• Главная
• Технологии
• Как ИИ меняет финтех и IT-инфраструктуру в Центральной Азии

Как ИИ меняет финтех и IT-инфраструктуру в Центральной Азии

Компании должны быть готовы менять процессы, обучать сотрудников и перестраивать внутренние коммуникации

В Алматы состоялся бизнес-ужин IT-беш от Servercore, посвященный практическому применению искусственного интеллекта в финтех-индустрии. Мероприятие собрало представителей бизнеса и IT-экспертов Казахстана и стало площадкой для обсуждения реальных кейсов внедрения ИИ и архитектурных решений в условиях локализации и роста данных. Спикеры рассказали о будущем бизнеса, где ИИ становится не просто инструментом, а частью стратегии.

Основной фокус мероприятия был на практическом применении ИИ в реальных бизнес-процессах. Эксперты подчеркнули, что сегодня ИИ – это не только модное слово, а уже работающий механизм, который меняет бизнес-модели, снижает издержки и повышает эффективность бизнеса. Участники встречи вместе с гостями обсудили как ИИ помогает автоматизировать рутинные задачи, улучшать клиентский опыт и даже строить новые продукты.

Как провайдер помогает строить ИИ-инфраструктуру

Юрий Капелько, операционный директор Servercore, рассказал о том, как инфраструктурный провайдер поддерживает масштабные ИИ-проекты. Он подчеркнул, что построение ИИ для миллионной аудитории – это масштабная работа со сложной платформой, требующая локализации, соответствия регуляторным требованиям и стабильности, а не просто интеграции с ChatGPT.

«Мы всегда стараемся строить локальный сервис, локальный бизнес, локализовывать все продукты, которые у нас есть здесь, в Казахстане, потому что без этого не получается обеспечить стабильность и соответствие требованиям различных регуляторов», - сказал операционный директор Servercore Юрий Капелько.

Servercore уже более шести лет работает в Центральной Азии, имея точки присутствия в Алматы и Ташкенте. Это позволяет компании предлагать клиентам не только техническую инфраструктуру, но и глубокое понимание потребностей клиентов и регуляторных требований. Важно, что провайдер не просто предоставляет серверы, а участвует в проектировании архитектуры, помогая клиентам избежать типичных ошибок при масштабировании ИИ-систем.

Архитектура ИИ-систем — экономия, безопасность, предсказуемость

Акбар Ермеков, основатель PAfoS.AI и Intellecsys Inc., системный аналитик и архитектор ИИ-решений с более чем 12-летним опытом в ML/AI, представил кейсы построения self-hosted ИИ-систем для финтеха и медицины с акцентом на приватность и эффективность. Он отметил, что даже при высокой стоимости GPU-ресурсов правильно спроектированная архитектура (расчет нагрузки, выбор модели под задачу, режим квантизации и стратегия распределения ресурсов) позволяет сократить затраты в разы. По его оценке, self-hosted GPU в облаке при грамотной архитектуре и спецификациях с расчетом под нагрузку обходится значительно дешевле как собственных серверов с GPU (с соответствующими капитальными затратами и рисками устаревания), так и сторонних API-сервисов с потокенной оплатой – при этом данные не покидают юрисдикцию.

«Для масштабного внедрения ИИ в финансовом секторе критически важно не просто запустить модель, а построить надежную, локализованную и регуляторно-совместимую платформу. Мы фокусируемся на том, чтобы наши клиенты получали предсказуемую стоимость, полный контроль над данными и возможность масштабироваться без рисков», - сказал основатель PAfoS.AI и Intellecsys Inc. Акбар Ермеков.

