Нуржан Ногербек — Team Lead, Tech Lead и инженер-программист с многолетним опытом. За годы карьеры в IT он успел поработать в FinTech, e-commerce, ритейле, логистике, телекоммуникациях, облачных технологиях, AI и машинном обучении. Сегодня он работает в департаменте инновационных технологий одного из крупнейших банков второго уровня Казахстана, сервисами которого пользуются миллионы казахстанцев каждый день, и отвечает за разработку BaaS-платформы.
Казахстан уже доказал мировому сообществу, что умеет быть технологическим лидером Центральной Азии. Но следующий вопрос звучит жёстче: сможет ли страна конвертировать это цифровое превосходство в устойчивый экономический рост? Именно об этом — и не только — мы поговорили с Нуржаном.
Banking as a Service
«Аббревиатура BaaS расшифровывается как Banking as a Service. Если объяснить совсем простыми словами, это модель, при которой банк предоставляет свою инфраструктуру, лицензию, платёжные шлюзы и регуляторную обвязку в виде API. Партнёр — финтех-компания, маркетплейс, ритейлер или любой другой бизнес — строит поверх этого свой продукт, не становясь банком», — объясняет собеседник.
На практике речь идёт об так называемом embedded finance в котором банковские продукты встраиваются прямо в приложение партнёра.
«Конечный пользователь не разделяет, где заканчивается приложение партнёра и начинается банковский сервис. Для него это единый пользовательский опыт. Он оформляет рассрочку, открывает счёт или платит картой, не покидая привычный для себя интерфейс».
По словам Нуржана, сегодня в финансах конкурируют уже не отдельные банковские продукты, а целые экосистемы. У крупного банка есть миллионы клиентов, готовая инфраструктура и доверие регулятора. А у малого и среднего бизнеса есть скорость, фокус на нише и гибкость. BaaS как раз и соединяет эти миры.
Чтобы показать, как это работает, он приводит простой кейс:
«Есть стартап, который хочет выпустить дебетовые карты для своей аудитории. Чтобы сделать это самостоятельно, ему пришлось бы получить банковскую лицензию, пройти аудиты, выстроить процессинг, антифрод, комплаенс и интеграции с платёжными системами вроде Visa и Mastercard. Это годы работы и огромные инвестиции. А теперь стартап может подключиться к BaaS-платформе банка через API в течение одного дня. Всё, что связано с регуляторной и банковскими процессами, остается на стороне банка. В итоге выигрывают все стороны. Банк получает новый канал монетизации и выход на новую аудиторию. Партнёр в первую очередь получает скорость выхода на рынок. А для нас, инженеров-программистов и технических специалистов, это высоконагруженная распределённая система, где цена ошибки измеряется не только недовольными отзывами клиентов в Threads, но и в реальных деньгах».
High Load
В других сферах пик нагрузки иногда можно спрогнозировать. К примеру, в e-commerce это Black Friday, рекламная кампания или сезонный наплыв пользователей. В FinTech картина иная.
«В FinTech проектах транзакции идут постоянно. Днём и ночью, в будни и праздники. Каждый запрос — это движение реальных денег, проверка параметров скоринга, антифрод, комплаенс. При подключении нового партнёра к BaaS-платформе нагрузка растёт мгновенно. Один запрос конечного пользователя в мобильном приложении партнёра проходит через цепочку из десятков сервисов на BaaS платформе банка. Без общей картины ты не понимаешь, где именно ломается цепочка в случае проблем и аномалий», — говорит Нуржан.
Именно эта проблема и стала для него отправной точкой. Чтобы команда и стейкхолдеры видели систему целиком, а не по кускам, первое, что он сделал по приходу в проект, — построил систему мониторинга и observability практически с нуля.
«Единый дашборд в Grafana отвечает на три главных вопроса для всех стейкхолдеров: что сломалось, где сломалось и почему сломалось».
Нужны конкретные факты, по которым можно быстро понять масштаб проблемы и принять оперативное решение. Поэтому он заложил базовый набор метрик. Во главе угла стоял RPS (количество запросов в секунду).
«Если в обычный день платформа обрабатывает около 500 запросов в секунду, а после подключения партнёра цифра вырастает до 2000, сразу понятно, что трафик изменился. Дальше уже нужно смотреть, где именно система начинает проседать».
Но объём трафика сам по себе ещё не говорит, здорова ли система. Поэтому второй не менее важной группой метрик, которую выделил Нуржан, стала разбивка HTTP-запросов по статусам: успешные ответы, ошибки клиентского приложения и ошибки сервера.
«Допустим, из 10000 запросов в минуту 9700 прошли успешно, 200 вернули ошибку клиентского приложения, а 100 запросов вернули серверную ошибку. Это уже 1% серверных сбоев. Для FinTech такой уровень — сигнал к действию. На дашборде видно не просто, что ошибки есть, а на каких именно сервисах они происходят».
