В начале 2026 года ИИ-сервисами Национального банка Казахстана ежемесячно пользовались 5–6% сотрудников. Сейчас этот показатель превышает 80%.
Сегодня регулятор уже использует AI не только как помощника для сотрудников. ИИ-агенты участвуют в расследовании мошенничества, аналитике и разработке, а следующим этапом станет их применение в надзоре за финансовым рынком. Заместитель председателя Национального банка Бинур Жаленов рассказал Digital Business, как освременивается работа главного банка страны.
Применяют или тестируют
Бинур Жаленов рассказал нам, как Нацбанк определяет показатель использования ИИ. Оказалось, что в регуляторе смотрят на то, возвращается ли сотрудник к инструменту после первого использования. Этот показатель, по словам собеседника, лучше всего показывает, становится ли технология частью реальной работы или остается экспериментом.
«Запуски мы не считаем. Если человек возвращается, значит, без ИИ работать уже неудобно. В начале 2026 года ИИ-сервисами ежемесячно пользовались 5 - 6% сотрудников. Сейчас этот показатель превышает 80%. ИИ постепенно становится частью повседневной работы», - говорит заместитель главы Нацбанка.
Ранее Нацбанк уже заявлял, что развивает собственный GPU-кластер и платформу для ИИ-агентов, интегрированную с Фабрикой данных. В 2026 году регулятор определил развитие таких решений одним из приоритетов цифровой трансформации.
«ИИ по умолчанию»
Следующий этап, говорит собеседник - изменить сам подход сотрудников к работе. Перед выполнением задачи человек должен сначала определить, какую часть подготовительной работы способен взять на себя ИИ.
«Агент готовит материалы и рекомендацию. Но за решение отвечает сотрудник, который его принимает. Если в рекомендации ошибка, ответственность все равно остается за человеком. Мы хотим, чтобы ИИ участвовал в каждом рабочем процессе, где он действительно может дать результат. При этом ответственность за итоговое решение не передается агенту», - объясняет Жаленов.
Для Нацбанка чувствительный вопрос, поскольку решения регулятора напрямую затрагивают банки, платежные организации, бизнес и граждан.
Что происходит, когда звонят мошенники
Национальный Антифрод-центр с момента запуска в 2024 году зарегистрировал более 190 тысяч инцидентов мошеннических и иных незаконных операций. С начала 2025 года банки приостановили мошеннические операции на сумму более 120 млрд тенге. Тут AI помогает сразу двум сторонам: человеку, который столкнулся с мошенничеством, и для специалисту, который расследует инцидент.
Фродди
Для граждан на сайте antifraud.kz появился ИИ-агент «Фродди». Он помогает разобраться, что произошло, и объясняет, какие действия можно предпринять.
«В такой момент человеку нужен не учебник, а понятный порядок действий. «Фродди» помогает разобраться, с чего начать. По другую сторону работает ИИ-ассистент следователя: он разбирает материалы инцидента и готовит проект решения. Следователь получает не ворох выписок, а подготовленный материал для проверки», - рассказывает Жаленов.
По его словам, эффект от такой автоматизации уже можно измерять:
«С ИИ-ассистентом расследование идет в 8 - 10 раз быстрее, а отдельные задачи - до 80 раз. Агент готовит рекомендацию, решение принимает следователь. Важно понимать, что 80 раз - это ускорение отдельных операций, а не всего расследования целиком. Но даже такое сокращение времени позволяет специалисту гораздо раньше увидеть общую картину по инциденту», - отмечает Жаленов.
ИИ в надзоре
Со второго полугодия 2026 года надзорный цикл проходит в новой системе - Единой надзорной платформе SupTech. Она объединяет реестры и профили участников рынка, отчетность и блокчейн-аналитику.
Следующий шаг - подключение ИИ-агентов, которые смогут работать непосредственно с массивом операций и выделять случаи, требующие внимания специалистов.
«В четвертом квартале 2026 года планируем пилот ИИ-агентов в надзоре. Они будут проверять движения по кошелькам, отбирать подозрительные операции и по таким случаям готовить проект решения для сотрудника», - рассказывает Жаленов.
Логика здесь похожа на ту, что уже используется в расследованиях мошенничества.
«Мы хотим, чтобы внимание сотрудников уходило на самые значимые инциденты. Отбор и подготовку материалов возьмет на себя агент, решение останется за человеком», - говорит Жаленов.
Пилот предусматривает в том числе работу агентов в Национальном центре криптовалютной аналитики. Большой плюс в том, что машина может просматривать поток данных постоянно, тогда как сотрудник подключается уже к тем случаям, которые система считает наиболее значимыми.
Нацбанку нужны собственные мощности
ИИ можно запускать через готовые облачные сервисы, однако регулятор работает с данными, часть которых относится к банковской тайне. Поэтому Нацбанк развивает собственную инфраструктуру и использует GPU-кластер для работы с моделями.
«У нас уже больше 10 решений в промышленной эксплуатации. Мы используем модели с открытым кодом, в том числе казахстанские. Но там, где речь идет о банковской тайне, разворачиваем их на собственной инфраструктуре», - говорит Жаленов.
Проще говоря, для регулятора принципиально важно, где обрабатываются данные и кто получает к ним доступ.
Вторым элементом этой инфраструктуры должен стать ИИ-центр на базе АО «Центр цифрового развития» в экосистеме Alem AI. Там планируют заниматься инфраструктурными решениями, исследованиями, дообучением больших языковых моделей и созданием специализированных моделей для финансового рынка Казахстана.
