0%

Жасанды интеллект стратегиялық құрал ретінде

Цифрландыру және жасанды интеллектіні дамыту саласындағы біздің қызметіміз Қазақстан Республикасының басымдықтарымен айқындалады. 2024–2029 жылдарға арналған Жасанды интеллектіні дамыту тұжырымдамасы және «Жасанды интеллект туралы» Заң технологияларды дамытудың құқықтық негізін қалыптастырды, сондай-ақ Қор үшін инфрақұрылым, құзыреттер және ЖИ-ді басқарушылық пен операциялық процестерге практикалық енгізу бойынша бағдар берді.

Қордың 2023–2032 жылдарға арналған Стратегиясына сәйкес цифрландыру мен озық технологияларды енгізу активтер құнының өсуі мен бәсекеге қабілеттіліктің артуының негізгі факторлары болып табылады. Бұл модельде жасанды интеллект Қордың стратегиялық мақсаттарына қол жеткізудің практикалық құралы ретінде көрінеді.

62
инвестициялық портфельдегі ЖИ және автоматтандыру жобалары
236 мың
жұмыскерлер ЖИ дағдылары бойынша оқытылды
711 млрд ₸
2030 жылға қарай болжамды экономикалық әсер
+5 %
2026 жылға қарай ЖИ-ді енгізу есебінен EBITDA нысаналы өсімі (барлық портфельдік компаниялар үшін)

2025 жылы Қор пилоттық жобаларды іске асырудан жасанды интеллект негізіндегі шешімдерді жүйелі енгізуге өтті. ЖИ қызметтің үш деңгейіне интеграцияланған:

01

ұлттық –

Қазақстанның егемен есептеу инфрақұрылымын дамытуға қатысу арқылы

02

корпоративтік –

ЖИ-ді басқару, комплаенс және персоналды басқару процестеріне енгізу арқылы

03

операциялық деңгейде –

ЖИ-шешімдерді операциялық қызметке енгізу арқылы

Ұлттық
деңгей

AI-Farabium: ЖИ-ін дамытуға арналған ұлттық негіз

Біз Қазақстанда жасанды интеллект модельдерін оқыту және қолдану үшін өзіндік есептеу инфрақұрылымын дамытудамыз. Оның негізгі элементтерінің бірі — AI-Farabium, Орталық Азиядағы қуаты бойынша екінші суперкомпьютер, әлемдік TOP500 рейтингінде 103-орынды иеленді.

AI-Farabium базасында SKAI жүйесі орналастырылған, сондай-ақ мұнай-газ секторы, энергетика және көлік үшін салалық ЖИ-модельдерді әзірлеу жүргізіліп жатыр.

Қазіргі уақытта инфрақұрылымды Топтың бірқатар компаниясы мен сыртқы пайдаланушылар қолданады:

  • «KEGOC» АҚ — энергожүйенің режимдерін модельдеу үшін;
  • «Қазатомөнеркәсіп» ұлттық атом компаниясы» АҚ — өндіру процестерін оңтайландыру үшін;
  • «Қазақтелеком» АҚ — AI Mektep сервистерін әзірлеу үшін;
  • Қазақстанның стартаптарымен және технологиялық компанияларымен.

Корпоративтік
деңгей

SKAI: ЖИ басқарушылық шешімдердің негізі ретінде

Корпоративтік деңгейде 2025 жылғы қыркүйектен бастап Директорлар кеңесінің жұмысында қолданылып келе жатқан SKAI платформасы маңызды рөл атқарады. Платформа 2008 жылдан бергі шешімдер тарихын, сондай-ақ бүкіл инвестициялық портфель бойынша ақпаратты талдай отырып, аналитика сапасын арттырады және басқарушылық шешімдердің сабақтастығын қамтамасыз етеді.

Қосымша түрде біз бизнес-процестерді оңтайландырудың қолданбалы құралы ретінде ЖИ-агенттер6 бағытын дамытудамыз. Қазіргі уақытта персоналды басқару, қаржы, сатып алу, құқықтық сүйемелдеу, инвестициялық қызмет, әлеуметтік саясат және өндірістік қауіпсіздік функцияларын қамтитын 35-тен астам агент енгізілген.

Шешімдер деректерге қол жеткізуді және басқарушылық шешім қабылдауды қолдауды қамтамасыз ететін бірыңғай «SKAI Ассистент» платформасына біріктірілген. 2026 жылдан бастап олардың портфельдік компанияларға масштабталуы көзделіп отыр, екі жыл ішінде шешімдердің 70%-ы ЖИ қолданылып қабылдану нысаналы бағдары қойылған.

  1. ЖИ-агент — берілген бизнес-процестер шеңберінде тапсырмаларды өз бетінше орындайтын, деректерді талдайтын және шешім қабылдауға көмектесетін жасанды интеллект негізіндегі цифрлық көмекші.

