Программа ИИ-платформы TBC Uzbekistan, одиннадцатимесячная инициатива, завершенная в 2025 году, создала, пожалуй, самую комплексную инфраструктуру искусственного интеллекта, построенную в банке в Центральной Азии на сегодняшний день. Программа была задумана для того, чтобы сделать TBC Bank Uzbekistan по-настоящему независимым от внешних ИИ-поставщиков, и она реализовала эту амбицию по всем ключевым направлениям: ИИ-продукты, работающие в промышленной эксплуатации, собственные языковые технологии, внутренняя инженерная команда и организационная культура, перестраиваемая вокруг ИИ как повседневного рабочего инструмента.

Измеренные результаты — экономия в $2,3 миллиона, снижение затрат на взаимодействие с клиентами на 90% и более 2,3 миллиона клиентских обращений, обработанных ИИ, — свидетельствуют о том, что результаты программы носят операционный, а не теоретический характер.

Почему стандартные вендорские решения оказались недостаточными

Оценив рынок ИИ-поставщиков, TBC Uzbekistan пришел к выводу, что доступные внешние решения не соответствуют его конкретным требованиям. Глобальные ИИ-провайдеры разрабатывают свои продукты для крупнейших мировых языков и широкого спектра сценариев использования. Банку, работающему в Узбекистане и обслуживающему клиентов преимущественно на узбекском и русском языках, требовался ИИ, способный обрабатывать языковую и культурную специфику таких взаимодействий с качеством и надежностью, которые необходимы финансовым услугам. Этот разрыв носит структурный характер, а не уникален для данного случая: коммерческие инвестиции в ИИ концентрируются на крупнейших языках мира, оставляя институтам, обслуживающим рынки с меньшими языками, ограниченный выбор для ответственных регулируемых сценариев.

Требования к комплаенсу и управлению данными добавили еще один уровень сложности. Работа в рамках регуляторной среды Узбекистана сделала зависимость от поставщиков сама по себе риском: локализация данных, аудируемость и контроль над принятием решений ИИ-системами не подлежат обсуждению в регулируемом финансовом контексте. Внутренняя разработка позволила одновременно устранить все эти ограничения — ценой значительно больших первоначальных вложений времени, инженерных ресурсов и развития внутренней экспертизы.

Программа потребовала создания полного ИИ-стека: инфраструктуры управления данными и пайплайнов, настройки MLOps, фреймворков обучения и оценки моделей, архитектуры промышленного развертывания и систем мониторинга. Технологический стек включает PyTorch, TensorFlow, LangChain, Kafka, Spark, Kubernetes, MLflow, Prometheus и Grafana — полноценную инженерную среду созданную для ускоренной разработки ИИ-продуктов.

ИИ-продукты в промышленной эксплуатации

Наиболее осязаемыми результатами программы являются ИИ-продукты, работающие в промышленной эксплуатации. ИИ-ассистент управляет взаимодействием с клиентами как по голосовым, так и по чат-каналам, обрабатывая запросы в таком масштабе и с такой стабильностью, которые потребовали бы значительно более многочисленных человеческих команд. Два дополнительных продукта — Sales-ассистент и Collections-ассистент — решают конкретные коммерческие задачи внутри банка, каждый из которых разработан с учетом особенностей соответствующих взаимодействий.

За время реализации программы эти системы обработали более 1,6 миллиона звонков и около 690 000 чат-взаимодействий. Стоимость одного взаимодействия снизилась с $0,35 до $0,03 — сокращение, которое при таком объеме напрямую трансформируется в $2,3 миллиона подтвержденной экономии, достигнутой программой, с прогнозами до $3,7 миллиона к концу 2025 года. Это измеренные результаты систем, работающих в промышленном масштабе, а не показатели эффективности, смоделированные на основе пилотных данных.

Персонализация и меняющиеся ожидания клиентов

Значение этих инвестиций выходит за рамки снижения операционных затрат и затрагивает качество и релевантность клиентского опыта. По мере того как банковское дело становится более цифровым и основанным на данных, клиенты все больше ожидают, что их банк понимает их финансовое положение и предлагает продукты, соответствующие их реальным потребностям, а не стандартные предложения, продвигаемые одинаково для всей пользовательской базы. Это ожидание распространяется на весь спектр продуктов: кредитование, платежи, страхование и сбережения.

