ИИ и данные
Автономные агенты промышленного класса, суверенный интеллект и высокоскоростные лейкхаусы данных.
Обзор
Подразделение «ИИ и данные» XSIS выводит предприятия за пределы экспериментальных чат-ботов к детерминированному суверенному интеллекту, который приносит доход. Мы развёртываем языковые модели в изолированных, локальных и региональных облачных средах, включая дообучение с приоритетом арабского языка и региональных диалектов, с GraphRAG, учитывающим права доступа, и унифицированными семантическими слоями данных. Наши инженеры создают мультиагентные рабочие процессы, работающие круглосуточно под управлением Model Context Protocol (MCP), совместимости Agent2Agent (A2A) и надзора человека над контуром (HOTL).
Под интеллектом мы создаём фундамент данных, который его питает. Это потоковая обработка событий в реальном времени на Kafka и Flink, лейкхаус на Snowflake, Databricks и Iceberg, большие количественные модели для финансового и цепочного моделирования и строгая трансграничная резидентность данных.
Для кого
Директор по ИИ
Агенты и модели в промышленной эксплуатации, управляемые, измеряемые и остающиеся внутри ваших границ.
Директор по данным
Лейкхаус, конвейеры и управление, которые делают данные организации готовыми к ИИ.
Директор по операциям
Агенты под надзором, выполняющие рутинную работу круглосуточно, от документов до решений.
Что мы делаем
Мультиагентные системы и протоколы
Мультиагентные рабочие процессы с надзором человека над контуром (HOTL), серверы MCP и использование инструментов, совместимость A2A и AP2 и AgentOps.
Суверенные LLM, SLM и контекстные платформы
Размещение моделей в изолированных, локальных и суверенных облачных средах, передовые модели и модели с открытыми весами, дообучение с приоритетом арабского языка и GraphRAG с учётом прав доступа.
Большие количественные модели и прикладное машинное обучение
Количественные модели для финансового и цепочного моделирования, прогнозирования и ценообразования, кредитного риска с объяснимым ИИ, обнаружения мошенничества и AML.
Мультимодальный ИИ, речь и зрение
Голосовые агенты с речевым рассуждением и контакт-центры, транзакционный разговорный ИИ, NLP, а также физическое и периферийное компьютерное зрение.
Интеллектуальная обработка документов (IDP 2.0)
Извлечение данных из счетов, выписок, торгового финансирования, KYC и форм с правилами проверки, участием человека и прямой проводкой в ERP.
Готовые пакеты ИИ и управляемые ИИ-услуги
Готовые к развёртыванию пакеты ИИ для компаний среднего рынка, суверенные корпоративные системы высокого масштаба и управляемые ИИ-API по подписке или за использование.
Архитектура данных, лейкхаус и потоки в реальном времени
Конвейеры ETL и ELT, потоковая обработка в реальном времени на Kafka и Flink, лейкхаус на Snowflake, Databricks и Iceberg, векторные и графовые хранилища.
Управление данными, суверенитет, приватность и безопасность
Мастер-данные, контракты данных и происхождение данных, качество и резидентность данных, а также безопасность данных: шифрование, токенизация, маскирование и синтетические тестовые данные.
Агентная BI и аналитика для принятия решений
Разговорная BI и ИИ-аналитики данных, панели руководителя и командные центры, аналитика для клиентов.
Чем мы известны
- Данные и аналитика
- Snowflake
- Databricks
- Apache Kafka
- Ключевые направления
- Мультиагентные рабочие процессы: MCP, A2A и AP2
- Суверенные и изолированные LLM и SLM
- Большие количественные модели (LQM)
- Apache Iceberg, Databricks и Snowflake
- Интеллектуальная обработка документов (IDP 2.0)
Стек ИИ и данных
Каждую систему, которую мы строим, несут три уровня, каждый со своим стандартом и гарантией.