Операциялық
деңгей

операциялық қызметтегі ЖИ-жобалары

Операциялық деңгейде біз жасанды интеллект саласындағы жобаларды мұнай-газ, электр энергетикасы, телекоммуникация, көлік-логистика және тау-кен металлургия секторларында іске асырамыз. Олар өнеркәсіптік процестердің өнімділігін арттыруға, тоқтап қалулар мен аварияшылдықты азайтуға, клиенттік және мемлекеттік сервистерді дамытуға, сондай-ақ жұмыс орнындағы жарақаттануды төмендетуге бағытталған.

Флагмандық кейс

ABAI: мұнай-газ секторындағы жасанды интеллект

ABAI (Advanced Base and Artificial Intelligence) — үлкен деректер (Big Data) және жасанды интеллект технологияларын қолдана отырып, мұнай барлау және өндіру процестерін оңтайландыруға арналған отандық ақпараттық жүйе.

ЖИ жобаларымыз және олардың нәтижелері туралы қосымша ақпаратты «Біздің адамдар» және «Қоршаған ортаға әсерді басқару» бөлімдерінен табуға болады.

2025 жыл қорытындысы бойынша жүйені енгізу мынаны қамтамасыз етті:

+12 мың тонна
көлемінде қосымша мұнай өндіру
+1,5 млрд ₸
экономикалық тиімділігі
−95 %
суландыру бойынша шешімдерді дайындау уақытын 40 сағаттан 2 сағатқа дейін қысқарту
326 млрд ₸
2030 жылға қарай болжанатын экономикалық әсер

Секторлар бойынша ЖИ жобалары

Мұнай-газ секторы
ABAI мұнай барлау және өндіру процестерін оңтайландыру
  • 2025 жылы мұнай өндіруді 12 мың тоннаға арттыру және 1,5 млрд теңге экономикалық әсер
  • Суландыру бойынша шешімдерді дайындау уақытын 95%-ға қысқарту⁷
  • 450 миллион теңге үнемдеу
  • 2030 жылға қарай экономикалық әсер — 326 млрд теңге
KMG.AIAN ЖИ-ассистенті мұнай өнімдерінің тапшылығын/профицитін болжау
  • Жергілікті отын тапшылықтарын болдырмау
  • Авариялық жағдайлардың тәуекелін төмендету
  • 2030 жылға қарай экономикалық әсер — 22,5 млрд теңге
  • Әлеуетті үнем — 34 млрд теңге
Электр энергетикасы секторы
Зияткерлік электр желілері
  • Энергияны тиімді бөлу
  • Апаттар ықтималдығын төмендету
  • Генерациялаушы қуаттардың жүктемесін оңтайландыру
Жабдықтың жұмыс сенімділігін арттыру және тоқтап қалуларды барынша азайту мақсатында МАЭС-1 және АлЭС-те ақаулардың болжамды анықталуы
  • 2030 жылға қарай экономикалық әсер — 36 млрд теңге
Тау-кен металлургия секторы
Геологиялық барлау тиімділігін арттыру үшін тау жыныстарының ЖИ-аналитикасы
  • Тау жыныстары үлгілерін талдау уақытын 50%-ға дейін қысқарту
  • Талдау дәлсіздіктерінің үлесін 25%-ға дейін төмендету
Телекоммуника-циялар секторы
Мемлекеттік қызметтерге интеграциялау мен жобаларды басқару үшін eGov цифрлық платформасы
  • Мемлекеттік қызметтерді басқаруды автоматтандыру және жақсарту
Мұнай-газ және тау-кен металлургия секторларының нысандарында өнеркәсіптік Private LTE/5G желілерін өрістету
  • Апат деңгейін 20%-ға дейін төмендету
  • Желілік инфрақұрылымды жөндеуге шығыстарды 50%-ға дейін қысқарту
Көлік-логистика секторы
Ақылды теміржол
  • Қозғалыс кестелерінің дәлдігін 30%-ға арттыру
  • Мультипликативті экономикалық тиімділік — жылына 31 млрд теңге (2027 жылдан бастап)
Пошта маршруттарын оңтайландыру
  • Жүгірісті 15%-ға азайту
  • Жеткізудің уақтылылығын 97%-ға дейін арттыру
Пошта жөнелтілімдерін тіркеуге арналған компьютерлік көру жүйесі
  • Жөнелтілімдерді өңдеуді 40%-ға жеделдету
  • Сұрыптау қателіктері деңгейін 0,5%-ға дейін төмендету
  1. Қабатты суландыру — мұнай өндіруді ұлғайту үшін қабатқа су айдау технологиясы. Бұл нақты есептеулер мен тұрақты бақылауды талап ететін процесс.