май    2026

Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
				1	2	3
4	5	6	7	8	9	10
11	12	13	14	15	16	17
18	19	20	21	22	23	24
25	26	27	28	29	30	31

показать все 

21.05.2026

Миллиарды под прицелом: 45% российских компаний не выделяют бюджет на защиту ИИ

Читать далее 

21.05.2026

Минцифра Оренбуржья и «Астра Консалтинг» договорились о сотрудничестве в сфере цифрового развития

Читать далее 

08.05.2026

ИИ-агенты будут влиять на выручку бизнеса

Читать далее 

07.05.2026

Группа «Борлас» (ГК Softline) представила комплексное решение для управления жизненным циклом изделия на конференции «Практики цифровизации: применение методик повышения эффективности производства»

Читать далее 

06.05.2026

АПКИТ представил первое исследование цифровой зрелости станкоинструментальных производств России

Читать далее 

показать все 

22.04.2026

Суверенные облака: стратегия на 2026–2028

Читать далее 

22.04.2026

Российское ПО дорожает: как обосновать бюджет?

Читать далее 

22.04.2026

Управление данными: искусство превращения хаоса в актив

Читать далее 

23.03.2026

Эволюция бизнес-процессов от ИИ-инструментов к мультиагентным командам

Читать далее 

23.03.2026

Время внедрения: ИИ в вашем бизнесе – эксперимент или реальная прибыль?

Читать далее 

29.07.2025

Точность до метра и сантиметра: как применяют технологии позиционирования

Читать далее 

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

Читать далее 

22.09.2023

Эпоха российской ориентации на Запад в сфере программного обеспечения завершилась

Читать далее 

22.09.2023

Сладкая жизнь

Читать далее 

22.09.2023

12 бизнес-концепций, которыми должны овладеть ИТ-руководители

Читать далее 

показать все 

Главная / Новости партнеров / Миллиарды под прицелом: 45% российских компаний не выделяют бюджет на защиту ИИ

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».

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи