ЖИ төлем индустриясын қалай өзгертуде?

Қазақстанда бір жыл ішінде қолма-қолсыз транзакциялар көлемі 12%-ға артты. Ұлттық банк деректеріне сәйкес, 2024 жылы қазақстандықтар онлайн төлемдерді 166 трлн теңгеге жүзеге асырса, 2025 жылы бұл көрсеткіш 186 трлн теңгеге жетті. «Бұл тренд цифрландыру деңгейінің жоғары болуымен және онлайн мен мобильді төлемдердің үлесінің артуымен түсіндіріледі», – деді Mastercard-тың Қазақстан және Орталық Азия бойынша бас директоры Санжар Жамалов. Ол Kapital.kz іскерлік ақпарат орталығының тілшісіне берген сұхбатында жасанды интеллекттің (ЖИ) гиперперсонализациядағы рөлі, оны енгізудегі «ауыр тұстар» және нарықтағы негізгі трендтер туралы айтты.

– Санжар, қазір ЖИ банк секторында, медицинада, жеңіл өнеркәсіпте және тағы басқа салалардың барлығында енгізіліп жатыр. Төлем индустриясында жасанды интеллект қандай функцияларды атқарады?

– Қаңтар айында біз серіктестерімізбен бірге ЖИ дамуына арналған алғашқы елдік есепті – Kazakhstan AI Country Report-ты таныстырдық. Ол Қазақстанда ЖИ енді эксперимент емес, төлем индустриясының базалық инфрақұрылымына айналғанын көрсетті. Әсіресе банк секторында. Бұл сала елдегі цифрландырудың кеңеюі мен деректердің қолжетімділігі есебінен ЖИ енгізуде көшбасшы болды.

Қазақстанда ЖИ ену деңгейі айтарлықтай жоғары. Біздің есеп бойынша, еліміздің банктерінің 75%-ы, негізінен backend бағытында – кредиттік скорингте, антифрод жүйелерінде және маркетингте ЖИ-ді қолданады. Әрине, бұл көрсеткішті бүкіл қаржы секторына толық таратуға болмайды, себебі нарықта микроқаржы ұйымдары, финтех-компаниялар және басқа ойыншылар бар.

Тағы бір маңызды дерек – қолма-қолсыз транзакциялардың 80%-ы e-commerce пен мобильді арналар арқылы өтеді. Осылайша, банк интерфейстеріне енгізілген ЖИ кез келген қосымшаның ажырамас бөлігіне айналды. Банктер клиенттермен ЖИ арқылы байланысып, тіпті дауыстық жасанды интеллект көмегімен транзакциялар жүргізе алады.

– Ал жаһандық трендтер қандай?

– Жаһандық деңгейде жасанды интеллект қаржы ұйымдарының жұмысына оң әсер етуде. Әлемде қаржы ұйымдарының 52%-ы ЖИ қолданады. Олардың 76%-ы табыстың артқанын, ал 60%-ы операциялық шығындардың азайғанын атап өтті.

Қазіргі негізгі трендтердің бірі – AI-ассистенттерді негізгі бизнес-процестерге енгізу. Мұндай агенттер тек сұрақтарға жауап беріп қана қоймай, толыққанды коммуникация жүргізе алады. Бұл тәсіл банктерге және басқа қаржы институттарына штат санын арттырмай-ақ бизнесті кеңейтуге мүмкіндік береді. Нәтижесінде операциялық шығындар қысқарып, ресурстар басқа жобаларға бағытталады.

ЖИ-ассистенттердің басты артықшылығы – олар клиенттердің кез келген мәселесін тәуліктің кез келген уақытында шеше алады. Мысалы, түнде транзакция жасау, картаны бұғаттау, несие рәсімдеу немесе басқа да күрделі мәселені шешу қажет болса, «ақылды» агент көмектеседі. ЖИ-модельдер клиенттің кредиттік тарихын, төлем қабілетін жылдам талдап, шешім қабылдай алады.

Сондай-ақ ЖИ ішкі процестерде – тәуекелдерді басқару, комплаенс және кредиттік андеррайтингте кеңінен қолданылады. Тағы бір тренд – ЖИ алдын ала берілген параметрлер бойынша деректерді жинап, тексеріп, шешімдерді адамға бекіту үшін дайындай алады.

Тағы бір маңызды бағыт – гиперперсонализация. Ақпараттық шу көбейген қазіргі заманда банктер клиенттерге барынша жеке ұсыныстар ұсынуға көшті. ЖИ адамның мінез-құлқын зерттеп, оның қажеттіліктеріне бейімделеді. Осы арқылы банктер push-хабарламалар мен дауыстық көмекшілер арқылы нақты уақытта дәл ұсыныстар жасай алады.

Қазіргі таңда агенттік төлемдер де дамып келеді. Олар сенімді ЖИ-агенттерге пайдаланушы атынан төлемдерді бастауға және басқаруға мүмкіндік береді. Мысалы, кинотеатр қосымшасы арқылы билет сатып алғыңыз келсе, ЖИ сізге фильмді, ыңғайлы уақытты таңдап, төлемді өзі жүзеге асыра алады. Бұл жерде сенім факторы өте маңызды – карта иесі транзакцияларға белгілі бір лимиттер орнатып, төлемдерді бақылауда ұстай алады.

– Әлемде, соның ішінде Қазақстанда кибералаяқтық етек алып барады. Мұндай жағдайда ЖИ қандай рөл атқарады?

– «Тыныш» ақша шешіп алу – ең кең таралған сценарийлердің бірі. Мұнда алаяқтар картадан шағын сомаларды біртіндеп шешіп, иесі оны бірден байқамайды деп үміттенеді. Осындай схемаларды анықтауда ЖИ шешуші рөл атқарады.

Жасанды интеллект жекелеген транзакцияны ғана емес, клиенттің мінез-құлық моделін талдайды: қай жерде, қай уақытта, қандай құрылғылардан және қандай сомаларда төлем жасайтынын зерттейді. Егер әдеттен тыс әрекет байқалса, тіпті сома аз болса да, транзакция күмәнді деп белгіленеді.

Мысалы, адам бұрын шетелде төлем жасамаған болса, ал кенеттен Африкадан 10 доллар көлемінде транзакция жасалса, жүйе оны бірден күмәнді операция ретінде анықтайды. Мұндай нақты пайдаланушыға тән емес транзакциялар бұғатталуы мүмкін.

Көп жағдайда мұндай «тыныш» ақша шешулер карта иелері өз деректерін алаяқтарға байқамай берген кезде болады. Кейде пайдаланушы өзі де күмәнді операцияларды байқамай жүзеге асыруы мүмкін. Мұндай жағдайларды анықтау қиынырақ, себебі олар адамның әдеттегі әрекет үлгісіне ұқсас болуы мүмкін.

– ЖИ күмәнді транзакцияны қаншалықты жылдам бұғаттай алады?

– Нарықта мұны миллисекундтар ішінде жүзеге асыруға мүмкіндік беретін технологиялар бар. Түсіндіріп өтейін: алдымен ЖИ транзакцияны аяқталмай тұрып талдайды, содан кейін оны мақұлдайды, бұғаттайды немесе төлемді қосымша тексеруге жібереді.

Маңыздысы – транзакция кейде адам үшін әдеттегі болуы да мүмкін. Мұндай жағдайда кибербарлау ерекше рөл атқарады. Қазіргі технологиялар төлем деректерін зиянды домендер, шабуыл инфрақұрылымы және алаяқтық кампаниялар туралы ақпаратпен біріктіруге мүмкіндік береді. Бұл тәсіл тек оқиғаға кейін әрекет етуге емес, оны алдын ала болжау арқылы болдырмауға жағдай жасайды.

Мысалы, адам белгілі бір маркетплейстен тауар сатып алып, сол арқылы вирус жұқтыруы мүмкін. Бұл вирус кейін картадан қаражатты мезгіл-мезгіл алып отырады. Осындай қауіптерді анықтап, күмәнді домендерді бейтараптандыратын технологиялар бар.

Мұнда барлық жүйелер мен технологиялардың өзара «сөйлесуі» өте маңызды. Банктер, микроқаржы ұйымдары және төлем жүйелері үлкен көлемдегі деректерге ие, ал оларды біріктіру алаяқтық схемалармен күресті күшейтеді. Қазақстанда Ұлттық банк іске қосқан антифрод-орталық осыған мүмкіндік береді – ол қаржы нарығы қатысушылары мен байланыс операторлары арасында деректер алмасуды қамтамасыз етеді. Сонымен қатар киберқылмыскерлер үнемі тәсілдерін өзгертіп отыратынын, VPN қолданатынын ескеру қажет.

– Антифрод-орталықтың жұмысын жақсарту бойынша ұсыныстарыңыз бар ма?

– Антифрод-орталық – Ұлттық банктің салыстырмалы түрде жаңа бастамасы, ол енді ғана қарқын алып келеді. Сондықтан әзірге оның жұмысына қатысты нақты ұсыныстар айту ерте деп ойлаймын.

Жалпы, антифрод-орталықтың іске қосылуын уақытылы әрі қажет бастама деп есептеймін.

– Банктер ЖИ енгізу кезінде қай жерде көбірек «ақша жоғалтады»: деректерде ме, процестерде ме, интеграцияда ма, әлде шешім қабылдау мәдениетінде ме?

– Әртүрлі елдердің тәжірибесін жинақтай отырып, банктер ЖИ енгізгенде шығын көбіне технологияның өзінен емес, оны қоршаған факторлардан болатынын айтуға болады. Жасанды интеллекттің өзі жеткілікті деңгейде жетілген құрал, бірақ оның тиімділігі ұйымның өзгерістерге қаншалықты дайын екеніне байланысты.

Біздің бағалауымыз бойынша, Қазақстандағы қаржы институттарында деректер жеткілікті, бірақ олар шашыраңқы. Мысалы, локализация және құпиялылық талаптары деректерді бұлтқа немесе сыртқы провайдерлерге көшіруді шектейді, соның салдарынан «баяу» архитектуралар құрылады.

Деректердің шашыраңқылығы – ЖИ енгізу кезінде шығынға әкелетін негізгі себептердің бірі. Сондықтан деректерді жүйелеу – банктер мен МҚҰ-лар инвестиция салуы тиіс жеке бағыт. Егер деректер толық емес немесе әртүрлі жүйелерде сақталса, ЖИ-дің «үйренуіне» негіз болмайды. Деректер сапасы, оларды жаңарту және қайта пайдалану бойынша бірыңғай тәсіл қажет.

Екінші себеп – процестердің дұрыс ойластырылмауы. Көп жағдайда ЖИ пилот ретінде енгізіліп, негізгі операциялық қызметтен бөлек өмір сүреді. Ол нақты бизнес-процестерге енгізілмейді, KPI-мен байланыспайды, сондықтан масштабталмайды. ЖИ сапалы ұсыныстар бергенімен, шешім қабылдауда ескерілмейді.

Үшінші себеп – банктердің IT-ландшафты көбіне әртүрлі жүйелерден тұратын «зоопаркқа» ұқсайды. Егер ЖИ шешімдері негізгі жүйелермен, төлем инфрақұрылымымен және клиенттерге қызмет көрсету арналары (CRM) жүйелерімен дұрыс интеграцияланбаса, олар бизнесті жеделдетудің орнына керісінше баяулатады.

Тағы бір маңызды мәселе – қызметкерлердің ЖИ ұсынымдарына сенбеуі немесе оны қалай қолдану керегін түсінбеуі. Нәтижесінде инвестиция салынғанымен, әсері шектеулі болып қалады. Мұндай жағдайда мотивация мәдениетін өзгерту қажет.

– The Global Risks Report 2026 баяндамасына сәйкес, алдағы он жылда адамзат бірқатар тәуекелдерге тап болады, оның ішінде ЖИ-ге қатысты қауіптер де бар. Қазақстанның қаржы секторы үшін қай тәуекелдер қазір жеткілікті бағаланбай отыр деп ойлайсыз?

– Біз де бұл баяндаманы көрдік. ЖИ-ге байланысты тәуекелдер жүйелік сипатқа ие және олар жаһандық экономикаға тән. Олар енді тек IT мәселелерімен шектелмейді.

Негізгі тәуекелдердің бірі – ЖИ мен әлеуметтік инженерияның үйлесуі салдарынан клиент сенімінің төмендеуі. Дипфейктер мен синтетикалық дауыстар алаяқтардың шабуылдарын сенімді етіп көрсетеді. Олар көбіне адамның жалған бейнесін, видеосын немесе ЖИ арқылы жасалған дауысын қолданады. Мұндай операциялар тіпті күшті антифрод-жүйелер болған жағдайда да заңды көрінуі мүмкін. Ұзақ мерзімде бұл цифрлық қаржылық сервистерге деген сенімді әлсіретуі ықтимал.

Сонымен қатар банктер мен микроқаржы ұйымдарының клиенттеріне жасалатын шабуылдар жиілей береді, өйткені алаяқтық схемалар барған сайын күрделене түсуде.

Екінші тәуекел – ЖИ дамыған сайын осы технологиямен жұмыс істейтін мамандардың дайындығы мәселесі күшейеді.

Үшінші тәуекел – автоматтандыруға шамадан тыс тәуелділік. Кейбір ұйымдар ЖИ алгоритмдеріне толық сүйенуге тырысады, бірақ бұл қауіпті тәсіл.

– Бұл тәуекелдерді азайту үшін не істеу керек?

– Бірінші қадам – банктер мен компаниялар ЖИ-ді эксперимент деңгейінен басқарылатын енгізуге көшуі тиіс. AI with purpose тәсілі ЖИ-ді нақты мақсаттармен, өлшемдермен және жауапкершілікпен қолдануды көздейді.

Екінші қадам – киберқауіпсіздік, антифрод және төлем тәуекелдерін жеке-жеке емес, бірыңғай жүйе ретінде қарастыру қажет.

Үшінші маңызды элемент – нарық қатысушылары арасындағы серіктестік пен білім алмасу. Бұл бүкіл нарықтағы жүйелік тәуекелдерді азайтуға мүмкіндік береді.

ЖИ арқылы күшейген қауіптерге ешбір ойыншы жалғыз қарсы тұра алмайды. Сондықтан компаниялар мен қаржы институттары деректермен алмасып, оларды бірыңғай стандарттарға келтіріп, технологиялық серіктестермен тығыз жұмыс істеуі қажет. Оның ішінде Mastercard-пен де, өйткені біз тек жергілікті емес, халықаралық кейстерді де бақылап отырамыз. Кибералаяқтар үшін Қазақстан да тартымды нарық, және басқа елдерде кездескен күрделі сценарийлердің кейбірі мұнда да пайда болуы мүмкін.

– Сіздің бағалауыңыз бойынша, болашақта төлем индустриясында жасанды интеллект қалай дамиды?

– Алдағы негізгі трендтердің бірі – банктердің гиперперсонализацияға көшуі. Мысалы, ЖИ-агенттер мен агенттік төлемдер кеңінен қолданылады. Адам өзінің банктік қосымшасы арқылы ЖИ-агентке дауыстық командалар беріп, төлемдерді соның көмегімен жүзеге асыра алады. Сонымен қатар ЖИ пайдаланушының мінез-құлық үлгісіне сүйене отырып, оған фильм немесе белгілі бір елге тур таңдап бере алады. Бұл тренд қазірдің өзінде бар және алдағы уақытта күшейе түседі.

– ЖИ менің нақты өзім екенін қалай анықтайды? Яғни, сұранысты мен жазып отырғанымды немесе дауыстық команданы мен беріп тұрғанымды қалай біледі?

– Біріншіден, банктік қосымшаға кіру үшін пароль енгізу қажет. Екіншіден, биометриялық сәйкестендіруден өту керек – бет-әлпет, саусақ ізі және тағы басқа.

Қауіпсіздік жүйелері жаңа деңгейге шықты. Қазірдің өзінде әлемдік нарықта адамның мінез-құлық үлгісі арқылы тануға мүмкіндік беретін шешімдер бар. Мысалы, адамның телефонды қалай ұстайтыны (алақан, саусақтарының орналасуы), экранды қандай күшпен басатыны сияқты факторлар ескеріледі.

Болашақта ЖИ сіздің мінез-құлқыңыздың көптеген параметрін жинай алады: мысалы, пернетақтада теру жылдамдығы және басқа да ерекшеліктер. Бұл технологиялар кейін Қазақстанда да пайда болады деп ойлаймын. Алайда нақты қашан енгізілетінін айту қиын.

Санжар Жамалов – Mastercard-тың Қазақстан және Орталық Азия бойынша бас директоры. Алматы қаласында дүниеге келген, Республикалық физика-математика мектебін (РФМШ) бітірген.

Білімі: Кембридж университетінің Executive MBA дәрежесі, Ньюкасл университетінің халықаралық қаржылық талдау бойынша магистр дәрежесі және Чехиядағы Карл университетінің қаржылық математика бойынша бакалавр дәрежесі бар.

Еңбек жолында қаржы және телекоммуникация салаларында қызмет атқарған, соның ішінде «Казкоммерц Секьюритиз», «Қазақтелеком», ING Bank-тің Лондондағы кеңсесі, Қазақстан Республикасының Ұлттық банкі және ING Bank N.V.-тің Қазақстандағы өкілдігін басқарған.

2024 жылдың мамыр айынан бастап Mastercard компаниясында Қазақстан және Орталық Азия (Қырғызстан, Тәжікстан және Түрікменстанды қоса алғанда) бойынша бас директор қызметін атқарады.