Как ИИ трансформирует платежную индустрию?

За год объем безналичных транзакций в Казахстане увеличился на 12%. По данным Нацбанка, если в 2024 году казахстанцы совершили онлайн-платежи на 166 трлн тенге, в 2025-м – на 186 трлн тенге. «Этот тренд объясняется высоким уровнем цифровизации и долей онлайн и мобильных платежей», – заявил генеральный директор Mastercard в Казахстане и ЦА Санжар Жамалов. В интервью корреспонденту центра деловой информации Kapital.kz он рассказал, как искусственный интеллект (ИИ) помогает в гиперперсонализации, о «болевых зонах» при его внедрении и трендах на рынке.

- Санжар, сейчас ИИ внедряется повсеместно: в банковском секторе, медицине, легкой промышленности и так далее. Какие функции выполняет искусственный интеллект в индустрии платежей?

- В январе мы с нашими партнерами презентовали первый страновой отчет о развитии ИИ − Kazakhstan AI Country Report. Он показал, что сегодня ИИ в Казахстане перестал быть экспериментом и стал базовой инфраструктурой платежной индустрии. Особенно в банковской сфере. Именно этот сектор стал лидером по внедрению ИИ за счет масштабирования цифровизации в стране и доступности данных.

В Казахстане проникновение ИИ достаточно ощутимо. Согласно нашему отчету, 75% банков республики уже используют ИИ преимущественно в backend – в кредитном скоринге, антифроде и маркетинге. Конечно, не стоит проецировать этот показатель на весь казахстанский финансовый сектор – он будет чуть ниже. Ведь на рынке представлены МФО, финтех-компании и другие игроки.

Еще одна интересная цифра − 80% безналичных транзакций проходит через e-commerce и мобильные каналы. Таким образом, встроенный в банковские интерфейсы ИИ стал неотъемлемой частью практически любого приложения. Банки могут коммуницировать со своими клиентами через ИИ, совершать транзакции с помощью голосового искусственного интеллекта.

- Как насчет глобальных трендов?

- Глобально искусственный интеллект достаточно позитивно влияет на работу финструктур. В мире 52% финорганизаций используют ИИ в своей работе. 76% из них отмечают рост выручки, 60% – зафиксировали снижение операционных расходов. 

Среди основных трендов, которые сейчас наблюдаются, – интегрированные AI-ассистенты встраиваются в основные бизнес-процессы компании. Такие агенты могут не только отвечать на вопросы, как традиционные чат-боты, а вести коммуникацию. Этот подход помогает банкам и другим фининститутам масштабировать свой бизнес, развивать продукты без наращивания штата. Таким образом, бюджет банков на «операционку» сжимается, и они могут направить свои ресурсы в другие проекты.

Основной бенефит ИИ-ассистентов – они помогают клиентам банков решить любой вопрос в любое время суток. Такие ассистенты могут отрабатывать любые кейсы. Например, если ночью вы захотите провести транзакцию, заблокировать карту, оформить кредит или решить любой другой сложный вопрос, вам поможет «умный» агент. Скоринговые ИИ-модели должны быстро «просканировать» вашу кредитную историю, платежеспособность и принять решение по кредиту.

Также ИИ-ассистентов используют как внутренних агентов для автоматизации риск-менеджмента, комплаенса и кредитного андеррайтинга. Еще один тренд – ИИ может собирать данные по заранее заданным параметрам, выполнять проверку данных и готовить решения для утверждения их человеком.

Еще один тренд – гиперперсонализация. Сейчас в мире очень много информационного шума, новостей, рекламных предложений, и мозг человека буквально засоряется от ненужной, избыточной для него информации. Это поняли банки и стали более персонифицированно предлагать свои услуги, различные опции клиентам, вплоть до оркестрации всего их клиентского пути. С помощью ИИ они могут делать высокотаргетированные персональные предложения не только через приложение, но и через push-уведомления, голосовых помощников. Причем в нужный именно для вас момент. Они предлагают только то, что интересно именно вам. Как этого удается достичь? ИИ постоянно обучается, изучая поведение конкретного человека:  подстраивается под его привычки, желания.

Сейчас также развиваются агентные платежи – они позволяют доверенным AI-агентам инициировать и управлять платежами от имени потребителей, бизнеса. Эта опция помогает держателям карт осуществлять платежи через голосовые команды. Например, вы хотите через приложение кинотеатра приобрести билет. С помощью AI-агентов вы можете выполнять повседневные рутинные действия: попросить «голосом» подобрать интересное именно для вас  кино, удобное именно для вас время сеанса и заплатить за него. Конечно, здесь очень важно доверие – владелец карты может установить определенные лимиты по своим транзакциям, чтобы четко контролировать объем и назначение своих платежей.

- Во всем мире, в том числе и в Казахстане, активно набирает обороты кибермошенничество. Есть случаи, когда мошенники небольшими суммами постепенно списывают средства с дебетной карты. Владелец карты может это сразу даже не заметить. Какие сейчас есть технологии на основе ИИ, которые помогают выявлять нетипичные транзакции, предотвращать их?

