В Страховом Доме ВСК уровень проникновения ИИ в бизнес-процессы составляет 11%. В то же время отечественный FinTech заметно отстает по скорости внедрения цифровых технологий от азиатского рынка. В перспективе ключевым инструментом для повышения эффективности и прибыли российских компаний может стать интеграция Gen AI в микросервисную архитектуру. Таким мнением поделилась Ольга Сорокина, член Cовета директоров Страхового Дома ВСК, в рамках выступления на 13-м форуме финансовых инноваций FINNEXT 2025.
Интеграция искусственного интеллекта, особенно больших языковых моделей, требует от компаний изменения IT-ландшафта. Сегодня в Страхом Доме ВСК ИИ активно используется в продажах полисов, андеррайтинге, клиентском сервисе и операционных процессах. На повестке — задача масштабировать искусственный интеллект и внедрить во все бизнес-функции.
Для адаптации IT-систем к новым технологическим требованиям необходимо сделать их более «гибкими», использовать GPU (графический процессор) для обработки и обучения языковых моделей, следить за чистотой и централизацией данных, управлением структурированными и неструктурированными данными, применять DevOps (методология взаимодействия разработчиков, тестировщиков и других IT-специалистов в команде), MLOps (методология машинного обучения, которая объединяет разработку ML-моделей и их эксплуатацию в единую систему) и LLMOps (методы, стратегии и инструменты, используемые для управления большими языковыми моделями в производственных средах).
 Фото: предоставлено 66.RU партнером публикации |
|---|
Ольга Сорокина отметила, что в финансовой отрасли требования по безопасности и использованию персональных данных значительно выше, чем в других отраслях. И прорывная технология Gen AI, ввиду законодательных барьеров, пока используется игроками рынка ограниченно.
Ольга Сорокина, член Совета директоров Страхового Дома ВСК:
— Главная задача, над которой мы сейчас работаем, — встроить в микросервисную архитектуру «движок» Gen AI. В перспективе нам бы хотелось создать среду, которая будет позволять Gen AI самостоятельно формировать и дописывать код. Пока этим планам препятствуют существующие законодательные ограничения. Мы работаем с большим объемом персональных данных, в том числе с медицинской информацией, для которой требования по соблюдению конфиденциальности еще выше.
