Считаем денежки в ИИ, ML и LLM-проектах до копеечки
Утром деньги, вечером ИИ-проекты. Пока бедолаги из отчета NANDA жалуются, что 95% их ИИ-проектов не оправдывают дорогостоящих ожиданий, мы, как взрослые люди, считаем финансовый эффект от ИИ, ML и LLM в банке без магии — с калькулятором.Меня зовут Михаил Войтко, я работаю в Альфа Банке руководителем по внедрению решений продвинутой аналитики в Дирекции ботов и виртуальных ассистентов. Я не люблю, когда на вопрос «Ну как там с деньгами в вашем ИИ-проекте?» отвечают: «Мы улучшим пользовательский опыт, а там как пойдёт».Не-не-не. Утром деньги, а вечером проекты.
Cчитаем финансовый эффект от ИИ, ML и LLM в банке без магии — с калькулятором
Утром деньги, вечером ИИ-проекты. Пока бедолаги из отчета NANDA жалуются, что 95% их ИИ-проектов не оправдывают дорогостоящих ожиданий, мы, как взрослые люди, считаем финансовый эффект от ИИ, ML и LLM в банке без магии — с калькулятором.Меня зовут Михаил Войтко, я работаю в Альфа Банке руководителем по внедрению решений продвинутой аналитики в Дирекции ботов и виртуальных ассистентов. Я не люблю, когда на вопрос «Ну как там с деньгами в вашем ИИ-проекте?» отвечают: «Мы улучшим пользовательский опыт, а там как пойдёт».Не-не-не. Утром деньги, а вечером проекты.
Как я создал торговую алго-платформу без опыта или почему для одних ИИ — гений, а для других — идиот
Технический разбор процесса разработки торговой платформы с использованием Gemini, Claude и ChatGPT. С настоящими постановками задач, архитектурными проблемами и выводами.Всем привет! Меня зовут Артём, и последние 6 месяцев я создавал полноценную веб-платформу для алготрейдинга. Около 95% кода было сгенерировано c использованием современных LLM, большая часть с помощью Gemini 2.5 Pro, ручные правки составили менее 5%.
AI-генерация тестов: как превратить 3 месяца работы в 1 неделю
Главное за 30 секундПривет! В этой статье я расскажу о новом подходе к генерации автотестов для сложных финансовых протоколов. Мы максимально декомпозировали задачу создания тестового покрытия, разбив её на независимые шаги, каждый из которых решает конкретную проблему.Что вы узнаете:Как разбить сложную задачу автоматизации тестирования на управляемые этапыКакие проблемы возникают на каждом шаге и как их решатьПочему важно не пытаться сделать всё идеально с первого разаКак использовать AI для ускорения, но не полагаться на него полностью
Banking-as-a-Service на практике: как встроить финансы в свой продукт без лицензии ЦБ
Привет! Меня зовут Андрей, в ЮMoney я работаю с 2019 года, возглавляю новое бизнес-направление — BaaS, а до этого руководил стримом карточных продуктов. В этой статье отвечу на вопрос: что делать бизнесу, если он хочет выпускать свои карты и кошельки, но не хочет получать лицензию ЦБ и строить банковскую инфраструктуру с нуля?
Как нейросети меняют финтех
Искусственный интеллект и нейросети всё активнее проникают в финансовые технологии. Сегодня на наших глазах происходит революция. Ещё пару лет назад ИИ в банках и платёжках звучал как что-то из футуристических презентаций, а роботы на телефонном звонке всех раздражали или пугали (это, кстати, не сильно изменилось). Сегодня это рабочий инструмент, который незаметно перестраивает всю отрасль. Легкие инструменты
Машинное обучение в финтехе
Привет, Хабр! Машинное обучение в финансовой сфере — это полноценный инструмент, который уже меняет подходы к анализу данных, принятию решений и автоматизации процессов. Как именно эта технология работает, и какие конкретные задачи она решает? Поговорим об этом в этой статье.
CLI-инструмент для фундаментального анализа акций с поддержкой LLM
Всем привет!Я сделал CLI-инструмент для быстрой "фундаменталки" по акциям с добавочной аналитикой из 10-K через LLM. Он тянет данные из Yahoo Finance, дочитывает 10-K (edgartools + LLM), корректирует EV по fair-value, только страховщиков оценивает по "флоуту", делает SOTP по операционным сегментам и на базе квартилей выдаёт сигналы "КУПИ/ПРОДАЙ/НЕОПРЕДЕЛЁННО" - по метрикам, по группе и общий. Использует метрики: Forward P/E, P/FCF, EV/EBITDA.Пример запуска:git clone https://github.com/evgenyigumnov/ai-asset-screener.git cd ai-asset-screener pip install -e . asset-ai --ticker=ADBE --group=BIG_TECH_CORE
Латинская Америка: 6 индустрий, которые завтра будут стоить миллиарды
ВведениеЛатинская Америка долго оставалась «белым пятном» для глобального бизнеса. Все смотрели на США, Европу, Азию — а здесь рынок тихо рос, накапливал аудиторию и инвестиции. Сейчас он взорвался: Бразилия, Мексика, Колумбия и другие страны показывают темпы роста, которые не снились многим развитым экономикам.Финтех, SaaS, iGaming, креативные индустрии, e-commerce — это не просто хайповые слова. Это реальные миллионы и миллиарды, которые уже зарабатываются на рынках Латама. Причём часто заходят не «стартаперы с идеей», а серьёзные игроки с деньгами, стратегией и амбициями.Финтех
