ИИ и данные

Чат-бот отвечает на вопросы. Агент совершает действия: читает записи, вызывает ваши системы и завершает шаги процесса. Мультиагентная система делит крупную задачу между агентами с узкими ролями, которых проще тестировать и контролировать.

Подробнее: Мультиагентные системы и протоколыСсылка на этот вопрос

Это открытые протоколы для ИИ-агентов. Model Context Protocol (MCP) подключает агента к инструментам и данным. Agent2Agent (A2A) позволяет агентам в разных системах делегировать работу. Agent Payments Protocol (AP2) позволяет агенту платить по подписанному вами мандату.

Подробнее: Мультиагентные системы и протоколыСсылка на этот вопрос

Агент может действовать только через инструменты, которые мы для него определили, у каждого свои права и ограничения. Каждый вызов журналируется. Ограничители проверяют входы и выходы, а рискованные шаги ждут утверждения человеком.

Подробнее: Мультиагентные системы и протоколыСсылка на этот вопрос

В режиме «человек в контуре» (HITL) человек утверждает каждый шаг. В режиме «человек над контуром» (HOTL) агенты выполняют рутинные шаги, а люди надзирают, получают оповещения и вмешиваются в исключениях. Мы согласуем с вами, какие шаги требуют какого режима.

Подробнее: Мультиагентные системы и протоколыСсылка на этот вопрос

Мы создаём набор для оценки из реальных случаев с ожидаемыми результатами. Каждый агент оценивается на нём перед выпуском и после каждого изменения промптов, моделей или инструментов. Порог согласуется с вами, и ниже него мы не выпускаем.

Подробнее: Мультиагентные системы и протоколыСсылка на этот вопрос

Мы выбираем под задачу. Варианты включают передовые модели OpenAI, Claude и Gemini, открытые Llama, Qwen, DeepSeek и Mistral, а также региональные модели, такие как Jais, Falcon и ALLaM. Там, где данные должны оставаться в стране, мы используем модели, работающие внутри вашей среды.

Подробнее: Суверенные LLM, SLM и контекстные платформыСсылка на этот вопрос

Да. Мы дообучаем малые языковые модели с приоритетом арабского, такие как Jais, Falcon и ALLaM, на вашей лексике и документах. Затем мы тестируем их на вопросах ваших пользователей и на диалектах, которыми они пользуются.

Подробнее: Суверенные LLM, SLM и контекстные платформыСсылка на этот вопрос

Генерация с дополненной выборкой находит фрагменты, отвечающие на вопрос, и передаёт их модели. GraphRAG добавляет граф знаний о связях сущностей, чтобы ответы могли следовать этим связям. «С учётом прав доступа» означает, что каждый фрагмент сначала фильтруется по правам спрашивающего.

Подробнее: Суверенные LLM, SLM и контекстные платформыСсылка на этот вопрос

Часто хватает малой. Классификация, извлечение и ответы по вашим документам обычно хорошо работают на настроенной малой языковой модели, которой нужно меньше GPU и которая стоит дешевле. Большие модели мы оставляем для задач, требующих более глубокого рассуждения.

Подробнее: Суверенные LLM, SLM и контекстные платформыСсылка на этот вопрос

Большая языковая модель обучается на тексте. Большая количественная модель (LQM) обучается на числовых данных, таких как цены, операции или цепочные потоки. Она используется для моделирования сценариев и прогнозирования результатов, где ответ — число.

Подробнее: Большие количественные модели и прикладное машинное обучениеСсылка на этот вопрос

Да. Мы используем методы объяснимого ИИ (XAI), показывающие, какие факторы определили каждое решение, и документируем, как модель построена и проверена. Ваши команды кредитования, риска и аудита могут проверить каждую модель до запуска.

Подробнее: Большие количественные модели и прикладное машинное обучениеСсылка на этот вопрос

Мы проверяем, как модель работает по группам клиентов, важным для вас и вашего регулятора. Если результаты различаются без обоснованной причины, мы меняем данные, признаки или модель до выпуска.

Подробнее: Большие количественные модели и прикладное машинное обучениеСсылка на этот вопрос

Да. Модели мошенничества и AML оценивают операции в реальном времени, по мере их совершения. Подозрительные случаи задерживаются или передаются вашим следователям с причинами, по которым модель их отметила.

