В России появилась единая рекламная сеть для тревел-сервисов

es — Sat, 10 Oct 2026 05:31:52 +0000

В России появилась единая рекламная сеть для тревел-сервисов es сб, 10/10/2026 - 08:31

В "СберИнвестициях" стал доступен ПИФ на базе искусственного интеллекта

es — Thu, 08 Oct 2026 15:36:59 +0000

В "СберИнвестициях" стал доступен ПИФ на базе искусственного интеллекта es чт, 10/08/2026 - 18:36

"Ростех" выпустил программный продукт для выявления теневого ИИ

es — Thu, 08 Oct 2026 15:25:13 +0000

"Ростех" выпустил программный продукт для выявления теневого ИИ es чт, 10/08/2026 - 18:25

"СберЛизинг" обработал более 36 тысяч заявок с помощью ИИ-модели

es — Tue, 06 Oct 2026 20:37:34 +0000

"СберЛизинг" обработал более 36 тысяч заявок с помощью ИИ-модели es вт, 10/06/2026 - 23:37

В I полугодии 2026 г. рынок систем резервного копирования в России вырос на 18%

es — Mon, 05 Oct 2026 20:09:14 +0000

В I полугодии 2026 г. рынок систем резервного копирования в России вырос на 18% es пн, 10/05/2026 - 23:09

Платформа данных в 2026 году: от хранилищ к фабрикам AI-агентов

es — Sun, 04 Oct 2026 20:47:21 +0000

Платформа данных в 2026 году: от хранилищ к фабрикам AI-агентов es вс, 10/04/2026 - 23:47

На профильных комитетах часто звучит фраза: "Данные – это новая нефть". Но давайте честно: у большинства крупных компаний эти данные лежат мертвым грузом в огромных корпоративных хранилищах (DWH). ИТ-директора годами строили эти "цифровые музеи", чтобы потом бизнес-заказчик неделями ждал от аналитиков простейшую выгрузку по SQL-запросу.

В 2026 году такой подход уже не отвечает требованиям рынка. Когда новые гипотезы нужно проверять за дни, а не за недели, старый бэкенд и постоянное наращивание команд аналитиков начинают тормозить бизнес. Перед ИТ-блоком нашей группы стояла задача обеспечить кратный рост эффективности без расширения штата аналитиков. На прежней платформе решить ее было невозможно.

От хранилищ к агентной модели

Ключевой вывод оказался простым: бизнесу нужны не данные как таковые, а быстрые и прикладные инсайты в момент принятия решения.

Мы перевели платформу на архитектуру Agentic AI, отказавшись от части монолитных решений в пользу микросервисного подхода и агентной модели. Теперь пользователь может формулировать запрос на естественном языке, центральный оркестратор распределяет задачи, а специализированные ИИ-агенты обращаются к Data Lakehouse, формируют витрины данных и возвращают результат.

Но внедрение ИИ в корпоративный контур — это не подключение очередной языковой модели через API. Без глубокой переработки инфраструктуры, процессов управления данными и модели эксплуатации такой подход не работает.

За счет чего достигается экономический эффект

Когда мы говорим о снижении совокупной стоимости владения платформой на 25--40%, за этим стоит вполне конкретная механика, которая требуют пояснения. Этот эффект формируется не за счет одного решения, а за счет комплекса изменений.

Во-первых, мы начали переход с дорогостоящих проприетарных западных систем (уровня Oracle) на независимые распределенные кластеры с разделением хранения и вычислений. Во-вторых, на фоне ужесточения требований информационной безопасности отказались от передачи чувствительных клиентских данных во внешние облачные контуры. Вместо этого сделали ставку на собственную GPU-инфраструктуру, локальное развертывание моделей и FinOps-подход к управлению нагрузкой.

В результате стало возможно видеть стоимость каждого обращения к модели, распределять ресурсы между бизнес-доменами и выбирать оптимальный сценарий использования.

Как это работает "в полях": изнанка "Клиент 360"

Один из наиболее показательных сценариев — наш проект "Клиент 360" для фронт-линии по работе с корпоративными клиентами.

