1218
ИИ-технологии в Казахстане. Фокус на негосударственных инфраструктурных проектах
Чем ваш фонд принципиально отличается от других организаций, занимающихся развитием ИИ в Казахстане?
А. Асакаев: Мы видим, что сейчас другими организациями успешно перекрываются образовательное направление и построение ИИ-комьюнити, но не хватает негосударственных инфраструктурных проектов. Поэтому мы ориентированы на реализацию таких практических проектов в сфере искусственного интеллекта.
Это и технологическая песочница FinTech AI Sandbox при поддержке AWS и Microsoft, где мы можем разрабатывать безопасные подходы по использованию облака.
Это и совместно разрабатываемая модель маскирования и демаскирования текстовых финансовых данных, которая позволит выстраивать гибридные архитектуры с частными и публичными облаками.
И, конечно же, это наш совместный проект Data marketplace с компанией Microsoft, где можно в форме синтетических данных получить возможность поработать с инсайтами из закрытых финансовых, телеком-, государственных баз для построения моделей ИИ.
Какие ключевые задачи FinTech-сектора Казахстана вы планируете решать с помощью ваших технологий?
А. Асакаев: Согласно опросу 2024 года, представители индустрии главными барьерами для развития ИИ называют доступность данных и их размещение в облачных инфраструктурах. Поэтому наши основные проекты направлены именно на это. Наша задача сделать доступными внутренние и внешние данные, которые необходимы для развития ИИ в финсекторе, с сохранением безопасности и соответствия регуляторным требованиям, при том не делая это очень дорогим удовольствием. Как только мы уберем это узкое горлышко, мы приступим к другим вызовам, таким как низкая адаптация финансовым рынком продуктов локальных стартапов или создание комьюнити ИИ специалистов в финансовой сфере для обмена опытом.
Наблюдаете ли вы нехватку специалистов в области ИИ и финтеха в Казахстане? Как ваш фонд помогает решать этот вопрос?
А. Асакаев: На основе постоянно проводимых интервью с участниками рынка, особенно с лидерами технологических команд в финансовых организациях, мы можем сказать, что данный вопрос хоть и не первостепенный, но очень актуальный и действительно является препятствием для развития ИИ в нашей сфере. Даже если специалисты технически подкованы в ИИ, они не совсем понимают бизнес смысл решаемых задач, контекста проблем финансового сектора. Очень многим приходится тратить месяцы на онбординг специалистов, даже профессионалов с опытом.
Наша организация сейчас в процессе обсуждения проекта FinTech AI Boot Camp, где технически зрелые люди любого возраста и уровня образования смогут пройти за полгода интенсивную программу, направленную на решения подобных задач. Так как образовательное направление для нас не профильное, то сейчас мы в переговорах с подобными организациями, которые разделяют наши взгляды и могут гарантировать трудоустройство будущих выпускников программы. Мы также будем привлекать спонсоров, которые будут потенциальными будущими работодателями, вводя систему драфтинга по типу NBA. Вызов, который стоит перед нами – избежать создания программы по подготовке специалистов «на все руки», которые не решают проблемы FinTech.
Какие барьеры существуют для внедрения ИИ в финансовый сектор, и как их можно преодолеть?
А. Асакаев: Когда мы говорим о барьерах нужно разделять объективные барьеры и как они воспринимаются субъективно участниками рынка. Объективно в Казахстане очень многое не запрещено с точки зрения применения ИИ, и требуется лишь адекватный риск-менеджмент для запуска подобных проектов. Другое дело, что многим компаниям или департаментам гораздо легче перестраховаться и ничего не делать в этом направлении ввиду отсутствия квалификации или низкой толерантности к риску. Даже если что-то требует изменения регуляторики, есть институт регуляторных песочниц, который известен, но в эту сторону тоже мало кто смотрит, так как неизведанность пугает консервативный банковский сектор. Тем более, многие опасаются обсуждать с регуляторами те или иные проекты, чтобы не подпускать никого к своей «внутренней кухне».
Мы как организация в этом плане делаем «bold moves» предлагаем нетривиальные проекты, которые многие хотели бы инициировать, но боятся быть за них репутационно или технически ответственными.
Если мы говорим про объективные барьеры, то это нехватка инфраструктурных решений, будь то графические процессоры внутри Казахстана для работы на реальных данных или технологических решений, которые помогут использовать мощности вне республики. Но даже это не так сильно ограничено регуляторными требованиями и просто требует особых подходов по безопасности и применения privacy enhancement technologies, как в наших проектах.