Команда PAfoS.AI развернула ИИ-систему для голосового агента, который ведет естественные диалоги с клиентами. В отличие от традиционных звуковых меню, этот агент понимает контекст, адаптируется под стиль общения и выполняет реальные задачи – от записи на прием до сбора обращений. Значимо, что вся система работает в закрытом контуре, что критически важно для банков и медицинских учреждений. На практике эксперты отмечают, что 90% корпоративных ИИ-проектов не доходят до продакшена из-за ошибок в архитектуре, а не из-за качества самих моделей – и именно поэтому важно работать с опытными командами, которые понимают, как строить надежные и масштабируемые решения. Для реализации своего проекта часть вычислительных ресурсов с GPU-мощностями команда арендует в облаке Servercore, что дает им гибкость в управлении своей IT-инфраструктурой и предсказуемую стоимость без привязки к курсу токенов сторонних провайдеров.

Как выбрать платформу для B2B-ИИ-агентов

Дмитрий Ерёмин, CEO компании LexARE, рассказал о создании не просто «обертки» вокруг LLM, а полноценной платформы для бэк-офиса с обработкой и верификацией ответов.

«Мы строим решения, которые работают как виртуальные сотрудники: юрист, HR, финансист. Каждый с собственной базой знаний, интеграцией с 1С и Bitrix, и возможностью масштабирования под рост клиента», - отметил CEO компании LexARE Дмитрий Ерёмин.

Платформа включает восемь специализированных агентов – юрист, HR, финансист, бухгалтер, директор, бизнес-консультант, DevOps и маркетолог. Каждый из них содержит поднаправления и работает на основе собственной базы знаний. Система написана на Python и Go, что позволяет достигать высокой производительности. Он также отметил, что их клиенты – это в основном стартапы и средний бизнес, которым важно иметь предсказуемую стоимость и полный контроль над данными. Для разработки такой платформы нужны мощные серверные GPU, и разработчики LexARE выбрали для своих задач NVIDIA A5000, размещенные на ресурсах Servercore в Казахастане, что важно для соответствия закону о персональных данных.

ИИ – не в будущем, а в текущих бизнес-процессах

Servercore, как провайдер IT-инфраструктуры, активно работает с финтех-компаниями, предлагая услуги по запуску GPU-серверов и LLM-моделей. Уже сейчас бизнес не просто внедряет ИИ, а перестраивает под него процессы, перераспределяет ресурсы и меняет модель управления, что требует не только технологий, но и изменений в кадровой политике, архитектуре и долгосрочной стратегии.

«Финтех Казахстана сегодня проходит этап перехода от пилотных AI-проектов к промышленному внедрению. Сегодня главный вопрос для финансового сектора уже не в том, нужен ли AI, а в том, кто сможет быстрее превратить пилотные проекты в устойчивое конкурентное преимущество. Выиграют не те компании, которые первыми протестировали AI, а те, кто научился внедрять его в реальные бизнес-процессы и создавать ценность для клиента. Согласно исследованию Национального банка, банки остаются наиболее активными пользователями AI среди финансовых организаций. При этом ключевой вызов рынка уже не технология как таковая, а качество данных, подготовка специалистов и способность масштабировать успешные решения на весь бизнес. Именно поэтому такие мероприятия, как IT-беш, особенно ценны: они позволяют обсуждать не теорию, а реальные кейсы внедрения AI, которые уже дают измеримый бизнес-результат», - считает Business Development Manager Home Credit Bank и AI Lead Women in Tech Kazakhstan Асем Таранова.

Участники обсудили не только технологии, но и вызовы отрасли – от нехватки кадров до выбора облачных провайдеров с локализацией. Главный вывод: успех зависит не от выбора «облака», а от того, насколько архитектура и партнерские решения соответствуют задачам бизнеса.

Важно понимать, что внедрение ИИ – это не только технический проект, но и культурный сдвиг. Компании должны быть готовы менять процессы, обучать сотрудников и перестраивать внутренние коммуникации. Только тогда ИИ станет не просто инструментом, а частью бизнес-стратегии, которая приносит реальную ценность.

При работе с материалами Центра деловой информации Kapital.kz разрешено использование лишь 30% текста с обязательной гиперссылкой на источник. При использовании полного материала необходимо разрешение редакции.

Вам может быть интересно

Читайте Kapital.kz в