Подробнее: Большие количественные модели и прикладное машинное обучениеСсылка на этот вопрос

Да. Транзакционные агенты вызывают ваши системы через узкие журналируемые инструменты, чтобы сделать работу, например проверить заказ или изменить бронь. Шаги с риском, такие как платежи, могут требовать подтверждения клиента или сотрудника.

Подробнее: Мультимодальный ИИ, речь и зрениеСсылка на этот вопрос

Мы создаём и тестируем агентов на языках и диалектах ваших клиентов, включая арабский, используя настроенные для них модели. Мы тестируем на реальных записях и сообщениях до того, как агент услышит или прочитает клиент.

Подробнее: Мультимодальный ИИ, речь и зрениеСсылка на этот вопрос

Видео тяжёлое, а некоторые решения нельзя откладывать. Обработка на камере или рядом с ней даёт более быстрые результаты, передаёт меньше данных по сети и оставляет записи на объекте, если они должны там оставаться.

Подробнее: Мультимодальный ИИ, речь и зрениеСсылка на этот вопрос

Голосовые звонки, веб-чат и мессенджеры, подключённые к одним и тем же внутренним системам, чтобы клиент мог переходить между каналами. Мы начинаем с канала с наибольшим числом запросов.

Подробнее: Мультимодальный ИИ, речь и зрениеСсылка на этот вопрос

Она читает документы так, как это делал бы человек: текст, макет и смысл. IDP 2.0 добавляет ИИ, который проверяет данные по вашим правилам, решает рутинные исключения и проводит результат в ваши системы.

Подробнее: Интеллектуальная обработка документов (IDP 2.0)Ссылка на этот вопрос

Счета, банковские выписки, документы торгового финансирования, файлы KYC и сложные формы, будь они набраны, отсканированы или сфотографированы. Мы тестируем на ваших образцах во всех макетах и языках, которые вы получаете.

Подробнее: Интеллектуальная обработка документов (IDP 2.0)Ссылка на этот вопрос

Правила проверки ловят большинство ошибок до проводки, сверяя итоги, поставщиков, заказы и записи. Всё неопределённое задерживается для человека с указанием причины. Исправления возвращаются в систему, чтобы она улучшалась.

Подробнее: Интеллектуальная обработка документов (IDP 2.0)Ссылка на этот вопрос

Нет. Роботизированная автоматизация повторяет клики по экранам и ломается при изменении макета. IDP понимает сам документ и проводит данные через интерфейсы вашей ERP, а не через её экраны.

Подробнее: Интеллектуальная обработка документов (IDP 2.0)Ссылка на этот вопрос

Мы проводим через поддерживаемые интерфейсы ERP, с которыми работает наше интеграционное подразделение, включая SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365 и Odoo. Проводки тестируются в песочнице до попадания в ваш рабочий учёт.

Подробнее: Интеллектуальная обработка документов (IDP 2.0)Ссылка на этот вопрос

Это зависит от ваших данных, навыков, того, где данные должны оставаться, и того, как вы будете их запрашивать. Мы сравниваем Snowflake, Databricks и открытое озёрное хранилище Apache Iceberg с вашими нагрузками и правилами размещения и рекомендуем простейшее подходящее.

Подробнее: Архитектура данных, лейкхаус и потоки в реальном времениСсылка на этот вопрос

Только там, где от них зависит решение, например проверки мошенничества, уровни запасов или действия агентов. Такие события мы передаём потоком через Kafka и Flink, а пакетные загрузки оставляем там, где достаточно ежедневных цифр, потому что пакеты дешевле в эксплуатации.

Подробнее: Архитектура данных, лейкхаус и потоки в реальном времениСсылка на этот вопрос

Да. Мы читаем изменения через поддерживаемые интерфейсы ERP или журналы её базы данных, а не тяжёлыми запросами, и планируем массовые загрузки вне загруженных часов. Мы измеряем нагрузку на ERP до и после.

Подробнее: Архитектура данных, лейкхаус и потоки в реальном времениСсылка на этот вопрос

В каждом конвейере есть проверки качества по объёмам, ключам, итогам и свежести, а сбои не дают плохим данным дойти до отчётов. Мы сверяем ключевые показатели с вашими исходными системами вместе с владельцами финансов и операций.

