Сотрудники тратят много времени на поиск знаний, сравнение документов и подготовку типовых материалов.
← Все услуги
Интеллект внутри защищённого контура
Корпоративный ИИ и локальные модели
Превращаем искусственный интеллект из эксперимента в рабочий инструмент: связываем его с документами, регламентами и системами компании, сохраняя контроль над данными.
Обсудить задачу ↗︎РЕШЕНИЕ
НОРМАТИВНЫЕ ОРИЕНТИРЫ
Стандарты и рамки проекта
Учитываем применимые требования при проектировании архитектуры, мер защиты и программы испытаний.
ГОСТ · 42001Стандарт · RU+
ГОСТ Р ИСО/МЭК 42001-2024 · Система менеджмента искусственного интеллекта
Ориентир для управления жизненным циклом, рисками и ответственностью систем ИИ.
- Юрисдикция
- RU
- Проверено
- 2026-08-27
ГОСТ · 72514Стандарт · RU+
ГОСТ Р 72514-2026 · Оценка воздействия систем искусственного интеллекта
Ориентир для структурированной оценки последствий внедрения ИИ.
- Юрисдикция
- RU
- Проверено
- 2026-08-27
RESPONSIBLE AI
Управление начинается до запуска модели
Как определяем допустимые данные, автономность, тесты, журналы и правила замены поставщика.
Посмотреть модель управления↗︎Ценность
Что получает
ваш бизнес
Ценность
Автоматизация интеллектуальных операций
Контроль
Поиск и ответы по базе корпоративных знаний
Гибкость
Развёртывание без передачи данных за пределы защищённого контура
Результат
Интеграция с действующими системами
Когда это нужно
Сценарии, в которых услуга даёт эффект
Начинаем не с перечня технологий, а с ситуации, ограничений и результата, который должен измениться для бизнеса.
ИИ уже пробуют точечно, но качество ответов, доступы и работа с корпоративными данными не контролируются.
Данные нельзя передавать во внешние сервисы, поэтому нужен локальный или изолированный контур.
В составе решения
Собираем нужную
конфигурацию.
Локальные LLM и RAG-системы
Разворачиваем языковые модели и RAG-платформы в выбранном контуре, подключаем корпоративные знания, настраиваем контроль доступа к ним.
ИИ-ассистенты и чат-боты
Создаём ассистентов для сотрудников и клиентов: поиск ответов, подготовка документов, консультации, автоматизация типовых сценариев.
Распознавание и обработка документов
Настраиваем извлечение данных из договоров, счетов, писем и других документов; проверяем результат, передаём его в рабочие системы.
API-интеграции и мониторинг качества
Интегрируем ИИ с корпоративными приложениями через API, измеряем качество ответов, собираем обратную связь и управляем версиями моделей.
Проект в деталях
Что фиксируем до начала работ
Выбираем конкретные сценарии, источники знаний, модель и способ размещения. Проектируем RAG, права доступа, журналирование, интеграции, вычислительную инфраструктуру и методику оценки качества.
Нужны примеры реальных запросов и документов, владельцы знаний, классификация данных, требования ИБ, перечень интеграций и показатели, по которым будет оцениваться польза.
До запуска формируем проверочный набор. Измеряем точность и полноту ответов, число неподтверждённых утверждений, задержку, стоимость обработки и эффект на выбранном процессе.
В эксплуатации контролируем качество, обратную связь, версии модели и базы знаний, права доступа, нагрузку и изменения источников. Критичные действия сохраняют проверку человеком.
Процесс
Три шага
до запуска.
Сценарий
Находим задачу, где ИИ даст измеримый эффект.
Контур
Готовим данные, модель, инфраструктуру и правила безопасности.
Внедрение
Запускаем решение, измеряем качество и развиваем его на реальных запросах.
Решение: Корпоративный ИИ и локальные модели