Даже если ошибок мало, система всё равно может «болеть» по-другому: запросы проходят, но слишком медленно. Поэтому третьей ключевой метрикой стало время ответа, latency. Здесь важны не средние значения, а перцентили: p50, p90 и p99.
«Если 99 запросов ответили за 100 миллисекунд, а один — за 10 секунд, среднее время ответа будет около 200 миллисекунд. На бумаге всё выглядит нормально. Но если по SLA соглашению сервис должен отвечать не дольше 500 миллисекунд, а p99 уже 4 секунды, значит, каждый сотый пользователь ждет в разы дольше нормы. Для FinTech это уже проблема. Растет timeout, ухудшается опыт клиента, и партнёр начинает видеть нестабильность платформы».
Чтобы связывать такие отклонения с конкретными изменениями в продукте, четвертой метрикой стала доля ошибочных запросов, error rate.
«Если после выката новой версии сервиса error rate вырос с 0,1% до 2%, почти всегда причина в последнем релизе. Тогда можно быстро принять превентивную меру — например, временно откатить конкретный релиз».
Но одних метрик всё равно мало. Они показывают, что происходит, но не всегда объясняют, где именно в цепочке ломается конкретный запрос. Поэтому следующим шагом Нуржан подключил трассировку через OpenTelemetry и Grafana Tempo.
«Каждому запросу присваивается идентификатор трассировки. Каждый сервис в цепочке пишет свой отрезок работы с длительностью выполнения. Открываешь одну трассировку и видишь всю картину. Первый сервис занял 12 миллисекунд, второй — 45, третьему потребовалось 7800 миллисекунд на выполнения бизнес логики. Сразу ясно, где узкое место».
Чтобы к этой картине добавить детали, логи он собирает через Filebeat и Logstash, приводит к единому виду и складывает в OpenSearch. В каждой записи имеется имя сервиса, уровень ошибки, путь запроса, время обработки и идентификатор трассировки.
«На практике это выглядит так. На дашборде доля ошибок растёт с 0,2% до 3%. Смотришь статусы и видишь, что серверные ошибки идут с одного сервиса. Открываешь трассировку проблемного запроса. Из 10 секунд общего времени 7 секунд съедает один участок в коде. Переходишь в логи по идентификатору трассировки и находишь timeout на внешнем вызове. Вся диагностика занимает 2–3 минуты вместо двухчасового анализа и бесконечных созвонов с коллегами».
Именно здесь, по словам Нуржана, появляется главный эффект:
«Когда понятно, где именно происходит ошибка, ты уже не гадаешь на кофейной гуще. Чинишь конкретный сервис, конкретный участок кода или замечаешь аномалию раньше пользователей и принимаешь превентивные меры. Партнер приходит за предсказуемостью. Если платформа должна работать всегда, команда должна видеть проблему в метриках, в цифрах, в данных за минуты».
Куда движется FinTech
Куда движется FinTech в Казахстане и какую роль в нём играют BaaS-платформы.
«Сегодня казахстанским FinTech-стартапам сложно конкурировать с банками напрямую. У банков уже есть миллионы клиентов, платежная инфраструктура, доверие регулятора и большой капитал. Поэтому реалистичный путь для многих команд, которые хотели бы преуспеть в FinTech, — это не война с банками, а партнёрство с ними. Подобные BaaS-платформы как раз и становятся таким мостом», — считает Нуржан.
Параллельно конкуренция смещается в сторону данных и AI. Банки в Казахстане уже много лет строят экосистему из разных цифровых продуктов: рассрочка, маркетплейсы, lifestyle-сервисы, продукты для бизнеса, интеграция с eGov.
«Если у стартапа есть технологии на основе AI, которые дают более точную рекомендательную систему, автоматизацию процессов, решение конкретной проблемы и при этом измеримый эффект для бизнеса, для банка это уже не конкурент, а партнёр. А в ряде случаев — и актив, который можно встроить в свою экосистему».
Чтобы эта мысль не осталась абстрактной, собеседник разбирает несколько практических сценариев.
Первый пример умное кредитование.
«Клиент часто покупает в одном и том же маркетплейсе, регулярно берёт небольшую рассрочку и всегда закрывает её вовремя. На основе этой истории модель машинного обучения может предложить ему лимит заранее, ещё до того, как он сам нажал кнопку “оформить заказ в рассрочку”. Для клиента это ощущение, что продукт его понимает. Для FinTech-продукта и банка — больше одобренных рассрочек и выше конверсия».
Второй пример это антифрод.
«Если человек обычно платит из Алматы днём, а внезапно появляется транзакция ночью из другой страны на крупную сумму, система должна среагировать за секунды. Здесь работают модели машинного обучения, которые ищут аномалии в поведении: геолокация, сумма, частота операций, устройство, время суток. Чем больше качественных исторических данных, тем меньше ложных блокировок и тем выше защита от реальных мошенников».
Третий, что выделил Нуржан это умная рекомендательная система.