«Нам нужны модели, которые понимают нашу предметную область. Дообучение позволяет приспособить модель к задачам, с которыми мы работаем. Отдельное направление - голосовые модели», - рассказывает Жаленов.
ИИ уже помогает экономистам спорить о базовой ставке
Самый необычный эксперимент регулятор проводит в сфере денежно-кредитной политики. В пилоте участвует группа ИИ-агентов с разными позициями. Одни выступают в роли «голубей» и ищут аргументы в пользу более мягкой денежно-кредитной политики, другие - «ястребов», которые отстаивают более жесткий подход.
После этого в дискуссию включается третий агент - «филин». Его задача заключается в том, чтобы оценить аргументы и выбрать наиболее приемлемый вариант рекомендации.
«У агентов есть доступ к нашим данным и процессам, и они действительно отстаивают свои позиции. Для экономиста это ценно: на каждый довод сразу находится сильный контраргумент», - рассказывает Жаленов.
Конечно, нейросети не определяют базовую ставку в стране - решение остается за Комитетом по денежно-кредитной политике.
«Рекомендация агентов для нас - дополнительное мнение и повод еще раз проверить основания собственных выводов», - подчеркивает Жаленов.
Данные - король
При всей видимой технологичности проекта наиболее важной частью инфраструктуры Нацбанка остается работа с данными. Фабрика данных развивается с 2024 года. В нее поступает информация примерно от 1200 респондентов финансового рынка - от данных о кредитах до информации об обменных пунктах. Кроме того, введено 35 общих справочников, чтобы разные подразделения регулятора одинаково понимали используемые показатели.
«ИИ хорош ровно настолько, насколько хороши данные под ним. Если информацию трудно получить и сопоставить, никакая модель не спасет. Поэтому мы начали с самого неэффектного - с того, как данные собраны и организованы», - говорит Жаленов.
Отдельные данные аналитики получают до 5 раз быстрее. Дальше регулятор хочет сделать работу с информацией максимально самостоятельной: сотрудник формулирует вопрос обычным языком и получает необходимый ответ без ручной подготовки запроса.
Для этого Нацбанк развивает ML-песочницу:
«Мы запустили ML-песочницу - среду для работы с моделями машинного обучения. Аналитики получают там доступ к данным, строят модели и делятся результатами с коллегами», - рассказывает Жаленов.
Там, решение, созданное одним подразделением, потенциально может стать инструментом для другого. Вся эта инфраструктура в конечном счете должна быть незаметной для пользователя. Для сотрудника она сводится к платформе NBK AI, которая объединяет корпоративные сервисы и дает доступ к ним через ИИ-ассистента.
«Сотрудник взаимодействует с сервисами через ИИ-ассистента. При этом в платформу встроено управление ролями: доступ зависит от задач и полномочий человека. Безопасность - часть самой архитектуры, а не надстройка», — объясняет Жаленов.
Платформа разделена на внутреннюю среду для сотрудников, внешнюю - для дочерних организаций, а также песочницу, где новые сервисы могут создавать люди без специальных навыков программирования.
Последнее направление Нацбанк отдельно проверил через конкурс NBK AI Challenge. За восемь недель в нем приняли участие 103 команды из 15 подразделений центрального аппарата и 14 филиалов. Участники предложили более 100 решений для рабочих задач.
«До финала дошли около 30 решений. Три инициативы выходят в промышленную эксплуатацию, часть решений вошла в другие проекты. Но главное для нас - люди, которые знают задачу изнутри и теперь могут сами проверить свою идею», - говорит Жаленов.
Перед промышленной эксплуатацией решения проходят необходимые проверки.
«Человек без навыков программирования может проверить идею в песочнице. Но перед промышленной эксплуатацией решение проходит проверки. Знать свою задачу - большое преимущество, а результат разработки все равно нужно проверить», — объясняет он.
Разработка в Нацбанке ускорилась втрое
По словам Жаленова, заметный эффект появился и непосредственно в разработке программных продуктов. Путь от идеи до готового продукта, по его оценке, стал примерно втрое короче. А часть продуктов уже полностью создана с использованием ИИ-агентов.
Меняется даже документация. Если раньше ее главным читателем был человек, то теперь с ней должен уметь работать и ИИ-агент. Чем точнее описана задача, тем проще получить нужный результат и затем проверить его.
Платежи, которые будут совершать агенты
Еще один этап, к которому Нацбанк уже готовится, выходит за пределы внутренней работы регулятора. Речь идет об агентской коммерции - ситуации, когда ИИ-агент получает поручение человека и самостоятельно совершает покупку или платеж.
Технологическая инфраструктура для такого сценария уже развивается. В 2025 году Mastercard и Visa представили решения для платежей, которые позволяют ИИ-агентам инициировать транзакции.
«Мы смотрим на агентскую коммерцию через доверие к агенту, которому человек поручает платеж. Для этого нужны общие стандарты и инфраструктура. И пользователь должен четко понимать, какое действие он делегирует программе», - говорит Жаленов.
Нацбанк рассматривает для этого концепцию know your agent - «знай своего агента». Она строится по аналогии с принципом know your customer, который используется финансовыми организациями для идентификации клиентов и управления рисками.
«Инициативы по стандартам и инфраструктуре know your agent готовим к публикации. Пилоты планируем в 2027 году», - рассказывает Жаленов.
Если все пойдет по плану, часть платежей в Казахстане однажды будут совершать не люди, а их цифровые помощники.
«Нацбанк готовится к этому заранее - и, пожалуй, это лучший ответ на вопрос, мода ли для него искусственный интеллект. Моду догоняют. К будущему готовятся», - заключил Бинур Жаленов.