Как демонстрируют данные международных исследований, мировые инвестиции во внедрение ИИ в 2025 году достигли 1,75 трлн долларов, что составляет уже почти треть всех инвестиций в ИТ-отрасль в мире. К 2028–2029 гг. ИИ станет ключевым драйвером развития технологического сектора.
При этом высокая доступность и распространенность технологии создают иллюзию безопасной среды. Николай Сивак, коммерческий директор ГК «Солар», в рамках сессии на ЦИПР 2026 поделился первыми данными совместного исследования «Солара», Б1, Ассоциации ФинТех и компании HiveTrace. Около 80% опрошенных российских компаний в том или ином виде интегрируют ИИ в бизнес-процессы, 35% рассматривают его как стратегический приоритет в ближайшие годы. При этом 45% компаний не выделяют бюджет на защиту ИИ, а всего 25% имеют формализованные политики ИБ для ИИ-сервисов.
«Солар» пригласил для диалога о практике внедрения ИИ в бизнес-процессы экспертов «Ростелекома», «Делимобиля», Альфа-Банка, компании «АльфаСтрахование», Трубной Металлургической Компании (ТМК) и Циана.
Алексей Чугунов, старший вице-президент по развитию и обеспечению информационной безопасности, ПАО «Ростелеком», рассказал, что в контуре корпорации развернута платформа, которая объединяет все используемые в компании ИИ-технологии и решения в едином окне. Классические кейсы внедрения ИИ в процессы включают технологии распознавания речи и генерации ответа в ИИ в контактном центре, базу знаний по многочисленным внутренним нормативным документам, интеллектуальный помощник разработчика «Василиса», который упрощает и упорядочивает работу, позволяет быстрее выходить в прод. Кроме того, ИИ помогает оптимизировать самую трудоемкую часть анализа кода на уязвимость — триаж.
Алексей Чугунов подчеркнул, что внедрение ИИ для «Ростелекома» не самоцель, и назвал четыре этапа успешного проекта внедрения: определить цель автоматизации, систематизировать данные и процессы, собрать команду энтузиастов, готовых эту автоматизацию сделать, и, наконец, обеспечить доступность ИИ-инструментов в инфраструктуре компании.
Александр Тихомиров, директор по информационной безопасности «Делимобиля», представил два кейса, в которых компании удалось сократить издержки и параллельно улучшить клиентский опыт с помощью ИИ. Так, система динамического ценообразования для различных зон Москвы позволяет прогнозировать цену аренды в зависимости от обстановки в городе, погодных условий, пробок, количества автомобилей в районе и уровня топлива. Кроме того, в результате «Делимобиль» повысил эффективность использования своего флота, перераспределяя автомобили в зависимости от спроса.
Другой пример успешного внедрения — автоматизированная оценка чистоты авто, критичного показателя для компании, выполняющей более 100 тысяч аренд ежедневно. ML-модель помогла найти баланс между риском негативного опыта пользователя из-за грязной машиной и риском издержек из-за ошибочной отправки чистой машины на мойку. По фотографиям, которые водитель отправляет при завершении аренды, модель определяет чистоту автомобиля.
Александр Тихомиров отметил, что во внедряемых проектах изначально заложена защита от подмены и манипуляции с информацией: проводится оценка согласованности между источниками, целостности данных, зашиты границы модели.
Святослав Соловьев, директор по искусственному интеллекту в IT, Альфа-Банк, сделал акцент на том, что в финтехе необходимо в первую очередь думать о клиентах, в том числе с точки зрения безопасности ИИ. Возможности ИИ нужно «приземлять» в очень строгие стандарты отрасли, чтобы проводить внедрение и разработку ИИ‑сервисов в рамках концепции Security by Design.
Альфа-банк стремится стать AI-native банком, носителем «гена ИИ», AlfaGen. Эта стратегия подразумевает использование продвинутых практик LLMOps и передовых инструментов: в защищенном контуре развернуто более 50 зарубежных и open-source LLM. По словам Святослава Соловьева, банк в числе первых внедрил систему управления агентными рисками. Компания тестирует бизнес-модель Tiny Teams, микрокоманд разработки, чьи возможности усилены с помощью ИИ.
Кроме того, ИИ-модели используются в Альфа-банке для решения стандартных и рутинных задач: проактивного мониторинга ИТ-инцидентов с указанием предполагаемой причины, для технической поддержки, для оптимизации процессов в операционном департаменте, таких как документооборот, валютный контроль, проверка валидности контрагентов. В компании активно внедряются AI-ассистенты для поддержки сотрудников различных подразделений.
