщество внутренних ИИ-champions, стимулирует появление бизнес-кейсов с измеримым эффектом и выстраивает правила безопасного использования искусственного интеллекта. Это позволяет не просто научить людей пользоваться новой технологией, а изменить сам подход: искать, где ИИ может помочь принять лучшее решение, ускорить процесс или создать дополнительную ценность для клиента.

— Если посмотреть на Halyk сегодня и 3 года назад, что изменилось в культуре работы, принятии решений, создании продуктов и взаимодействии сотрудников друг с другом?

Роман: 3 года назад ИИ жил в отдельных командах и решал точечные задачи. Сегодня он встроен в ткань банка: HR, маркетинг, риски, юридический департамент, контакт-центр, кибербезопасность.

Больше не нужно «продавать» идею ИИ. Раньше инициатива шла сверху вниз, а сегодня бизнес-подразделения сами приходят с идеями, где и как его применить. Неудачные гипотезы обсуждаются открыто, без поиска виноватых, – а это значит, что страх ушел и появилось право на эксперимент. Команды стали кросс-функциональными: технолог и продуктолог сидят за одним столом с первого дня, а не на этапе сдачи.

ИИ перестал быть темой «для айтишников». Когда о нем на равных рассуждают в HR, маркетинге, юротделе – это и есть культура, а не технология.

Как ИИ влияет на P&L банка

— Какие ИИ-решения уже дают банку измеримый эффект?

Роман:В кибербезопасности и антифроде – защита денег клиентов, включая распознавание дипфейков и сложных схем мошенничества. В контакт-центре – автоматизация обслуживания. В маркетинге – персонализация коммуникаций для миллионов клиентов. В рисках – скоринг и аналитика. В HR – предиктивные модели выгорания и оттока работников, а также оценка компетенций, которые помогают принимать более точные решения в работе с командами и талантами. Отдельно отмечу клиентские сервисы – например налогового помощника, созданного в партнерстве с государственными органами.

В Halyk эффективность решений измеряем влиянием на бизнес: сокращением расходов, предотвращением будущих затрат (cost avoidance) и ростом доходов. Поэтому основной вклад в P&L сегодня дают классический ИИ и глубокое обучение. Генеративный ИИ и агентские системы пока находятся в стадии накопления потенциала, но именно они определят следующий рывок. Мы развиваем эти контуры одновременно, на единой инфраструктуре.

Бибарыс: Если бы нужно было за 5 минут доказать скептику, что ИИ уже меняет Halyk, я бы показал три проекта.

Первый – антифрод и борьба с дипфейками. ИИ защищает деньги клиентов в реальном времени, распознавая схемы, которые человек физически не успевает отследить.

Второй – low-code платформа, которая позволяет работникам самостоятельно создавать ИИ-агентов без навыков разработки.

И третий – применение искусственного интеллекта в контакт-центре. Здесь эффект двойной и измеримый: снижение издержек и одновременно рост качества и скорости обслуживания. ИИ здесь не заменяет человека, а избавляет от рутины, позволяя заниматься сложными обращениями.

Почему главный барьер – не технологии

— Что оказалось самым сложным на пути внедрения ИИ: технологии, процессы или мышление людей?

Роман: Технологии можно купить, процессы – перестроить. Самым сложным оказалось мышление. Доверие к решению, в котором участвует ИИ, и готовность менять привычки, наработанные годами, не покупается и не настраивается за один квартал.

Часть работников видели в ИИ угрозу, часть – моду, которая пройдет. Мы не давили, а показывали конкретный измеримый результат, вовлекали сомневающихся в пилоты на их же задачах и инвестировали в обучение, чтобы человек чувствовал, что его не заменяют, а усиливают. Скептик, который сам увидел, как инструмент снимает с него рутину, становится лучшим адвокатом изменений.

Без поддержки сверху любая инновация умирает на уровне «это не входит в мой KPI». Поэтому наша задача как руководства – поощрять эксперименты с ИИ, предоставить ресурсы и право на ошибку.

