Нацбанк Беларуси делает ставку на собственные ИИ-модели вместо готовых решений

Белорусский банковский сектор намерен строить собственную ИИ-инфраструктуру, а не закупать готовые решения у зарубежных вендоров. Такой подход публично обозначил председатель правления Национального банка Роман Головченко на выездном совещании, прошедшем на базе центрального офиса Сбер Банка в Минске. Это уже третья подобная встреча: ранее тема внедрения ИИ обсуждалась в Альфа Банке и Беларусбанке.

Почему банки отказываются от «коробок»

Готовые ИИ-решения от внешних поставщиков — путь, от которого белорусские банки сознательно дистанцируются. По словам Головченко, большинство крупных игроков уже сформировали собственные команды разработчиков и направляют туда значительные финансовые и кадровые ресурсы.

Логика здесь прагматичная: коробочный продукт даёт быстрый старт, но лишает банк контроля над моделью, её дообучением и адаптацией под локальную специфику. Собственная разработка — дольше и дороже на входе, зато формирует устойчивое конкурентное преимущество и снижает зависимость от внешних поставщиков, особенно актуальную в нынешних условиях санкционных ограничений.

««Мы ориентированы не на чужие коробочные решения, а на разработку собственных устойчивых моделей искусственного интеллекта, их внедрение, обучение, развитие. Во главу угла ставим практический эффект и его оценку в контексте качества оказываемых банком услуг», — заявил Роман Головченко.»

Отдельно глава НБ РБ подчеркнул: внедрение ИИ — не изолированный IT-проект, а инициатива, напрямую влияющая на операционную эффективность банков. Быстрых результатов ждать не стоит, поскольку речь идёт о сложных системных процессах.

Что банки получают от ИИ на практике

Нацбанк видит в искусственном интеллекте сразу несколько векторов отдачи для банковского сектора. Первый — сокращение операционных затрат за счёт автоматизации рутинных процессов: обработки заявок, верификации документов, клиентской поддержки.

Второй вектор — персонализация продуктов. ИИ позволяет строить индивидуальные предложения на основе поведенческих данных клиента, что повышает конверсию и удержание. Третий — высвобождение человеческих ресурсов, что особенно значимо для белорусского рынка труда, где банковский сектор традиционно является крупным работодателем.

Головченко также указал на эффект масштабирования внутри страны: поскольку Беларусь — компактный рынок с относительно небольшим числом банков, лучшие наработки одного игрока будут естественно распространяться по всему банковскому сообществу. По сути, НБ РБ рассчитывает на органический обмен компетенциями между участниками рынка без необходимости создавать централизованную платформу.

Программа до 2030 года и системный контекст

Внедрение ИИ в банковскую деятельность закреплено в среднесрочной программе Нацбанка и финансового сектора на 2026–2030 годы. Документ ставит перед отраслью три взаимосвязанные цели: повышение эффективности и качества услуг, укрепление их безопасности и рост конкурентоспособности белорусского банкинга в целом.

Формат выездных совещаний, который выбрал НБ РБ, показателен сам по себе. Регулятор не ограничивается директивными указаниями, а лично изучает, как конкретные банки выстраивают ИИ-стратегии. Это сигнал рынку: тема воспринимается как приоритет, а не как декларация.

Для белорусского IT-рынка и экосистемы ПВТ происходящее создаёт интересную динамику. Банки, инвестирующие в собственные ML-команды, становятся конкурентами технологических компаний за дефицитных специалистов в области машинного обучения и data science. С другой стороны, они превращаются в потенциальных заказчиков для резидентов парка — особенно тех, кто специализируется на финтех-решениях, обработке данных и разработке отраслевых моделей.

Что это значит для рынка

Ставка на собственные модели — стратегически верное, но ресурсоёмкое решение. Банкам потребуются не только разработчики, но и специалисты по разметке данных, MLOps-инженеры, эксперты по этике ИИ и кибербезопасности. Конкуренция за эти профили на белорусском рынке уже высокая, и банковский сектор будет её усиливать.

Одновременно появляется запрос на нормативную базу: регулирование применения ИИ в финансовых решениях — скоринге, антифроде, кредитовании — потребует от НБ РБ выработки чётких стандартов объяснимости и аудита моделей. Европейский опыт показывает, что без таких стандартов банки рискуют получить регуляторные претензии постфактум.

В краткосрочной перспективе наиболее заметный эффект, вероятно, проявится в розничном банкинге: чат-боты, персональные предложения, автоматическая обработка кредитных заявок. Долгосрочно — в риск-менеджменте и комплаенсе, где ИИ способен кардинально изменить скорость и точность принятия решений.

— По материалам БЕЛТА · Экономика: https://belta.by/economics/view/belorusskie-banki-orientirovany-na-razrabotku-sobstvennyh-ustojchivyh-modelej-ii-golovchenko-790477-2026/. Полная ссылка на оригинал обязательна согласно редакционной политике для беларуских источников. Адаптация — редакция Digital Business.