ИИ в «Финаме»: от первого прототипа на Flutter до корпоративной платформы на 1000+ сотрудников
Цикл статей про внедрение ИИ в «Финаме». 👉 Часть 1: AI в Финаме - обзор ФинамAIЧасть 2: AI в Финаме - внедрение в людейЧасть 3: AI в Финаме - внедрение в разработкуВступлениеМеня зовут Дмитрий Журавлев и я хотел бы поделиться нашим практическим опытом внедрения ИИ-решений в компании «Финам».
Автоматизация приема заказов по телефону. Личный опыт и реальные результаты
Каждый день миллионы клиентов звонят в компании по телефону - и каждый такой звонок обходится бизнесу в деньги, время и репутацию. Операторы выгорают от монотонных разговоров, клиенты бросают трубку после долгого ожидания, а бизнес теряет прибыль на рутине, которую давно пора автоматизировать. Я уже несколько лет занимаюсь разработкой и внедрением голосовых ботов для приема заказов по телефону - не в теории, а для реальных компаний, с реальными клиентами и реальными заказами.В этой статье я поделюсь конкретными кейсами, которые помогут владельцам и руководителям бизнеса понять:
Сравнение LLM-кодеров: GPT-5.1, Grok, DeepSeek, «Алиса» и GigaChat
Привет, Хабр! Сегодня проверим, какая нейросеть лучше помогает в программировании. На дворе 2025 год у нас подоспел GPT-5.1, подтянулись конкуренты вроде Grok от xAI и DeepSeek из Поднебесной, а на отечественной сцене выступают обновлённая
Как повысить свою продуктивность с генеративным ИИ (и почему это не ChatGPT)
Если ты управляешь даже небольшой командой, то знаешь: каждая минута на счету, а цена ошибки — заоблачная. Мы живем в мире, где стратегическое решение нужно принять не через неделю, а «вчера». И тут на сцену выходит ИИ. Но я не собираюсь рассказывать, как попросить ChatGPT написать за тебя письмо или пост в ТГ-канал (об этом прочитаешь в других медиа).Речь о стратегическом усилении, которое помогает мне, как CEO, принимать решения быстрее и точнее. Это процесс, который может настроить под себя каждый за несколько вечеров, чтобы потом сэкономить сотни часов.
Интеллектуальный поиск: почему RAG уже недостаточно и как мы его превзошли
Каждый день на Хабре появляются статьи и эксперименты с RAG, fine‑tuning и векторными базами. Это интересные опыты, но все они упираются в один и тот же потолок — низкую точность, отсутствие диалога с пользователем, сложность интеграции и риск утечек данных из‑за использования с облачными LLM‑моделями.
Нейросети в реальных задачах агентства: обучение сотрудников, создание фото, тексты, HR, документы
Привет, меня зовут Кострюков Александр, я генеральный директор диджитал-агентства Panda Family и учредитель
Как MCP-серверы помогают бизнесу раскрыть потенциал ИИ
Революция произошла еще в прошлом году, но ее мало кто заметил. В среде бизнеса так уж точно. И зря! Я считаю, что именно стандарту Model Context Protocol от Anthropic суждено сформировать ландшафт внедрений искусственного интеллекта в бизнес в ближайшие несколько лет. Сейчас расскажу, почему.
Создание Системы генерации ответов на истории тикетов поддержки (часть 2)
Привет, Хабр!Меня зовут Анатолий, занимаюсь автоматизацией бизнес-процессов и применением Искусственного Интеллекта в бизнесе. Кейсовая задача - создать Систему генерации ответов на основе существующей истории тикетов. При этом Система должна работать в закрытом контуре.Это вторая часть.В первой части был рассмотрен подход Question-Answering с timpal0l/mdeberta-v3-base-squad2 (модификация BERT для задач Question-Answering) - модели, умеющей "читать" текст и "вытаскивать" ответы.В этой части переходим к семантическому поиску, контекстному сходству и SentenceTransformer. SentenceTransformer
Создание Системы генерации ответов на истории тикетов поддержки (часть 1)
Привет, Хабр!Меня зовут Анатолий, занимаюсь автоматизацией бизнес-процессов и применением Искусственного Интеллекта в бизнесе.Кейсовая задача - создать Систему генерации ответов на основе существующей истории тикетов. При этом Система должна работать в закрытом контуре.Общий ходДатасет, поиск релевантного тикета, генерация ответаПодготовка данныхИсходные данные представляли собой большой CSV-файл, полученный как экспорт истории тикетов поддержки, по нескольким филиалам, на нескольких языках.
