Особое внимание было уделено проектам в сфере логистики, реализуемым в группе компаний, включая АО «НК «Қазақстан темір жолы».
Согласно поручению Главы государства от 30 апреля 2024 года, перед фондом поставлена задача обеспечить внедрение базовых элементов искусственного интеллекта в реальный сектор экономики. Эта работа уже носит системный характер: в группе «Самрук-Қазына» с применением ИИ реализуется 62 проекта, охватывающих ключевые направления деятельности — от энергетики и нефтегазового сектора до транспорта и телекоммуникаций.
В логистике акцент сделан на повышении эффективности производственных процессов, снижении потерь и росте прозрачности операций.
Один из ключевых проектов в железнодорожной отрасли — «Расширенная умная диагностика с AI-поддержкой», направленный на оптимизацию планирования и контроля ремонтных работ.
Система обеспечивает автоматизированный анализ диагностических данных о состоянии железнодорожной инфраструктуры. На сегодняшний день она обрабатывает более 500 терабайт информации о состоянии пути и оборудования.
Ранее сбор и передача данных осуществлялись после остановки диагностических вагонов, а обработка занимала до 10-15 дней. Это существенно ограничивало оперативность принятия решений.
В рамках проекта реализуется переход к более оперативной модели: диагностические локомотивы оснащаются спутниковыми каналами связи, что позволяет передавать данные в единый диспетчерский центр практически в режиме реального времени.
Интеграция данных и применение ИИ дают возможность ускорить выявление дефектов, повысить точность оценки состояния инфраструктуры, оперативно принимать решения о необходимости ремонта, а также повысить качество планирования путевых работ на протяженной сети.
Практический эффект уже подтвержден: срок устранения дефектов сокращен с 15 дней до одного дня, а скорость планирования ремонтов увеличена почти вдвое.
Другим значимым направлением стало внедрение проекта «Скрытый транзит», ориентированного на выявление нарушений в оплате транспортных услуг.
Система, основанная на технологиях искусственного интеллекта, анализирует перевозочные и финансовые данные, выявляя несоответствия и признаки обходных схем. Речь идет о случаях, когда грузы оформляются с целью снижения тарифной нагрузки — например, транзитные перевозки могут декларироваться как внутренние.
ИИ сопоставляет данные по вагонам, грузам, станциям, компаниям, датам и объемам перевозок, выявляя скрытые взаимосвязи и потенциальные нарушения. На сегодняшний день в тестовом режиме проанализированы десятки сценариев, а в работе задействовано 23 аналитических агента.
Практика показывает, что подобные схемы носят системный характер и требуют постоянного совершенствования инструментов контроля. Уже выявленные кейсы демонстрируют значительный экономический эффект: только за один месяц доначисления составили около 500 миллионов тенге.
При этом ожидаемый дополнительный доход от внедрения системы в 2026 году оценивается на уровне около 3,5 миллиарда тенге. Вместе с тем отмечается, что по мере внедрения контроля участники рынка будут адаптироваться, что требует постоянного расширения и обновления сценариев анализа.
Как отмечалось в ходе заседания, внедрение искусственного интеллекта рассматривается как один из ключевых инструментов повышения эффективности деятельности компаний фонда. До 2030 года ожидаемый экономический эффект от реализации ИИ-проектов составит около 711 миллиардов тенге.
На ближайшую перспективу поставлена конкретная задача: уже в 2026 году планируется реализовать 51 проект с последующим масштабированием решений. Для портфельных компаний установлен KPI по увеличению показателя EBITDA на 5% за счет внедрения искусственного интеллекта.
В железнодорожной отрасли такие проекты, как «Умная диагностика» и «Скрытый транзит», демонстрируют практическую ценность цифровых решений — от повышения надежности инфраструктуры до выявления скрытых резервов доходов.
Таким образом, цифровизация логистики выходит на новый уровень, формируя более эффективную, прозрачную и управляемую систему перевозок, отвечающую современным требованиям рынка.
