Масштабы применения ИИ и зона его ответственности растут колоссальными темпами. На этом фоне банки переходят от пилотных ИИ-проектов к полноценному внедрению моделей в скоринг, антифрод-системы и клиентский сервис. Эта сессия — не о том, что искусственный интеллект «может», а о том, что он уже сделал — и  во сколько это обошлось.

• Скоринг и антифрод на основе машинного обучения: как изменились показатели невозврата и мошенничества у банков, которые уже внедрили модели
• LLM в клиентском сервисе: чат-боты, которые реально снижают нагрузку на контакт-центр, а не имитируют ее снижение
• Автоматизация против человеческого капитала: какие банковские профессии меняются необратимо — и что с этим делать HR-департаментам 
• ИИ как собственный финтех-продукт банка: почему скоринговые и антифрод-модели все чаще не только используются внутри банка, но и предлагаются партнерам по экосистеме

Страны Центральной Азии ставят амбициозные цели по готовности к ИИ-трансформации, при том что ИИ-проекты в финансовом секторе и государственном управлении уже разворачиваются, требуя кадров, которых на рынке физически не хватает. Эта сессия — не про технологии, а про то, кто будет их внедрять. Будут обсуждаться результаты международных исследований, показывающих парадоксальную ситуацию: значительная доля руководителей сообщает об избытке персонала в традиционных ролях, тогда как большинство испытывает острую нехватку специалистов с ИИ-компетенциями.

Данные международных финансовых институтов фиксируют, что рост спроса на ИИ-навыки не приводит к росту занятости, а исследования рынка труда — что занятость растет там, где востребованы сложные когнитивные, базовые цифровые и управленческие навыки, а не машинное обучение как таковое. Университеты оказываются под двойным давлением: необходимости обновлять программы и массовых государственных инициатив, требующих обучения на порядки большего числа людей, чем способна обеспечить академическая система.

Бизнес обнаруживает, что «купить» ИИ-компетенции через наем невозможно: разрыв слишком велик, а навыки устаревают быстрее, чем их успевают передать. Сессия соберет исследователей, университеты и финтех-компании, чтобы обсудить конкретные механизмы воспроизводства кадров — не лозунги, а работающие модели переобучения и перепроектирования ролей.

• Если рост спроса на ИИ-навыки не приводит к росту занятости, а занятость растет там, где востребованы сложные когнитивные, базовые цифровые и управленческие навыки, — какие компетенции должны быть в приоритете у бизнеса и образовательных программ?
• Почему проблемы дефицита ИИ-специалистов и избытка персонала в традиционных ролях до сих пор решаются раздельно — и что мешает компаниям перепроектировать роли вместо найма «готовых»?
• Университеты теряют монополию на подготовку кадров: доля ИИ-вакансий, требующих диплома, падает, а скорость обновления программ отстает от технологий. Какая новая роль у них остается — и нужны ли отдельные ИИ-факультеты или ИИ-компетенции во всех программах?
• Премия за ИИ-навыки растет, но сами навыки устаревают быстрее, чем их успевают передать. Это устойчивая тенденция или пузырь — и как бизнесу планировать бюджеты на обучение в таких условиях?

Открытый банкинг в Узбекистане перестает быть предметом дискуссий и становится нормативным требованием. Одновременно вводится обязательная биометрическая идентификация, а банки впервые в истории страны должны содержать собственные службы кибербезопасности. Три реформы, единый дедлайн и одна сессия: что уже работает как программный интерфейс, а что пока на стадии нормативной проработки.

• Open Banking в Узбекистане: от нормативного требования к работающим API — уровень готовности рынка за несколько недель до дедлайна
•  eKYC и биометрия как новый вход в банк: где заканчиваются требования регулятора и начинаются технологии распознавания на базе ИИ
• Обязательные службы кибербезопасности: новая статья расходов для каждого банка — и какие компетенции и процессы за ней стоят
• Открытые API как фундамент банковской экосистемы: как данные и персонализация превращают банк из поставщика продуктов в платформу для внешних финтех-сервисов

2026 год стал для Узбекистана годом, когда новые деньги перестали быть гипотезой. С 1 января закон разрешил выпуск токенизированных акций и облигаций. Оборот криптоактивов за год вырос вдвое и достиг $2 млрд. Центральный банк тестирует цифровой сум в регуляторной песочнице и одновременно запускает отбор первых сделок для венчурного фонда на $50 млн. 

Платежный рынок тем временем консолидируется на глазах: платежный сервис интегрируется в цифровой банк, банк покупает маркетплейс, два сервиса рассрочки объединяют клиентские базы. Факторинг для малого бизнеса, о котором почти не говорят вслух, за три квартала вырос впятеро. А один из финтех-единорогов региона обсуждает уже не новый раунд, а выход на биржу. 

Сессия предметная: кто выпустил первый токен, кто кого покупает и кто на самом деле задает темп в региональной гонке за деньги и инвестора.

Формат без презентаций и разминок — только конкретные прогнозы. Каждый спикер сформулирует тезис по одному из четырех направлений форума: ИИ, кибербезопасность, венчурный капитал и банковские экосистемы. Что точно произойдет на финтех-рынке  в ближайшие двенадцать месяцев? Через год, на следующем FINNEXT Asia, сверим прогнозы и узнаем, кто оказался прав.

Прием заявок открыт до 7 ноября.

Финтех-стартапы и технологические команды региона представляют кейсы по темам, определяющим повестку в банках Центральной Азии на горизонте 3–5 лет. Отбор проектов ведется под конкретные задачи индустрии, в жюри — руководство крупнейших банков Азии,  бизнес-ангелы и представители венчурных фондов.

Направления конкурса:

• Искусственный интеллект и Big Data в банкинге (скоринг, антифрод, персонализация)
• Открытый банкинг, цифровые  экосистемы и трансформация клиентского опыта, программы лояльности
• Кибербезопасность и цифровая идентичность
• Исламские финансы
• Платежи, цифровые активы и блокчейн-технологии
• Цифровой сум и стейблкоины 
• Финансовые услуги для малого бизнеса

Критерии отбора

Жюри оценивает проекты по пяти направлениям:

• Актуальность и масштаб задачи. Есть ли подтвержденный спрос (пилоты, LOI, платящие клиенты).
• Технологическая состоятельность. Работоспособное решение, обоснованный выбор технологий (AI/ML, API, blockchain), архитектура, готовая к росту.
• Применимость к финтех-повестке региона. Соответствие темам форума и готовность к интеграции с реальными банками.
• Масштабируемость и бизнес-модель. Понятная монетизация и потенциал роста на регион.
• Команда. Релевантные компетенции фаундеров, распределение ролей (продукт/технологии/бизнес), способность довести проект до следующего этапа.

Кто выйдет на сцену?

Победители конкурса получат возможность представить свои решения перед топ-менеджерами банков, регуляторами, инвесторами и акселераторами. 

Приоритет отдается проектам, которые: 

• актуальны для коллаборации с банками и платежными системами Центральной Азии;
• имеют как минимум работающий прототип или MVP;
• готовы к пилотному внедрению в реальном банке или платежной организации;
• обладают потенциалом масштабирования на весь регион.