«Не всем клиентам нужно показывать один и тот же цифровой или финансовый продукт. Кому-то актуальна карта с кэшбэком на travel, кому-то депозит, кому-то оборотное финансирование для малого бизнеса внутри торговой платформы. AI помогает собрать этот профиль и предложить нужный продукт в нужный момент. В модели BaaS это особенно важно, ведь финансовый сервис может появиться прямо внутри приложения партнёра, а не только в банковском приложении».
Отдельно растёт роль больших языковых моделей.
«LLM уже активно применяют в прикладных сценариях FinTech. Например, AI-ассистент для поддержки: клиент пишет в чат “почему не прошла оплата”, и система по контексту операции и статусу транзакции объясняет причину простым языком. Или внутренний помощник для сотрудников: быстро разобрать типовой инцидент, подсказать следующий шаг, собрать краткое summary по кейсу. Это ускоряет работу команд и снижает нагрузку на рутинные задачи».
Но без правильной последовательности, подчёркивает Нуржан, эффекта не будет:
«Сначала данные должны быть собраны, очищены и структурированы. Потом на них можно обучать модели машинного обучения. Уже после этого можно подключать LLM и более сложную автоматизацию. Если данные полные и структурированные, AI начинает давать измеримый эффект: ускоряет принятие решений, точнее прогнозирует риски, повышает конверсию и уменьшает объем ручной работы».
Как сейчас войти в IT
В финале разговора мы спросили Нуржана, что он посоветует тем, кто только хочет войти в IT. Его ответ начинается с честной оценки рынка.
«В последние годы я вижу, что конкуренция в IT стала заметно выше, а вакансий на junior-позиции меньше. Часто в LinkedIn мне пишут студенты и выпускники университетов с просьбой о реферале или стажировке. Вход в профессию стал сложнее, и люди ищут любой способ пробиться и найти своё место под солнцем».
На этом фоне классическая схема «отправил резюме через сайт компании и ждёшь ответа» уже не выглядит достаточной. Сегодня на карьерных страницах компаний, как правило, стоит ATS (Applicant Tracking System), система автоматизации подбора персонала. Это первый фильтр ещё до того, как резюме увидит живой человек. Как и любая система, она ищет ключевые слова и может ошибаться. Сильный кандидат рискует выпасть из воронки просто потому, что формулировки в резюме не совпали с фильтрами отбора вакансии.
Именно поэтому, считает Нуржан, начинающим специалистом важно действовать комплексно.
«Лучше не полагаться на удачу и действовать самому, напрямую обращаться к сотрудникам компаний, которые могут порекомендовать тебя или хотя бы подсказать, к кому лучше написать. Имеет смысл подписываться в Telegram-группы, где публикуют закрытые вакансии по разным направлениям в IT. А ещё важнее выходить в живую профессиональную среду. К примеру, приходить гостем на митапы, участвовать в хакатонах, искать сообщества по интересам и, ещё лучше, присоединяться к ним как волонтёр. Это и есть нетворкинг, который многие недооценивают. Тебя могут заметить, пригласить на собеседование, предложить стажировку».
Сам Нуржан более 10 лет вовлечён в IT среду Казахстана. Он состоит в core-команде Qazaq IT Community, одного из самых крупных IT-сообществ Казахстана.
«Мы в Qazaq IT Community организуем митапы на разные темы, и туда регулярно приходят представители разных компаний. Как правило, на таких мероприятиях они ищут новую кровь. Смотрят, кто задаёт вопросы, кто помогает на площадке, кто уже проявляет себя в качестве волонтера и кого они могут пригласить на стажировку».
Из этой же логики вырос и проект «Паспорт Волонтёра», который Qazaq IT Community запустила в июле. Нуржан участвовал в его тестировании и в формировании функциональных и нефункциональных требований.
«По сути это платформа, где волонтёр может записаться на интересное для него мероприятие и получить благодарственное письмо по окончанию мероприятия. Организатор в свою очередь получает оцифрованный процесс подготовки и проведения мероприятия. Он в одном интерфейсе видит, сколько людей зарегистрировалось и сколько реально пришло через QR-код на входе, распределяет задачи между волонтёрами, ведёт учёт участия и может после ивента собрать обратную связь, оценить явку и понять, какие зоны площадки требовали больше внимания.».
Для Нуржана данная проект является хорошим примером того, как волонтёрство работает сразу в двух направлениях для начинающих специалистов и не только. С одной стороны, ты помогаешь IT сообществу. С другой, набираешься реального опыта, развиваешь личных бренд и связи. Тема особенно актуальна сейчас ведь Генеральная Ассамблея ООН провозгласила 2026 год международным годом волонтёров в интересах устойчивого развития. Инициатива была принята по предложению Казахстана, который уже проводил национальный год волонтёра в 2020 году.
Поэтому финальный совет Нуржана звучит так:
«Если хотите войти в IT, учите технологии, собирайте портфолио из разных pet-проектов и параллельно выходите к людям. В меняющемся рынке часто побеждает не тот, кто просто ждёт приглашения на собеседование, а тот, кто сам стучится в дверь».