- «Тихие» списания – это один из самых распространенных сценариев выведения средств с карты. Такая схема популярна во многих странах. Мошенники действуют осторожно, списывая небольшие суммы с карты, надеясь, что ее владелец оперативно не заметит отклонений сумм на карте. В предотвращении работы таких схем ИИ играет ключевую роль. Искусственный интеллект работает не с отдельной транзакцией, а с поведенческой моделью клиента. Его алгоритмы анализируют, как человек обычно осуществляет платежи: в каких магазинах, в какое время и где чаще совершает транзакции, с каких устройств. Также ИИ оценивает, как часто человек проводит транзакции и на какие суммы. Даже если сумма списания небольшая, ИИ видит, что привычный паттерн поведения конкретного человека изменился. А значит, транзакция помечается как подозрительная. Например, у человека пытаются списать 10 долларов, запрос на проведение платежа локализован в Африке. Учитывая, что владелец карты, у которого пытаются снять средства, за последние 10 лет не выезжал за границу, то такая транзакция становится подозрительной. Ведь она нехарактерна для него. Такие нетипичные конкретно для этого человека транзакции могут блокироваться.

Зачастую же такие «тихие» списания случаются с теми держателями карт, которые каким-то образом сливают свои личные данные, данные карты мошенникам. Человек может самостоятельно со своего девайса осуществлять сомнительные транзакции, даже не подозревая об этом. Такие операции вычислить сложно, так как они могут быть характерны для его паттерна поведения.

- Насколько быстро ИИ может заблокировать подозрительную транзакцию?

- На рынке есть технологии, которые позволяют это сделать за миллисекунды. Объясню, сначала ИИ анализирует транзакцию до ее завершения, далее он может ее одобрить, заблокировать или инициировать дополнительную проверку платежа.

Важно понимать, что транзакция может быть и типична для человека, в этом случае очень важна киберразведка. На рынке есть технологии, которые позволяют объединять платежные данные и кибераналитику с информацией о вредоносных доменах, инфраструктуре атак и мошеннических кампаниях. Такой подход позволяет не де-факто реагировать на инциденты, а предотвращать их, основываясь на прогнозах. Поясню, человек может заказать товар на определенном маркетплейсе и подцепить там вирус. Так вот, этот вирус может периодически списывать средства с карты, данные которой были указаны на этом сайте. Есть такие технологии, которые позволяют выявлять и нейтрализовать домены, которые могут быть мошенническими.

Здесь важно, чтобы все эти системы, технологии между собой «разговаривали». Банки, МФО, платежные системы обладают огромным массивом данных, их объединение может помочь в борьбе с мошенническими схемами. Запуск в Казахстане Антифрод-центра Нацбанком как раз и позволяет всем участникам финансового рынка, сотовым операторам обмениваться данными, мошенническими схемами. Нужно учитывать, что киберпреступники постоянно меняют свои маски, модель поведения, VPN.

- Возможно, у вас есть предложения по улучшению работы Антифрод–центра…

- Антифрод-центр – это относительно недавняя инициатива Нацбанка, он сейчас только начинает набирать обороты. Поэтому, думаю, пока рано делать какие-то предложения о его работе.

В целом же считаю запуск антифрод-центра своевременной и нужной инициативой.

- Где банки чаще всего «теряют деньги» при внедрении ИИ: в данных, в процессах, в интеграции, в изменении культуры принятия решений?

- Обобщая опыт банков в разных странах, можно сказать, что при внедрении ИИ деньги чаще всего теряются не на самих технологиях, а вокруг них. Искусственный интеллект, как инструмент, уже достаточно зрелый, но эффект от него напрямую зависит от того, насколько вся организация готова к изменениям.

По нашим оценкам, фининституты Казахстана обладают достаточным объемом данных, но все они разрозненны. Например, требования по локализации и приватности ограничивают перенос данных в облако или к вендорам, приходится строить «медленные» архитектуры.

Именно разрозненность данных – первая причина, которая способствует потере средств при внедрении ИИ. Систематизация данных – это отдельное направление, куда стоит инвестировать банкам и МФО.

Если данные разрозненны, неполны или находятся в разных системах, ИИ просто не на чем «учиться». Важен единый подход к качеству данных, их обновлению и повторному использованию.

Вторая причина – непродуманно внедряются определенные процессы. Искусственный интеллект нередко внедряется в какой-то процесс как пилот, который существует параллельно основной операционной деятельности. Он не встроен в реальные бизнес-процессы, не связан с реальными KPI, и поэтому не масштабируется. ИИ может выдавать качественные рекомендации, но от них не отталкиваются при принятии решений.

Третья причины – банковские IT-ландшафты часто представляют собой «зоопарк» из разрозненных IT-систем. Если ИИ-решения плохо интегрированы с ядром, платежной инфраструктурой, CRM-каналами обслуживания, они начинают тормозить, а не ускорять бизнес.

