«Если первое лицо не драйвит ИИ-трансформацию, внутри компании ничего не произойдет». Интервью с директором Strategy& (PwC) Жанарой Изимовой

Пока большинство игроков на финансовом рынке только тестируют первые пилоты, ведущие банки Казахстана уже развивают несколько десятков ИИ-проектов каждый. При этом они делают ставку не только на массивы данных, но и на полную перестройку внутренних процессов. В то же время аналитики прогнозируют, что уже через несколько лет качественно структурированная информация фининститутов будет стоить значительно дороже, чем сами модели искусственного интеллекта. Digital Business поговорил с директором и лидером практики стратегического консалтинга финансовых институтов в регионе Евразия в Strategy& — части глобальной сети PwC — Жанарой Изимовой. В первой части интервью узнали, как банкам избежать технологической зависимости от зарубежных платформ, почему ИИ-трансформация требует прямого участия генерального директора и как устроен гибридный формат работы человека и ИИ. Наш эксперт Жанара Изимова более 20 лет работала на руководящих позициях в банковской индустрии Казахстана и Центральной Азии. Сегодня она директор и лидер практики стратегического консалтинга финансовых институтов в регионе Евразия в Strategy& (часть глобальной сети PwC). Жанара консультирует советы директоров и правления ведущих банков Казахстана, Узбекистана, Азербайджана, Монголии и стран Кавказа по вопросам ИИ, цифровых активов, экосистем и трансформации бизнеса.

«В эпоху ИИ преимущество масштаба компании размывается»

— Вы помогаете банкам перестраивать бизнес под цифру. На что казахстанские фининституты сейчас реально готовы тратить деньги? — Инвестиции всегда идут туда, где понятен риск, прогнозируема доходность, а капитал используется эффективно. Сейчас меняется сам объект вложений. Если ранее кредитные организации предлагали отдельные продукты — кредит, депозит или расчетный счет, то теперь они стремятся встроиться в жизненный цикл клиента. Мы помогаем финансовым институтам переходить к этой модели. В сегменте корпоративного бизнеса крупные игроки начинают глубоко оценивать отрасль заемщика: цепочку создания стоимости, контрагентов, сезонность и потребности на разных этапах роста. Если ранее сектор оценивал заемщика реактивно — на основе ретроспективной отчетности и залогов, то цифровизация открыла доступ к сквозному анализу: от текущих налоговых данных и оборотов на маркетплейсах до транзакционной активности и цепочек поставок. Это позволяет переходить к проактивной модели. Но важно понимать: речь уже не только об автоматизации отдельных процессов. Мы входим в этап, когда эффективность системы управления становится ключевым фактором конкурентоспособности. Банкам нужно переосмыслить саму логику: как принимаются решения, как распределяются ресурсы, как работают команды и насколько быстро организация способна реагировать на изменения рынка. Сегодня вопрос внедрения современного технологического стека в управленческие практики — это уже не вопрос моды, а вопрос выживаемости для компаний и отраслей в целом. — То есть вы предлагаете сопровождать компанию на протяжении всего ее жизненного цикла? Как это меняет логику классического банкинга? — Именно так. Клиент может начинать как самозанятый, затем становиться предпринимателем, переходить в малый бизнес и масштабироваться. Задача обслуживающей стороны — не просто выдавать кредиты, а сопровождать его развитие. Мы наблюдаем переход от продуктовой модели к отраслевому партнерству. Побеждать будут структуры, которые лучше понимают экономику клиента и способны стать частью его бизнес-модели, а не просто источником финансирования. Следующий уровень — когда банк предвосхищает потребности бизнеса. Для этого нужны данные, ИИ-модели, агентные системы и новая управленческая архитектура. Банк будущего — это интеллектуальная платформа, которая помогает клиенту управлять финансами, рисками и операционной эффективностью. — Где теперь банкам искать конкурентное преимущество, если мобильные приложения есть у всех, а стандартные онлайн-услуги стали нормой? — Первый этап цифровизации завершен: базовые операции ушли в онлайн, а банки понимают профиль потребителя гораздо лучше. Следующий инвестиционный цикл в Казахстане направлен на повышение операционной эффективности. На фоне жесткой конкуренции кредитные организации автоматизируют процессы, внедряют ИИ и модернизируют ИТ-архитектуру, чтобы снизить стоимость обслуживания. Фокус сместился на скорость, экономику и персонализацию сервиса. Но важно другое: в эпоху ИИ преимущество масштаба размывается. Маленькие команды с правильной архитектурой данных и агентными системами могут делать то, что раньше требовало огромных подразделений. Крупным банкам уже недостаточно быть просто большими. Да, сохраняются преимущества бренда, доверия и капитала, но преимущество масштаба рабочей силы снижается. Большие организации должны научиться работать как интеллектуальные, адаптивные системы.