И конечно же, доступность данных – очень сложно развивать ИИ и строить модели, чтобы соревноваться с крупнейшими игроками. Ты по факту не видишь те сегменты рынка, в которые хочешь зайти, теряешь их и у тебя утекают существующие клиенты, которые находят привлекательные предложения в этих сегментах. Перефразируя известную фразу: меньшие компании становятся «беднее» данными, большие компаний становятся «богаче» данными. Все это, конечно, негативно влияет в целом на конкурентоспособность в век ИИ. Очень надеюсь, что наш проект Data Marketplace в этом поможет.
Какие мировые тренды в FinTech и AI вам кажутся самыми перспективными? Какие из них окажут наибольшее влияние регион Центральной Азии?
А. Асакаев: Сейчас мы находимся в процессе нашего первого исследования, предстоит изучить много материалов, чтобы дать объективную оценку тому, что произошло за этот год. Но, что я могу сказать из разговоров с глобальными игроками точно: миру уже не нужны неспециализированные LLM-модели.
До DeepSeek многие продвинутые глобальные компании в разных индустриях уже предпочитали брать модели и перетренировывать их под специфичные нужды и специфичные знания, так как модели «из коробки» не удовлетворяли бизнес-требованиям. Сейчас после начала использования концепции Mixture of Experts (MoE) можно ожидать, что будут специализированные услуги по тренировке «региона-эксперта» в области финансовых услуг для моделей с MoE, и даже своеобразного «подключения» (очень грубый термин, конечно, я его использую только для облегчения понимания) готовых «экспертов» к таким новым системам как DeepSeek.
Теперь вместо того чтобы довольствоваться моделью, которая хорошо была обучена анализировать влияние погоды на продовольственные цены, но не знает, как устроена финансовая система Казахстана (или наоборот), вы можете брать лучшие части больших языковых моделей и смешивать их.
Может быть, что в конце этого года мы увидим первые маркетплейсы больших языковых моделей, где вы сможете «собрать» свою большую языковую модель из набора выставляемых «экспертов». Вы сможете взять модель обработки новостей от Bloomberg, анализ поведения трейдеров в Китае от гонгонгских компаний, анализ поведения фермеров от Ассоциации фермеров Калифорнии и др., соединить их в одну уникальную кастомизированную вами модель для обновления портфеля ваших инвестиций в режиме реального времени.
Что бы вы посоветовали молодым предпринимателям и специалистам, которые хотят работать в сфере финтеха и AI?
А. Асакаев: Для специалистов все чуть легче. Просто нужно выбрать проект, который вам нравится. Главное сначала посмотреть на команду, с которой вы будете работать, а затем – насколько интересен проект. О престиже компании и зарплате лучше сильно не думать, если у вас нет очень весомых причин. Потому что вы можете быть в звездной компании с зарплатой больше, чем у ваших сверстников, но ничему не научиться и не приобрести навыки, которые помогут вам расти в будущем.
Для предпринимателей сначала нужно ответить на вопрос, почему они хотят работать именно в этих индустриях. Деньги есть везде, а то, что «в финтехе и ИИ денег много» это иллюзия, потому что тут «победитель получает все». Финтех и ИИ – это очень конкурентные среды, а ИИ в финтехе – тем более. Как только отвечаете на этот вопрос, нужно идти по пути обычного продуктового менеджмента: иметь доступ к нескольким людям, чью проблему вы хотите решить и которые готовы за это заплатить. Всегда можно пытаться создавать системы международных переводов на блокчейне с применением ИИ для глобального предприятия, но если вы знаете только местные компании, то продукт вы не построите.
Как, на ваш взгляд, будет развиваться рынок финтеха в Казахстане в ближайшие 5–10 лет?
А. Асакаев: Мы сейчас находимся в точке бифуркации. Либо она останется банкоцентричной, либо мы увидим расцвет многих разных форм, как привычных за границей стартапов, работающих через BaaS, так и альтернативных форм финансовых организаций, гибридов банков, платежных структур, лайфстайл приложений, инвестиционных брокеров. Очень интересно, куда будет развиваться Insurtech и факторинг, индустрии, которые сравнительно не развиты у нас (по сравнению с другими странами).
Эти вопросы будут активно обсуждаться в Ташкенте 28–29 мая 2025 года на международном ПЛАС-Форуме Digital Uzbekistan, а также в Алматы 26 ноября на ПЛАС-Форуме Digital Kazakhstan.
Полный текст интервью читайте здесь
