Нацбанк Казахстана: ИИ-агенты ускоряют расследования и готовятся к надзору
Заместитель председателя Национального банка Бинур Жаленов рассказал, как регулятор использует ИИ: от расследований мошенничества до пилота в денежно-кредитной политике.
В начале 2026 года ИИ-сервисами Национального банка Казахстана ежемесячно пользовались 5–6% сотрудников. Сейчас этот показатель превышает 80%. Об этом рассказал заместитель председателя Нацбанка Бинур Жаленов. По его словам, регулятор оценивает использование ИИ по тому, возвращается ли сотрудник к инструменту после первого применения.
«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 Жаленов.
Нацбанк развивает собственный GPU-кластер и платформу для ИИ-агентов, интегрированную с Фабрикой данных. В 2026 году развитие таких решений определено одним из приоритетов цифровой трансформации. Следующий этап — изменить подход сотрудников к работе: перед выполнением задачи человек должен определить, какую часть подготовительной работы может 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.
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. Для граждан на сайте antifraud.kz появился ИИ-агент «Фродди», который помогает разобраться в ситуации и объясняет порядок действий. На другой стороне работает ИИ-ассистент следователя: он разбирает материалы инцидента и готовит проект решения.
«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, 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.
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 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. Пилот предусматривает работу агентов в Национальном центре криптовалютной аналитики.
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. Вторым элементом инфраструктуры должен стать ИИ-центр на базе АО «Центр цифрового развития» в экосистеме Alem AI, где планируют заниматься инфраструктурными решениями, исследованиями, дообучением больших языковых моделей и созданием специализированных моделей для финансового рынка Казахстана.
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 политики, другие — «ястребов», отстаивающих жесткий подход. После этого в дискуссию включается третий агент — «филин», который оценивает аргументы и выбирает 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. При этом нейросети не определяют базовую ставку — решение остается за Комитетом по денежно-кредитной политике. «Рекомендация агентов для нас — дополнительное мнение и повод еще раз проверить основания собственных выводов», — подчеркивает Жаленов.
Важной частью инфраструктуры остается работа с данными. Фабрика данных развивается с 2024 года, в нее поступает информация примерно от 1200 респондентов финансового рынка. Введено 35 общих справочников, чтобы разные подразделения одинаково понимали 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. Запущена ML-песочница — среда для работы с моделями машинного обучения, где аналитики получают доступ к данным, строят модели и делятся результатами. Вся инфраструктура должна быть незаметной для пользователя и сводиться к платформе NBK AI, объединяющей корпоративные сервисы и дающей доступ через ИИ-ассистента.