Самые активные пользователи ИИ – не разработчики

— Как изменилась ежедневная работа команд после появления ИИ-инструментов и в каких подразделениях его чаще всего используют?

Бибарыс: Первое, что уходит, – рутина. Раньше значительная часть времени тратилась на повторяющиеся операции. Теперь фокус смещается на проектирование решения и суждение – что именно автоматизируем и как оцениваем результат. То, на что раньше уходили недели, делается за дни.

Инженеры реже пишут код с нуля и все больше проектируют ИИ-агентов, проверяют и направляют. Для этого нужны глубокая экспертиза в своей теме плюс способность работать на стыке.

Интересный факт: активнее всего инструменты для сборки ИИ-сценариев используют не разработчики, а сотрудники бизнес-подразделений. Если раньше любая идея проходила через дата-сайентистов, то сегодня маркетологи, рисковики, юристы сами создают решения под свои задачи.

Один из показателей зрелости ИИ – не размер команды дата-сайентистов, а количество сотрудников, которые используют искусственный интеллект в работе. И этот показатель у нас растет быстрее всего.

Новая грамотность: какие навыки становятся ключевыми

— Какие навыки становятся конкурентным преимуществом в эпоху ИИ?

Бибарыс: Навык писать промпты быстро обесценится. Настоящее преимущество – уметь правильно сформулировать задачу: изложить размытую бизнес-проблему так, чтобы ее можно было решить с помощью ИИ.

Дальше – критическая оценка. ИИ уверенно выдает ответ, в том числе неправильный. Ценен тот, кто сможет проверить, усомниться, найти ошибку. А также тот, кто понимает, на чем модель училась и где ее слепые зоны.

Но самое главное – адаптивность. Инструменты меняются каждые несколько месяцев, поэтому преимуществом станет не знание конкретного инструмента, а скорость освоения следующего.

Роман: Раньше ценился тот, кто знает ответ. Сегодня – тот, кто умеет быстро проверить гипотезу, критически оценить результат работы ИИ и взять на себя ответственность за результат. Кто освоит эту триаду, тот и будет успешен – независимо от должности.

От агентных систем до «школы ИИ»: что дальше

— Что сегодня привлекает сильных ИИ-специалистов в Halyk?

Бибарыс: Отвечу через сравнение. В стартапе есть драйв, но нет масштаба и часто нет ресурсов. В Big Tech – масштаб, но ты винтик в огромной машине, и твой эффект растворяется.

В Halyk в распоряжении специалистов собственный парк современных GPU промышленного класса, на котором живет весь стек от классического ИИ до агентских систем. Созданные решения работают на миллионы клиентов, а не на тестовую выборку, меняют P&L и клиентский опыт. И главное – чтобы решать задачи мирового уровня, не нужно уезжать из Казахстана.

— Какими будут следующие этапы развития ИИ-технологий в Halyk?

Бибарыс: Первое – совместно с HR масштабируем агентные платформы: чтобы все больше работников самых разных подразделений банка создавали ИИ-решения сами, а не через нас.

Второе – взросление генеративного ИИ и агентных систем. Через год я хочу говорить о них в логике реального вклада в бизнес-процессы.

И третье - таланты и технологический суверенитет: больше зрелых моделей в продакшене, системная работа с университетами и подготовка нового поколения ИИ-специалистов, а также развитие собственных решений на казахском языке. Если через год будем говорить о региональном лидерстве Halyk в прикладном ИИ – это и будет тот результат, ради которого мы работаем.

Роман: В Halyk сильные ИИ-специалисты уже решают реальные задачи миллионов клиентов. Следующая цель – закрепить региональное лидерство в прикладном ИИ.

Банк уже сегодня растит собственных ИИ-специалистов и лидеров – в том числе со студенческой скамьи через партнерство с университетами и образовательные программы. Наша задача – масштабировать эту систему так, чтобы «школа ИИ Halyk» стала знаком качества на рынке. Через пять лет хотим закрепить за собой позицию одного из ключевых центров притяжения AI-талантов в регионе.