Поделиться
От точечных пилотов к эре агентов: как ИИ меняет российский финтех
Искусственный интеллект в финансовых организациях превращается из инструмента, дающего точечные конкурентные преимущества, в базовый инфраструктурный слой. Как рассказали участники организованной CNews Conferences конференции «Цифровые технологии в финансовом секторе», сегодня ИИ охватывает все составляющие деятельности банков: от создания информационных систем до распознавания эмоций клиентов в Phygital-офисах. Банки переходят к концепции «невидимых финансов», когда сложнейшие финтех-сервисы бесшовно встраиваются в повседневные сценарии потребителя. При этом эксперты подчеркивают: повсеместное использование ИИ-агентов кратно повышает требования к безопасности, требует жесткого контроля данных и невозможно без участия человека, который остается главным лицом, принимающим решения и несущим юридическую ответственность.
Рамазан Салпагаров, директор по развитию платформы LDM: Классическая разработка трансформируется в конфигурирование готового решения
Банкам так и не удалось полностью избавиться от огромного количества ручных операций при обработке документов. Сегодня им на помощь приходит искусственный интеллект — ему можно поручить не только обработку документов и запросов регуляторов, но и создание приложений. О том, как эти возможности реализованы на платформе LDM, рассказал директор по ее развитию Рамазан Салпагаров.
CNews: Деятельность любого банка связана с обработкой огромного количества документов. В большинстве уже внедрены системы электронного документооборота. В каких направлениях, по вашему мнению, работа с документами еще недостаточно автоматизирована?
Рамазан Салпагаров: Несмотря на распространение СЭД, в типовом банке значительная часть операций по-прежнему выполняется вручную. Причем проблема возникает уже после того, как документ попал в электронную систему: сотруднику необходимо проверить, определить тип, извлечь данные, сформировать комплект и направить его дальше по процессу.
Еще одна зона для автоматизации — контроль актуальности и сроков действия документов. Например, при оказании новой услуги сотрудник может повторно запрашивать паспорт клиента, хотя его данные и скан уже есть в системах банка. Это увеличивает время обслуживания и создает неудобства для клиента.
Отдельная задача — обработка запросов регуляторов. При ручном поиске документов, формировании комплектов и подготовке ответов ЦБ или ФНС возрастают риски ошибок и нарушения сроков.
CNews: Если говорить о вашей платформе, то в чем вы видите ее ключевые преимущества?
Рамазан Салпагаров: Ключевое преимущество LDM — встроенные ИИ-сервисы, которые автоматически определяют и классифицируют типы документов, извлекают атрибуты и размещают документы и связанные данные в хранилище. Это сокращает объем ручных операций и снижает вероятность ошибок при первичной обработке.
Второй важный аспект — производительность и горизонтальное масштабирование, подтвержденные нагрузочным тестированием. При росте нагрузки производительность можно увеличивать за счет добавления экземпляров сервисов без перестройки всей системы.
Кроме того, архитектура LDM обеспечивает изоляцию бизнес-логики от хранилищ данных решений, построенных на ее основе.
CNews: Вы предлагаете возможность вайб-конфигурирования платформы. Расскажите об этом подробнее.
Рамазан Салпагаров: Вайб-конфигурирование — это подход к созданию приложения через описание требуемого результата на бизнес-языке. Пользователь описывает новый процесс, сущность, экран или изменение сценария, а ИИ-агенты LDM преобразуют это в конфигурацию платформы.
Принципиальное отличие от обычной генерации кода — ИИ работает внутри контролируемой корпоративной платформы, используя ее готовые компоненты и архитектурные особенности и правила. Процесс выглядит так: описал задачу — получил конфигурацию — проверил результат — внес корректировки. Благодаря изолированной бизнес-логике и описанию назначения endpoints, ИИ-агенты и аналитики работают с логикой системы без погружения в исходный код.
В результате часть задач аналитики, разработки, тестирования и документирования берет на себя ИИ, а классическая разработка трансформируется в конфигурирование готового решения.
Короткая ссылка
