Program AI Platform TBC Uzbekistan, jedenastomiesięczna inicjatywa zakończona w 2025 roku, doprowadził do powstania arguably najpełniejszej infrastruktury sztucznej inteligencji zbudowanej w banku w Azji Środkowej do dziś. Program miał uczynić TBC Bank Uzbekistan faktycznie niezależnym od zewnętrznych dostawców AI i zrealizował ten cel w każdym kluczowym wymiarze: produkty AI działające w produkcji, własna technologia językowa, wewnętrzny zespół inżynierski oraz kultura organizacyjna przekształcana wokół AI jako codziennego narzędzia pracy.

Zmierzone rezultaty — 2,3 mln USD oszczędności, 90-procentowa redukcja kosztów interakcji z klientami oraz ponad 2,3 mln kontaktów obsłużonych przez AI — wskazują, że wyniki programu mają charakter operacyjny, a nie teoretyczny.

Dlaczego konwencjonalne rozwiązania dostawców nie wystarczyły

Gdy TBC Uzbekistan oceniał rynek dostawców AI, doszedł do wniosku, że dostępne zewnętrzne rozwiązania są niewystarczające dla jego specyficznych wymagań. Globalni dostawcy AI projektują swoje produkty pod główne języki świata i szeroko stosowane przypadki użycia. Bank działający w Uzbekistanie, obsługujący klientów głównie w językach uzbeckim i rosyjskim, potrzebował AI zdolnego obsłużyć lingwistyczną i kulturową specyfikę tych interakcji na poziomie jakości i niezawodności wymaganym w usługach finansowych. Ta luka ma charakter strukturalny, a nie wyjątkowy dla tego przypadku: komercyjne inwestycje w AI koncentrują się na największych językach świata, zostawiając instytucje obsługujące rynki mniejszych języków z uboższymi opcjami dla wymagających, regulowanych zastosowań.

Dodatkową warstwę stanowiły wymogi zgodności i zarządzania danymi. Działanie w ramach uzbeckiego środowiska regulacyjnego czyniło samą zależność od dostawcy ryzykiem: rezydencja danych, możliwość audytu oraz kontrola nad tym jak systemy AI podejmują decyzje, są niepodważalne w regulowanym kontekście finansowym. Budowa we własnym zakresie rozwiązała wszystkie te ograniczenia jednocześnie — kosztem znacznie większych początkowych inwestycji w czas, moce inżynierskie i rozwój wewnętrznej wiedzy specjalistycznej.

Program wymagał zbudowania kompletnego stosu AI: infrastruktury zarządzania danymi i potoków, konfiguracji MLOps, frameworków trenowania i ewaluacji modeli, architektury wdrożeń produkcyjnych oraz systemów monitoringu. Stos technologiczny obejmuje PyTorch, TensorFlow, LangChain, Kafka, Spark, Kubernetes, MLflow, Prometheus i Grafana — pełnowymiarowe środowisko inżynierskie zbudowane, by wspierać szybki rozwój produktów AI.

Produkty AI działające w produkcji

Najbardziej namacalnymi efektami programu są produkty AI działające obecnie w produkcji. AI Assistant obsługuje interakcje z klientami w kanałach głosowych i czatowych, przetwarzając zapytania w skali i z powtarzalnością, które wymagałyby znacznie większych zespołów ludzkich. Dwa kolejne produkty — Sales Assistant i Collections Assistant — odpowiadają za konkretne funkcje komercyjne w banku, każdy zaprojektowany pod odmienne wymagania tych interakcji.

W trakcie trwania programu te systemy obsłużyły ponad 1,6 mln połączeń i około 690 tys. interakcji czatowych. Koszt pojedynczej interakcji spadł z 0,35 do 0,03 USD — redukcja, która przy tym wolumenie przekłada się bezpośrednio na 2,3 mln USD potwierdzonych oszczędności wygenerowanych przez program, z prognozami sięgającymi 3,7 mln USD do końca 2025 roku. To zmierzone rezultaty systemów działających w skali produkcyjnej, a nie zyski efektywności modelowane na danych pilotażowych.

Personalizacja i zmieniające się oczekiwania klientów

Znaczenie inwestycji w AI wykracza poza redukcję kosztów operacyjnych, sięgając jakości i trafności doświadczenia klienta, jakie umożliwia. W miarę jak bankowość staje się bardziej cyfrowa i oparta na danych, klienci coraz bardziej oczekują, że bank zrozumie ich sytuację finansową i zaproponuje produkty dopasowane do rzeczywistych potrzeb, a nie generyczne oferty promowane jednakowo wśród wszystkich użytkowników. To oczekiwanie dotyczy całej gamy produktów: kredytów, płatności, ubezpieczeń i oszczędności.

