Жасанды интеллект: Қазақстанның банк секторындағы тәуекелдерді басқаруды трансформациялау

Жасанды интеллект (бұдан әрі – ИИ) талдамалық мүмкiндiктердi жақсарту және шешiмдер қабылдау процестерiн жетiлдiру есебiнен тәуекелдердi басқарудың дәстүрлi әдiстерiн қайта құра отырып, банк секторында түрлендiрушi күш ретiнде барған сайын танылады. Зерттеудің мақсаты – Қазақстанның жетекші банктеріндегі ЖИ енгізу деңгейі мен тиімділігін салыстыруға мүмкіндік беретін Жасанды интеллект тәуекелдерін басқару индексін (AI Risk Management Index, ARMI) әзірлеу болып табылады. Зерттеу әдіснамасы бес нормаланған құрамдастан тұратын композиттік ARMI индексін құруға негізделген: модельдердің дәлдігі (A), тәуекелдерді қамту (C), интеграция тереңдігі (I), интерпретациялануы (X) және тиімділігі (E). Әр құрамдасқа сәйкесінше салмақтық коэффициенттер берілді (0.25; 0.20; 0.20; 0.15; 0.20), бұл жиынтық ARMI көрсеткішін есептеуге мүмкіндік берді. Эмпирикалық (иллюстрациялық) деректер Қазақстанның үш ірі банкін қамтиды: Kaspi Bank, ForteBank және Halyk Bank. Есептеулер нәтижесінде Kaspi Bank ең жоғары ARMI көрсеткішін (0.75) көрсетті, одан кейін ForteBank (0.71), ал Halyk Bank (0.56) айтарлықтай артта қалды. Kaspi Bank-тің ең күшті жақтары – ЖИ технологияларының жоғары дәлдігі мен интеграция тереңдігі. Зерттеу нәтижелері ЖИ белсенді енгізілуі болжамдардың дәлдігін арттыруға, операциялық шығындарды азайтуға және тәуекелдерді басқарудың проактивті мәдениетін дамытуға ықпал ететінін көрсетті. Сонымен қатар негізгі мәселелер де анықталды – жекелеген тәуекел домендерінде ЖИ қолданудың шектеулігі мен алгоритмдердің ашық еместігі. Ұсынылған ARMI индексі Қазақстан банктерінің цифрлық жетілу деңгейін мониторингтеуге, сондай-ақ қаржы секторында ЖИ дамытудың мемлекеттік саясатын қалыптастыруға пайдаланылуы мүмкін.

1. Aitkhanova, A. & Khamzina, A. (2023). The vulnerabilities of AI in financial services: risks and challenges. Journal of Kazakhstan Economic Studies, 15 (3), 201–218.

2. Akhmet, A. T., & Kairat, Y. K. (2024). Integration of Chatbots for Sales purposes in Kazakhstan: Benefits and Risks (Bachelor's thesis, International School of Economics Maqsut Narikbayev University, Astana).

3. Alzahrani, Z., Mehmood, A. & Malik, A. (2021). The impact of artificial intelligence on bank risk management: a case study by Kazakhstan. International Journal of Financial Services Management, 10(2), 89-105.

4. Azharbayeva, A., Abdinova, M. & Khlevna, I. (2023). Credit risk management of JSC “Halyk bank”: problems and solutions. International journal of information and communication technologies, 4(3), 1-23. https://doi.org/10.54309/IJICT.2023.15.3.001

5. Azretbergenova, G. (2021). Positive aspects of big data in the financial sector and development in Kazakhstan. Geçmişten Geleceğe Avrasya, 188-219 (Paradigma Akademi Basın Yayın Dağıtım).

