При поддержке Ассоциации банков Узбекистана AKS Labs провела стратегический семинар на тему «Банк будущего: искусственный интеллект и новые горизонты эффективности».
Встреча объединила руководителей и экспертов банковского сектора, чтобы обсудить, как современные технологии машинного обучения и AI-агенты от AKS Labs могут трансформировать процессы принятия решений, кредитного скоринга и автоматизации внутренних процессов банка.
Проблемы сегодняшнего дня
Банковская система сталкивается с рядом вызовов:
- Жесткие нормативные требования регулятора: требования по текущей просрочке и долговой нагрузке, в силу чего банк теряет до 70-80% входящего трафика
- Применение устаревших скоринговых моделей: стоп-факторов и экспертных скоринговых карт, которые дополнительно срезают более половины от оставшегося трафика. Клиенты, которым отказал Банк уйдут в микрофинансовый сектор или в серую зону, где ставки значительно выше, что увеличит долговую нагрузку на Клиента.
- Отсутствие данных и MLOps-инфраструктуры замедляет внедрение искусственного интеллекта в Банках
- Высокая доля ручных операций — до 70% рабочего времени сотрудников уходит на рутину, не создающую результат.
- Растущий уровень просрочек и увеличение количества фрода, что значительно повышает кредитные риски и снижает доверие между сторонами, что вызывает рост процентных ставок
AKS Labs представила эволюцию скоринговых подходов — от экспертных систем и скоринговых карт к моделям машинного обучения (ML) и нейронным сетям, которые обеспечивают точность и гибкость при оценке заемщиков.
Новая парадигма скоринга — это не только анализ кредитной истории, но и анализ альтернативных данных, поведения заемщика, в том числе его эмоционального состояния в момент подачи заявки на кредит.
Решение AKS Labs позволяет в реальном времени анализировать микромимику лица и тон голоса во время короткого видеоинтервью. Этот подход повышает метрику Gini на 20–25% и помогает практически полностью исключать мошенничество до выдачи кредита.
AI-агенты: новая операционная модель банка
Второй ключевой блок семинара был посвящен AI-агентам — самостоятельным цифровым сотрудникам, способным не просто помогать сотруднику банка, а принимать решения, планировать и выполнять задачи.
AKS Labs представила три уровня эволюции этой технологии:
- AI-ассистенты — ускоряют поиск и обработку информации, сокращая время на выполнение должностных обязанностей в разы.
- AI-агенты — уже могут решать достаточно сложные задачи «под ключ».
- Мультиагентные системы — создают «цифровые фабрики», где десятки агентов работают параллельно, обеспечивая круглосуточную обработку процессов в Банке.
К примеру, в AML-фабрике (борьба с отмыванием средств) работают специализированные агенты:
- RAG-агент извлекает данные о клиенте
- Data Pipeline-агент проверяет и структурирует информацию
- Аналитический агент оценивает риски
- Validation-агент снижает ложные срабатывания
Результаты впечатляют: до 2000% роста производительности и возможность одному сотруднику контролировать работу более 20 цифровых агентов.
Переопределение роли сотрудника в Банке
Как подчеркнули эксперты AKS Labs, искусственный интеллект не заменяет людей — он усиливает их.
AI-агенты возвращают сотрудникам время для стратегических задач, снижают риски ошибок и повышают качество клиентского обслуживания.
Семинар стал еще одним шагом к формированию в Узбекистане новой технологической экосистемы в банках, где решения на основе искусственного интеллекта становятся стандартом эффективности и конкурентного преимущества.
Комментарий AKS Labs
Хушнида Акрамова, стратегический директор AKS Labs:
«Мы выражаем большую благодарность Ассоциации банков Узбекистана за поддержку и сотрудничество. Подобные семинары играют важную роль в развитии банковской экосистемы, и мы планируем проводить их чаще. В ближайшее время мы также будем приглашать наших партнеров и экспертов из стран Ближнего Востока и Пан-Азии, чтобы делиться лучшими практиками внедрения искусственного интеллекта. Мы уверены, что наш опыт и экспертиза помогут банкам Узбекистана ускорить процессы цифровизации и повысить эффективность бизнес-процессов»