«Через несколько лет банковские данные будут стоить дороже, чем ИИ-модели»

— Вы сказали, что сейчас банки активно перестраивают внутренние процессы с помощью ИИ. Как это выглядит на практике и какие задачи они готовы отдать искусственному интеллекту? — Технологии машинного обучения появились в секторе задолго до хайпа вокруг языковых моделей: они давно применялись в оценке рисков, антифроде и сегментации клиентов. Затем наступила эпоха чат-ботов. Текущий этап — внедрение ИИ-агентов, способных автономно выполнять отдельные задачи. Например, в одобрении займов ИИ-агенты могут взять на себя рутинную аналитику: собрать данные, проверить документы, выявить риски и подготовить заключение для кредитного комитета. Важно, что мы переходим от генеративного ИИ к агентному. Если генеративный ИИ просто создает контент или код, то агентный способен выполнять цепочку действий: ставить подзадачи, выбирать инструменты, проверять результат и передавать его дальше. При этом в сложных процессах нет смысла всегда использовать самую мощную и дорогую модель. Для многих задач эффективнее небольшие, специализированные модели, дообученные под конкретный процесс — они быстрее, дешевле и точнее. Самый большой эффект будет внутри операционных процессов: комплаенс, кредитный анализ, взыскание, управление ликвидностью, прогнозирование оттока, антифрод, киберзащита и создание индивидуальных предложений. — Означает ли это неизбежное сокращение штата? Какова в новой схеме роль человека? — Нет, люди остаются ключевым звеном, но меняется их роль. Они меньше занимаются ручной обработкой данных и больше концентрируются на контроле, ревью и принятии финальных решений. Речь идет о кратном повышении производительности. По бенчмаркам PwC, более 50% новых сделок в кредитовании крупного и среднего бизнеса уже может проходить автономно через ИИ-агентов. То, на что раньше аналитик тратил несколько дней — сбор документов, структурирование информации, подготовку заключения, — теперь делается за минуты. Процесс, который прежде растягивался на месяц, сегодня может занимать меньше времени, чем выпить чашку кофе, а число задействованных специалистов снижается до одного оператора. Но главный сдвиг в том, что мы движемся к модели симбиотической организации. Люди работают свои 8 часов: задают цели, определяют стратегические развилки и настраивают системы. А оставшиеся 16 часов агенты продолжают автономно выполнять задачи: анализировать данные, писать код, мониторить риски и к утру выдавать готовый результат. Это логика ближайшего управленческого цикла. В Казахстане ведущие банки уже ведут несколько десятков ИИ-проектов по разным вертикалям. Остальные игроки пока на стадии пилотов, поэтому говорить о массовом эффекте преждевременно. Тем не менее первые результаты видны в работе контакт-центров, комплаенса и внутренних помощников. — Насколько оправдан курс на покупку готовых зарубежных ИИ-решений и не создаст ли это для казахстанского финсектора технологическую зависимость? — На первом этапе использование импортного софта — прагматичный подход. Финансовым институтам нет смысла самостоятельно разрабатывать базовые языковые модели и напрямую конкурировать с OpenAI или крупнейшими китайскими техгигантами. Это экономически нерационально. Но существует тонкая грань между использованием технологии и жесткой зависимостью от нее. Риски возникают тогда, когда организация передает внешнему поставщику критическую экспертизу: инсайты, логику скоринга и модели принятия решений. Рынок быстро меняется: часть открытых моделей закрывается для коммерческого использования, меняются стоимость и условия доступа. Если банк строит архитектуру только на внешнем решении, не развивая собственный слой данных, он рискует оказаться в ловушке. Сам по себе ИИ становится базовой инфраструктурой вроде интернета. Доступ к алгоритмам будет у всех, поэтому конкурентное преимущество смещается: важно не то, кто купил лучшую модель, а то, как банк встроил ее в свои данные и бизнес-логику. Игрокам необходимо строить собственную систему управления и контроля ИИ-агентов. Если в организации функционируют тысячи процессов, необходим централизованный механизм: кто их контролирует, кто отвечает за ошибки и какие задачи можно отдавать агентам автономно. Через несколько лет качественно структурированные банковские данные будут стоить значительно дороже, чем сами ИИ-модели. — Почему многие компании внедряют ИИ, но не получают прорывного эффекта? — Потому что они пытаются автоматизировать старые процессы, не переосмысливая их. Настоящий эффект от ИИ возникает тогда, когда мы полностью перестраиваем процесс, а не просто ускоряем то, что делали раньше. Если банк добавляет ИИ-ассистента к существующей схеме, он получает лишь локальное улучшение. Прорыв начинается при пересмотре бизнес-модели: какие решения принимают люди, какие — агенты, и какие процессы вообще потеряли смысл. Поэтому ИИ-трансформацию нельзя делегировать только ИТ-директору или команде инноваций. В отличие от прошлых техноциклов, она требует прямого участия первого лица. Генеральный директор должен быть главным драйвером: определять цели, менять управленческую модель и снимать внутренние противоречия. Если первое лицо не драйвит процесс, внутри компании ничего не произойдет. Это проект не про технологии, а про управление.