Подробнее: Архитектура данных, лейкхаус и потоки в реальном времениСсылка на этот вопрос

Это бизнес-решение, выражаемое двумя целями. Целевая точка восстановления — сколько последних данных вы можете потерять. Целевое время восстановления — сколько система может быть недоступна. Мы проектируем репликацию, переключение и резервные копии под них, а затем проверяем их.

Подробнее: Архитектура данных, лейкхаус и потоки в реальном времениСсылка на этот вопрос

С реляционными базами, а также документными, ключ-значение и поисковыми базами — на ваших серверах или как управляемые облачные сервисы. В начале мы уточняем движки и версии, которые вы используете, и назначаем инженеров, которые с ними знакомы. Если вы выбираете новую базу или управляемый сервис, мы сначала сравниваем варианты по вашей нагрузке, навыкам, лицензиям и стоимости эксплуатации.

Подробнее: Архитектура данных, лейкхаус и потоки в реальном времениСсылка на этот вопрос

С измерений, а не догадок. Мы фиксируем самые медленные и частые запросы, читаем их планы выполнения и проверяем ожидания, блокировки, память и хранение. Индексы, изменения запросов и конфигурация часто помогают больше, чем новое оборудование, и стоят гораздо меньше. Мы устраняем крупнейшие причины первыми и сравниваем каждое изменение с базовой линией.

Подробнее: Архитектура данных, лейкхаус и потоки в реальном времениСсылка на этот вопрос

Потому что каждая система хранит собственную копию клиентов, продуктов и поставщиков, а копии расходятся. Управление мастер-данными согласует одну версию, поддерживает её актуальной и распространяет обратно, чтобы отчёты и модели перестали расходиться.

Подробнее: Управление данными, суверенитет, приватность и безопасностьСсылка на этот вопрос

Поиск применяет ваши правила доступа на уровне строк и ролей до того, как любой текст дойдёт до модели. Модель видит только то, что может прочитать задавший вопрос, а конфиденциальные поля можно сначала замаскировать.

Подробнее: Управление данными, суверенитет, приватность и безопасностьСсылка на этот вопрос

Обычно заметно нет. Современные процессоры шифруют быстро, а большинство баз данных и систем хранения шифруют при хранении с небольшими накладными расходами. Шифрование отдельных полей внутри приложения стоит дороже. Мы проверяем производительность на ваших нагрузках до развёртывания и выбираем подход, который снижает риск, не замедляя бизнес.

Подробнее: Управление данными, суверенитет, приватность и безопасностьСсылка на этот вопрос

Только если они прослеживаемы, поэтому каждый ответ показывает выполненный запрос и использованные данные. Он читает согласованные определения из семантического слоя, и мы проверяем его против цифр, которым ваши команды уже доверяют.

Подробнее: Агентная BI и аналитика для принятия решенийСсылка на этот вопрос

Пользователь набирает вопрос простым языком, а ИИ-аналитик превращает его в запрос к базе данных, выполняет на управляемых данных и объясняет результат. Пользователям не нужен SQL, а аналитики тратят меньше времени на рутинные запросы.

Подробнее: Агентная BI и аналитика для принятия решенийСсылка на этот вопрос

Да. Мы встраиваем аналитику в ваши порталы и приложения, ограничивая каждого клиента его собственными данными. Там, где ваши данные ценны для других, мы можем упаковать их в продукт самообслуживания.

Подробнее: Агентная BI и аналитика для принятия решенийСсылка на этот вопрос

Чат-бот отвечает на вопросы. Мы строим системы, которые выполняют работу. Агенты вызывают ваши инструменты под надзором, модели отвечают только из того, что пользователь вправе видеть, а платформы данных их снабжают. Каждый элемент тестируется, логируется и измеряется.

Подробнее: ИИ и данныеСсылка на этот вопрос

Агенты действуют через узкие журналируемые инструменты с правами, которые вы предоставляете. Люди надзирают за ними и утверждают значимые шаги. AgentOps добавляет телеметрию, оценку, ограничители против выдуманных ответов и лимиты расхода токенов.

Подробнее: ИИ и данныеСсылка на этот вопрос