6. Barlybayev, A., Ongalov, N., Sharipbay, A., & Matkarimov, B. (2024). Enhancing Real Estate Valuation in Kazakhstan: Integrating Machine Learning and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Improved Precision. Applied Sciences, 14(20), 9185. https://doi.org/10.3390/app14209185

7. Giuca, O., Popescu, T.M., Popescu, A.M., Prostean, G., & Popescu, D.E. (2021). A Survey of Cybersecurity Risk Management Frameworks. Soft Computing Applications. SOFA 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing, 1221. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-51992-6_20

8. Kazbekova, K., Adambekova, A., Baimukhanova, S., Kenges, G., & Bokhaev, D. (2020). Bank risk management in the conditions of financial system instability. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 7(4), 3269. https://doi.org/10.9770/jesi.2020.7.4%2846%29

9. Marzhan, Y., Talshyn, K., Kairat, K., Belginova, S., Karlygash, A., & Yerbol, O. (2022). Smart technologies of the risk-management and decision-making systems in a fuzzy data environment. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 28(3), 1463-1474. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v28.i3.pp1463-1474

10. Moldabekova, S. (2022). Technology investment decision-making: case studies of the implementation of contactless and QR payments in commercial banks of Kazakhstan. [Doctoral thesis, University of Edinburgh]. University of Edinburgh ERA. http://dx.doi.org/10.7488/era/2777

11. Nagrani, P.H. (2025). Quantifying Intelligence: Shaping a Flourishing Financial Ecosystem Through AI. International Journal of Social Science and Economic Research, 10(8), 3179 – 3191. https://doi.org/10.46609/ijsser.2025.v10i08.011

12. Nichkasova, Y., Sadvokassova, K., & Kayupov, N. (2021). Conceptual model for managing sustainable development of the financial market based on fuzzy cognitive maps: case study of Kazakhstan. International Journal of Economic Policy in Emerging Economies, 14(1), 1- 38. https://doi.org/10.1504/ijepee.2020.10030960

13. Nichkasova, Y., Shmarlouskaya, H., & Sadvokassova, K. (2022). Financial market sustainable development of Kazakhstan: scenario approach based on fuzzy cognitive maps. Journal of Sustainable Finance & Investment, 12(3), 912-933. https://doi.org/10.1080/20430795.2020.1812293

14. Nurgaliyeva, K., Koshkina, O., Zaitenova, N., Kireyeva, A., & Kredina, A. (2024). Relationship between banking infrastructure, innovation and economic growth in Kazakhstan. Banks and Bank Systems, 19(2), 40-52. https://doi.org/10.21511/bbs.19%282%29.2024.04

15. Omarkhanova, A., Tynyshbayeva, A., Kadyrova, M., Igibayeva, A., & Saktayeva, А. (2024). Risk management in the public sector of Kazakhstan: current state and development opportunities. Public Policy and Administration, 23(2), 222-236. https://doi.org/10.13165/vpa-24-23-2-08

16. Satymbekova, K., Yessenova, A., Kuanaliyeva, G., & Kerimbek, G. (2024). The main challenges of digital transformation in financial services and solutions to overcome them. THE BULLETIN, 3 (409), 431-445. https://doi.org/10.32014/2024.2518-1467.778

17. Utebayev, A., & Kemelbayeva, S. (2024). Report on key findings and recommendations across various sectors in Kazakhstan based on ISE master’s theses and diploma projects. Maqsut Narikbayev University, International School of Economics. http://repository.mnu.kz/bitstream/handle/123456789/2085/ISE_Diploma_Projects_Conclusions%26Recommendations.pdf?sequence=1&isAllowed=y

18. World Finance. (2024). How ForteBank is shaping Kazakhstan’s banking future. World Finance. Retrieved from https://www.worldfinance.com/banking/how-fortebank-is-shaping-kazakhstans-banking-future

19. Yelesh, A. (2020). Machine learning techniques in Kazakhstan banks’ sustainability assessment based on ISE master’s theses and diploma projects. Maqsut Narikbayev University, International School of Economics. http://repository.kazguu.kz/bitstream/handle/123456789/838/Arman%20Yelesh%20MSC%20thesis.pdf?sequence=1