AI в банкинге ЦА: реальные кейсы vs хайп

Последние два года рынок банковского AI в Центральной Азии растёт быстро. Каждый банк хочет «внедрить AI». Но что за этим стоит на практике?

Что реально работает

1. Речевая аналитика колл-центров

Это самое зрелое и востребованное направление. Банки с колл-центрами от 100 операторов уже сегодня могут получать реальный ROI от анализа 100% звонков.

Что работает: автоматическое тегирование тематики обращений, контроль качества обслуживания, детекция фрода по паттернам речи.

2. ML-скоринг розничных кредитов

Классика — и она продолжает работать. Дополнительные фичи из транзакционных данных дают прирост Gini на 5-8% к классическим скорбалам. Для банков с портфелем от $100M это окупается быстро.

3. Антифрод в реальном времени

Системы на базе ML уже вытесняют правиловые движки. Снижение false positive на 30-40% при удержании fraud detection rate — это реальные цифры из проектов.

Что пока остаётся хайпом

LLM-чатботы как замена операторов

Технология ещё не готова для полноценной замены в банкинге ЦА. Языковые модели плохо работают с узбекским и казахским языками, регуляторные ограничения на принятие AI-решений, высокие риски галлюцинаций в финансовом контексте.

Генеративный AI в андеррайтинге

Красивые демо, сложная имплементация. Объяснимость решений — принципиальный вопрос для регулятора. Пока рано.

Практические советы

1. Начинайте с задачи, где есть данные и измеримый KPI

2. Пилот на 3 месяца лучше 12-месячного проекта

3. Команда внутри — обязательно, иначе зависимость от вендора навсегда

4. Регулятор ЦБ Узбекистана открыт к диалогу — используйте это

Хотите обсудить конкретный AI-кейс для вашего банка? Напишите мне.