Владимир Муравьев, IT-директор, «АльфаСтрахование», рассказал, что компания работает более чем над 100 гипотезами и инициативами по использованию генеративного ИИ в бизнес-процессах, и стремиться как можно скорее приступать к практической реализации подтвержденных гипотез. В частности, ИИ используется для оптимизации самого ИТ-производства от обсуждения идеи и дизайна концепта до внедрения и мониторинга результатов.
Спикер пояснил, что один из основных каналов получения страхового бизнеса — широкая сеть страховых агентов, более 10 000 специалистов. Из-за того, что страховых продуктов также очень много, они имеют специализацию и не могут знают всех нюансов по другим направлениям, в результате часть потенциальных контрактов упускается, когда сотрудник не может оперативно проконсультировать клиента. Для решения этой проблемы был внедрен ИИ-помощник — набор агентов, который выравнивает знания всех специалистов и позволяет эмулировать диалоги с клиентами. Специалист может загрузить фотографию ущерба, чтобы узнать регулируется ли такой страховой риск по договору с клиентом, или фотографию объекта, чтобы узнать возможно ли его застраховать. Помощник позволяет делать страховой бизнес более доступным и понятным для всех участников процесса, подчеркнул Владимир Муравьев.
Дмитрий Якоб, заместитель генерального директора Трубной Металлургической Компании (ТМК) по информационным технологиям, поделился кейсом внедрения ИИ в тяжелой промышленности. В качестве сырья для производства стали разных марок используется металлолом различных сортов, который в разном соотношении загружается в сталеплавильную печь вместе с другими материалами. Внедрение ИИ помогло минимизировать риск человеческой ошибки и издержек за счет оптимального набора шихтовых материалов, которые рекомендует система. Гибридные ИИ-модели работают также и в связке с физико-химическими уравнениями плавки, позволяя прогнозировать температуру, шлакообразование, глубину обезуглероживания.
Технологии машинного зрения в свою очередь применяются для анализа сырья на соответствие сортам, на уровень засоренности, наличие взрывоопасных предметов, помогая контролировать качество сырья и упростить претензионную работу с поставщиками.
Кроме того, отметил Дмитрий Якоб, современные технологии генеративного ИИ могут быть полезны технологам, в частности, позволяя не держать в голове огромное количество технологической нормативно-справочной информации, а обратиться к LLM-модели, чтобы быстро получить ответ и ссылку на нужный документ.
Евгений Радько, директор по информационной безопасности «Циана», рассказал, что компания видит значительный эффект от внедрения ИИ как в разработке, так и в операционных процессах, поэтому стремится реализовывать их быстро, масштабируемо и безопасно. Логичным решением стало внедрение ИИ-платформы — единого внутреннего GenAI-контура для всей компании. Платформа обеспечивает доступ к нескольким LLM для всех сотрудников и включает GPT Gateway с маршрутизацией и фильтрацией персональных данных и другой чувствительной информации. Тем самым Циан дает пользователям возможность улучшать работу с точки зрения оперативных процессов и бизнес-фич, при этом делать это безопасно.
В качестве ИИ-решения, доступного для клиентов «Циана», Евгений Радько привел в пример AI-помощника для поиска недвижимости и консультаций. Он готовит персонализированные подборки недвижимости и отвечает на вопросы пользователя, оптимизируя работу клиентской службы. Около 70% клиентов просматривают рекомендации помощника, а 30% переходят на объявления и совершают целевые действия. Второй клиентский кейс — AI в модерации. 95% жалоб обрабатываются автоматически, время рассмотрения сократилось до 3 минут, а объем ручных проверок снизился вдвое.
Как показывают первые данные исследования «Солара», Б1, Ассоциации ФинТех и компании HiveTrace, чаще всего ИИ внедряется в процессы обработки документов, сервисы аналитики и прогнозирования, корпоративные базы знаний, клиентские чат-боты и в работу контакт-центров. При этом бизнес отмечает среди ключевых рисков использования ИИ утечки данных (80%), некорректную генерацию контента (60%), компрометацию источников данных и баз знаний (54%). Среди основных угроз российские компании отмечают автоматизацию разведки и атак (67%), генерацию вредоносного кода (54%), дипфейки, которые усиливают возможности социальной инженерии (51%).
«Представленные на ЦИПРе кейсы отражают опыт лидеров рынка по внедрению ИИ и достойны масштабирования и в других компаниях. При этом внедрение нейросетей, ИИ-агентов и сервисов кратно усиливает ценность кибербезопасности в технологических инициативах на базе ИИ. Это новый драйвер для развития рынка ИБ, поэтому «Солар» развивает технологии защиты ИИ с акцентом на актуальные и долгосрочные потребности российского бизнеса», — резюмирует Николай Сивак, коммерческий директор ГК «Солар».
Источник: Группа компаний «Солар»