«Мы идем к автономным организациям, но ближайшие годы будут периодом гибридного формата»

— Вы говорите об агентной экономике. Как она может изменить финансовый сектор? — Агентная экономика — это этап, когда ИИ-агенты автономно выполняют задачи, считавшиеся исключительно человеческими. Речь не о полном исчезновении людей, а о том, что агенты берут на себя сложные функции: анализ, планирование, координацию и подготовку решений. В перспективе компании будут двигаться к автономности — оказанию услуг с минимальным участием человека. Но это не произойдет мгновенно. Ближайшие годы станут периодом гибридного формата, где люди и агенты работают вместе. Для банков это радикально изменит операционную модель. Часть функций кредитного анализа, комплаенса, риск-мониторинга, ИТ-разработки и финпланирования уйдет агентам. Люди останутся там, где нужны стратегическое суждение, этика, ответственность, доверие и принятие финальных решений. — А роботизация и умные устройства имеют значение для банков или это больше история про промышленность? — Прямое влияние на финансовый сектор будет не таким быстрым, как в логистике или ритейле, но стратегически это важный тренд. Речь идет о ситуациях, когда ИИ получает материальное воплощение: это роботы, дроны, автономные машины и интеллектуальные устройства. Прорыв случился потому, что современные системы начали понимать физическую модель мира и последствия своих действий. Раньше робот работал строго по жесткому алгоритму, а теперь может выполнять сложные задачи автономно в незнакомой среде. Для финсектора это важно, ведь банки кредитуют реальную экономику. Если в строительстве, логистике, сельском хозяйстве и торговле начнут массово внедряться такие умные машины, изменятся бизнес-модели самих клиентов. А значит — структура их рисков, потребность в лизинге, страховании и капитале. Банк должен понимать не только собственную цифровизацию, но и то, как ИИ меняет бизнес его заемщиков. — Если подытожить, какой главный вызов стоит перед банками сейчас? — Главный вызов — не просто внедрить технологии, а перестроить систему управления под новую реальность. Мы находимся в периоде, когда скорость принятия решений резко возрастает, а конкуренция будет идти уже между управленческими моделями. Победят те организации, которые смогут соединить сильные данные, современных ИИ-агентов, ответственное управление и способность быстро переосмысливать свои процессы. ИИ меняет не технологии — он меняет саму природу менеджмента. Во второй части интервью с Жанарой Изимовой расскажем о том, почему финтех-стартапы уступают крупным банкам, чему Казахстану стоит поучиться у стран Персидского залива, а также как перестроить внутреннюю культуру финансовых институтов и развить у сотрудников эмпатию.

Источник: digitalbusiness.kz