| Уровень | Технический стандарт | Что он гарантирует |
|---|---|---|
| Совместимость агентов | Model Context Protocol (MCP и WebMCP), Agent2Agent (A2A) и Agent Payments Protocol (AP2) | Детерминированное выполнение инструментов и криптографическая аудируемость |
| Суверенное размещение моделей | Локальные GPU-кластеры и изолированные частные облака с Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek и Llama | Резидентность данных в стране и отсутствие обучения сторонних моделей на ваших данных |
| Современный фундамент данных | Snowflake, Databricks, Apache Iceberg, Apache Kafka и Flink, а также GraphRAG с учётом прав доступа | Правила доступа на уровне строк и ролей применяются до того, как модель увидит данные |
Технический стандарт
- Совместимость агентов
- Model Context Protocol (MCP и WebMCP), Agent2Agent (A2A) и Agent Payments Protocol (AP2)
- Суверенное размещение моделей
- Локальные GPU-кластеры и изолированные частные облака с Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek и Llama
- Современный фундамент данных
- Snowflake, Databricks, Apache Iceberg, Apache Kafka и Flink, а также GraphRAG с учётом прав доступа
Что он гарантирует
- Совместимость агентов
- Детерминированное выполнение инструментов и криптографическая аудируемость
- Суверенное размещение моделей
- Резидентность данных в стране и отсутствие обучения сторонних моделей на ваших данных
- Современный фундамент данных
- Правила доступа на уровне строк и ролей применяются до того, как модель увидит данные
Как начать
Что происходит дальше
Согласование времени
Наша команда напишет вам, чтобы согласовать время сессии.
Предконсультационная сессия
бесплатная 30-минутная онлайн-сессия предварительного консультирования: мы разбираем ваши цели, системы и ограничения.
Оценка готовности
В рамках бесплатная 48-часовая оценка готовности ведущий архитектор проверяет ваш проект по шести критериям определения готовности и рекомендует подходящий трек.
Выбор трека
Проекты с готовым объёмом работ получают обязывающее предложение в течение 3–5 рабочих дней. Проекты на стадии концепции начинаются в Blueprint Studio. Действующая система, которая сбоит, не документирована или требует интеграции, начинается с диагностики 1–2 недели. У Blueprint Studio и диагностики фиксированная плата, указанная в предложении.
Продуктовые команды с ИИ в основе
Управляемые кросс-функциональные команды старших инженеров, оснащённые агентными средами разработки и QA.
Проекты с фиксированным результатом и круглосуточные управляемые услуги
Поставка с фиксированным объёмом и этапами под руководством назначенных руководителей, а также круглосуточные управляемые услуги по приложениям под управлением SLA.
Самый быстрый путь — пакет Суверенный агентный POC (MCP, A2A, GraphRAG), один из наших пакетов быстрого старта.
С чего начатьВопросы и ответы
Чем это отличается от добавления чат-бота?
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.
Куда уходят наши данные?
Туда, куда решите вы. Мы развёртываем модели в изолированной среде, на ваших мощностях или в региональном суверенном облаке, чтобы регулируемые данные оставались в стране. Данные не покидают предприятие, если вы не выберете услугу, которая это допускает.
Как вы держите ИИ-агентов под контролем?
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.
С чего нам начать?
Обычно с суверенной агентной проверки концепции: один рабочий процесс, подключённый к вашим внутренним инструментам в частной сети, который показывает ценность до более крупной разработки.
Нужно ли сначала привести данные в порядок?
Не полностью, но мы проверяем их первыми. Если документы неструктурированы или базы данных разрознены, мы начинаем с аудита качества данных, происхождения и готовности к ИИ, а затем строим платформу, которая нужна моделям.
Кому принадлежит то, что вы создаёте?
Вам. Код, промпты, наборы для оценки, конвейеры данных и любые веса дообученных моделей, которые мы создаём для вас, становятся вашими после оплаты каждого этапа.
Начните с разговора, а не с договора.
Расскажите, что нужно создать, подключить или защитить. Архитектор разберёт это с вами и порекомендует, с чего начать.