Растущая осведомленность потребителей о таких вариантах, как «процентный вклад в банке» (по-русски — процентный банковский вклад), представленная на странице депозитов TBC Bank Uzbekistan на русском языке, и «foizi baland omonat» (по-узбекски — вклад с высокой процентной ставкой), представленная на странице депозитных продуктов банка, отражает население, активно сравнивающее финансовые продукты и ищущее лучшие доступные условия. Персонализация на основе ИИ может отвечать на такое поведение значительно эффективнее, чем статичные продуктовые страницы или консультации в отделениях.

ИИ-системы, которые определяют, когда сберегательное поведение клиента, остаток на счете или паттерны транзакций указывают на восприимчивость к депозитному продукту — и сообщают об этом в нужный момент, в нужном канале, — превращают пассивный интерес в активное вовлечение. Именно это измерение клиентского опыта стоит за заголовочными цифрами снижения затрат.

Узбекская LLM: возможность, созданная по необходимости

Среди наиболее значимых технических достижений программы — специально разработанная узбекоязычная большая языковая модель, включающая индивидуальные системы автоматического распознавания речи и синтеза речи. Такой возможности на рынке не существовало, когда она понадобилась TBC Uzbekistan: ни один внешний поставщик не предлагал узбекоязычную ИИ-систему с той предметной спецификой, точностью и надежностью, которые требуются для клиентских финансовых услуг.

Внутренняя разработка этой модели вместе с созданием внутренних стандартов качества данных для ее оценки и постоянного улучшения представляет собой инвестицию с нарастающей отдачей. По мере доработки модели в процессе промышленной эксплуатации качество ИИ-обработанных взаимодействий улучшается — обеспечивая лучшие результаты для клиентов, меньший уровень ошибок и более прочную основу для расширения ИИ на дополнительные продуктовые направления и точки контакта с клиентами.

От внутренней платформы к ИИ-провайдеру для всей группы

Программа была задумана с охватом, выходящим за пределы собственных операций TBC Uzbekistan. По мере созревания платформа positioned чтобы функционировать как поставщик ИИ-услуг для более широкой холдинговой группы TBC — материнской компании, котирующейся на Лондонской фондовой бирже и имеющей корни в банковском секторе Грузии, — расширяя инфраструктуру, модели и инженерные компетенции, развитые в Узбекистане, на аффилированные структуры, работающие в регионе.

Параллельная инициатива — программа AI-изации — представляет собой структурированное усилие по превращению каждого сотрудника TBC Uzbekistan в функционального пользователя ИИ с помощью обучения и встроенных рабочих процессов. Это гарантирует, что ценность платформы не ограничивается техническими командами: по мере распространения ИИ-грамотности и внедрения в организации расширяется область, в которой ИИ приносит ценность, и укрепляется культурная основа для инноваций на основе ИИ.

Ближайшие ориентиры, за которыми стоит следить, обозначены самой программой: достигнет ли подтвержденная экономия прогнозируемых $3,7 миллиона к концу 2025 года, начнут ли аффилированные структуры группы использовать платформу и насколько широко использование ИИ распространится среди сотрудников банка.

Программа ИИ-платформы TBC Uzbekistan — это кейс, демонстрирующий, что становится возможным, когда институт полностью берется за создание собственных ИИ-компетенций вместо сборки из доступных вендорских компонентов. Финансовые результаты существенны, технические достижения конкретны, а идущая организационная трансформация именно такого рода, которая создает устойчивое конкурентное преимущество, а не временное повышение эффективности. На финансовом рынке, где ИИ стремительно переходит из категории экспериментального в категорию необходимого, TBC Uzbekistan создал инфраструктуру, команду и культурную ориентацию, дающие ему способность не только поспевать за институтами, все еще собирающими свои ИИ-компетенции извне, но и опережать их.

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