Еще один момент – сотрудники банков могут не доверять рекомендациям искусственного интеллекта или не понимать, как с ним работать – игнорируют его. В итоге инвестиции сделаны, а эффект остается ограниченным. В этом случае необходимо менять культуру мотивации.

- Согласно докладу The Global Risks Report 2026, через десять лет человечество столкнется с несколькими рисками. Среди топ-10 из них – последствия внедрения искусственного интеллекта. Какие риски для финсектора Казахстана вы считаете самыми недооцененными именно сейчас? И как нужно действовать игрокам рынка, чтобы их предотвратить или хотя бы снизить?

- Мы также видели этот доклад. Уверены, что риски, связанные с ИИ, системные – они актуальны для глобальной экономики. Они больше не связаны с проблемами в IT.

Один из главных рисков при внедрении ИИ – подрыв доверия клиентов из-за сочетания ИИ и социальной инженерии. Дипфейки и синтетические голоса позволяют мошенникам делать атаки более убедительными. Зачастую они используют фейковое изображение человека, видео с ним или голос, сгенерированные ИИ. Такие операции могут выглядеть легитимными даже при наличии сильных антифрод-систем банков, компаний. В долгосрочной перспективе это может подорвать доверие к цифровым финансовым сервисам в целом.

Нужно иметь в виду, что атаки на клиентов банков, МФО будут учащаться, так как схемы мошенников становятся все более изощренными.

Второй риск – по мере развития ИИ будет расти риск качества подготовки специалистов, работающих с искусственным интеллектом и операционной моделью ИИ.

Третий – риск избыточной зависимости компаний от автоматизации. По мере роста роли ИИ у некоторых организаций возникает соблазн полностью полагаться на алгоритмы искусственного интеллекта. Такой подход считаю опасным.

- Что необходимо предпринять, чтобы минимизировать эти риски?

- Первый шаг – банкам, компаниям нужно переходить от экспериментов к управляемому внедрению ИИ. Подход AI with purpose предполагает, что ИИ используется для конкретных задач экономики, с понятными целями, метриками и ответственностью.

Второй шаг – кибербезопасность, antifraud и платежные риски должны рассматриваться как единая система, а не как набор отдельных функций.

Третий важный элемент − партнерство и обмен знаниями между участниками рынка. Такой подход позволит снизить системные риски всего рынка.

Ни один игрок не может противостоять ИИ-усиленным угрозам в одиночку. Поэтому компаниям, фининститутам необходимо обмениваться между собой данными, приводить их к единым стандартам и взаимодействовать с технологическими партнерами. В том числе с Masterсard, ведь мы отслеживаем не только локальные кейсы, но и ситуации за пределами страны. Для кибермошенников наша республика такой же лакомый кусочек, хотя и небольшой. Мы видим, что есть страны, у которых кейсы намного сложнее и их больше, какие-то из них могут произойти и в Казахстане.

- По вашим оценкам, как в будущем будет развиваться искусственный интеллект в индустрии платежей?

- Один из ярких трендов, который будет наблюдаться – банки уйдут в гиперперсонализацию. Например, используя ИИ-агентов, агентные платежи. Человек через свое банковское приложение может давать голосовые команды своему ИИ-агенту, и он будет делать за него платежи, подберет нужный фильм или тур в определенную страну, исходя из его паттерна поведения. Этот тренд уже есть, он будет усиливаться.

- Как ИИ поймет, что именно я пишу определенный запрос или даю ему команду «голосом»?

- Во-первых, чтобы зайти в банковское приложение, необходимо ввести пароль. Во-вторых, нужно пройти биометрическую идентификацию – лицо, отпечатки пальцев и так далее. Развитие системы безопасности вышло на новый уровень – на глобальном рынке появились решения, позволяющие идентифицировать человека по его паттерну поведения: держит ли он сейчас телефон так, как обычно (положение ладони, пальцев), с какой силой он нажимает на кнопки, вкладки смартфона. ИИ в будущем может собирать множество компонентов вашей поведенческой модели: с какой скоростью вы обычно печатаете и так далее. Предполагаю, что эти технологии позже появятся и в Казахстане. Когда именно, сложно сказать.

Санжар Жамалов, 

генеральный директор Mastercard в Казахстане и Центральной Азии

Родился в Алматы, окончил Республиканскую физико-математическую школу (РФМШ).

Образование: степень Executive MBA Кембриджского университета, степень магистра по международному финансовому анализу Университета Ньюкасла и степень бакалавра финансовой математики Карлов Университета в Чехии.

Карьера: до прихода в Mastercard работал в финансовой и телекоммуникационной сфере, в том числе в «Казкоммерц Секьюритиз», «Казахтелекоме», в Лондонском офисе ING Bank, Национальном банке РК, а также был главой Представительства ING Bank N.V. в Казахстане.

В Mastercard работает с мая 2024 года на позиции генерального директора по Казахстану и Центральной Азии, включая Кыргызстан, Таджикистан и Туркменистан.