Ранее менеджеру для подготовки к встрече было недостаточно данных из CRM. Ему приходилось вручную анализировать отраслевой контекст, отслеживать новости о компании, сопоставлять их с макроэкономической ситуацией и актуальной продуктовой линейкой банка. Эта работа у специалиста занимала часы.

Мы решили посадить поверх платформы данных ИИ-агента, который автоматизирует этот процесс. На раннем этапе одной из основных проблем стали риски некорректных рекомендаций со стороны модели. Для их снижения была выстроена модель Data Governance by Design: внедрен RAG-подход (Retrieval-Augmented Generation) на базе актуальных транзакционных данных и внешних новостных источников, а также настроены guardrails — правила контроля и безопасности.

При этом человек остается в контуре принятия решений. Агент не заменяет менеджера, а формирует обогащенное досье по клиенту, анализирует новостной фон, оценивает потенциал сделки и предлагает рекомендуемое следующее действие (Next Best Action) за несколько секунд.

Результат? Мы не просто сократили время подготовки ко встрече с часов до секунд. Мы высвободили тысячи часов мощности команды клиентского сервиса.

Прагматичный прогноз

Распространенный тезис о том, что развитие ИИ неизбежно приведет к массовому сокращению ИТ-специалистов, мы не разделяем. Скорее, речь идет о перераспределении ролей: рутинные операции автоматизируются, а спрос на специалистов, способных проектировать архитектуру, управлять данными и контролировать качество ИИ-сервисов, будет расти.

Опираясь на этот принцип, мы выстраиваем стратегию на более прикладной горизонт в 1-1,5 года, чтобы шаг за шагом давать сотрудникам новые удобные инструменты для работы. Уже в этом году мы хотим, чтобы половину типовых запросов к данным бизнес закрывал сам — через простые инструменты и ИИ-помощников, без обращения к аналитикам. Для финансового сектора это уже не эксперимент, а вопрос операционной эффективности и конкурентоспособности. Архитектуры Data Mesh в связке с локальными ИИ-агентами — это уже не инновация, а вопрос конкурентоспособности на рынке.

Дата статьи

пн, 10/05/2026 - 00:00

Даты вывода на первой

пн, 10/05/2026 - 12:00

вт, 10/06/2026 - 12:00

ср, 10/07/2026 - 12:00

чт, 10/08/2026 - 12:00

пт, 10/09/2026 - 12:00

сб, 10/10/2026 - 12:00

вс, 10/11/2026 - 12:00

Дата открытия доступа

пн, 10/05/2026 - 02:30

Картинка

Готов к автоматической публикации

Нет

Комментирование

Открыто

Привязка к отрасли ЦЭ

Финансовый сектор

Разделы

Мнение

Источник

Теги для связи со статьями по теме

DWH, ИИ, ИИ-агент, Data Governance, агентная модель, Дмитрий Мацера, Совкомбанк

Идентификатор на старом сайте

Номер в течении дня

Персона(ы)

Дмитрий Мацера;управляющий ИТ-директор Совкомбанка

Текст после статьи

Мнения авторов рубрики "Точка зрения" могут не совпадать с позицией редакции ComNews.ru, не влияют на выбор и освещение новостей в других частях газеты

Над новостями (для ЦЭ) / В правой колонке (для comnews)

Да

Снять с публикации

"МТС Линк" запустил почту и календарь

tam — Fri, 02 Oct 2026 07:38:48 +0000

"МТС Линк" запустил почту и календарь tam пт, 10/02/2026 - 10:38

Сбер и сервис по подбору нянь и сиделок создадут цифровую экосистему для рынка домашних услуг

es — Tue, 29 Sep 2026 20:57:55 +0000

Сбер и сервис по подбору нянь и сиделок создадут цифровую экосистему для рынка домашних услуг es вт, 09/29/2026 - 23:57

"Сбер2B" запустил ИИ-агента для закупок

es — Mon, 28 Sep 2026 20:18:41 +0000

"Сбер2B" запустил ИИ-агента для закупок es пн, 09/28/2026 - 23:18

Нейросети стали главным инструментом работы почти 70% журналистов с информацией

es — Fri, 25 Sep 2026 12:39:28 +0000

Нейросети стали главным инструментом работы почти 70% журналистов с информацией es пт, 09/25/2026 - 15:39