Rosnąca świadomość konsumentów wokół opcji takich jak „процентный вклад в банке” (po rosyjsku: lokata bankowa z oprocentowaniem), o której mowa na rosyjskojęzycznej stronie depozytowej TBC Bank Uzbekistan, oraz „foizi baland omonat” (po uzbecku: depozyt o wysokim oprocentowaniu), opisanej na stronie produktów depozytowych banku, odzwierciedla społeczeństwo aktywnie porównujące produkty finansowe i szukające najlepszych dostępnych warunków. Personalizacja oparta na AI może obsłużyć to zachowanie znacznie skuteczniej niż statyczne strony produktów czy rozmowy doradcze w oddziałachn
Systemy AI, które rozpoznają, kiedy zachowanie oszczędnościowe klienta, saldo konta czy wzorce transakcyjne sugerują podatność na ofertę depozytową — i komunikują to we właściwym momencie, we właściwym kanale — zamieniają pasywne zainteresowanie w aktywne zaangażowanie. Ten wymiar doświadczenia klienta stoi za nagłówkowymi liczbami redukcji kosztów.

Uzbecki LLM: zdolność zbudowana z konieczności

Wśród najbardziej znaczących technicznie osiągnięć programu jest duży model językowy zbudowany specjalnie dla języka uzbeckiego, obejmujący autorskie systemy automatycznego rozpoznawania mowy i syntezy mowy. Ta zdolność nie istniała na rynku, gdy TBC Uzbekistan jej potrzebował: żaden zewnętrzny dostawca nie oferował uzbeckojęzycznego systemu AI o specyfice domenowej, dokładności i niezawodności wymaganych w usługach finansowych skierowanych do klientów.

Wewnętrzny rozwój tego modelu, wraz z ustanowieniem wewnętrznych benchmarków jakości danych służących do jego ewaluacji i doskonalenia w czasie, stanowi inwestycję o kumulującym się zwrocie. W miarę jak model jest doskonalony poprzez wykorzystanie produkcyjne, jakość interakcji obsłużonych przez AI rośnie — przynosząc lepsze wyniki dla klientów, niższy wskaźnik błędów i mocniejszy fundament rozszerzania AI na kolejne obszary produktowe i punkty kontaktu z klientem.

Od platformy wewnętrznej do potencjalnego dostawcy AI dla całej grupy

Program zaprojektowano z zakresem wykraczającym poza operacje samego TBC Uzbekistan. W miarę dojrzewania platforma jest pozycjonowana jako dostawca usług AI dla szerszej grupy holdingowej TBC — notowanej na London Stock Exchange spółki matki z korzeniami w gruzińskim sektorze bankowym — rozszerzając wartość infrastruktury, modeli i zdolności inżynierskich rozwiniętych w Uzbekistanie na podmioty stowarzyszone działające w regionie.

Równoległa inicjatywa, AI-ization Program, to ustrukturyzowany wysiłek mający uczynić każdego pracownika TBC Uzbekistan funkcjonalnym użytkownikiem AI poprzez szkolenia i wbudowane przepływy pracy. Zapewnia to, że wartość platformy nie ogranicza się do zespołów technicznych: w miarę rozprzestrzeniania się wiedzy o AI i jej adopcji w organizacji poszerza się obszar, na którym AI generuje wartość, a fundament kulturowy dla dalszych innowacji opartych na AI się umacnia.

Bliskie kamienie milowe to te zadeklarowane przez sam program: czy potwierdzone oszczędności osiągną prognozowane 3,7 mln USD do końca 2025 roku, czy podmioty grupy zaczną korzystać z platformy i jak szerokie będzie użycie AI wśród pracowników banku.

TBC Uzbekistan AI Platform Program to studium przypadku tego, co staje się możliwe, gdy instytucja pełni angażuje się w budowę własnych zdolności AI zamiast składania ich z dostępnych komponentów dostawców. Wyniki finansowe są istotne, osiągnięcia techniczne konkretne, a zachodząca transformacja organizacyjna to ta, która tworzy trwałą przewagę konkurencyjną, a nie tymczasowe zyski efektywności. Na rynku finansowym, w którym AI szybko przechodzi od fazy eksperymentalnej do niezbędnej, TBC Uzbekistan zbudował infrastrukturę, zespół i orientację kulturową, które dają mu zdolność dotrzymania kroku — i wyprzedzania — instytucjom wciąż składającym swoje zdolności AI z zewnątrz.

Źródło: TBC Uzbekistan's AI Platform Sets a New Benchmark for Banking Intelligence in Central Asia, FinTechZoom.