МОСКВА, 21 мая — . Около 80% российских компаний интегрируют ИИ в бизнес-процессы, более трети рассматривают его как стратегический приоритет в ближайшие годы, при этом 45% компаний не выделяют бюджет на защиту ИИ, и всего 25% имеют формализованные политики информбезопасности для ИИ-сервисов, сообщил коммерческий директор ГК «Солар» Николай Сивак.
Он представил первые данные совместного исследования «Солара», Б1, Ассоциации ФинТех и компании HiveTrace на сессии «Миллиарды под прицелом. Как управлять процессами, когда киберзащита стоит дороже подписки на ИИ?» в рамках ЦИПР-2026.
По словам представителя ГК «Солар», чаще всего ИИ внедряется в процессы обработки документов, сервисы аналитики и прогнозирования, корпоративные базы знаний, клиентские чат-боты и в работу контакт-центров. При этом бизнес отмечает среди ключевых рисков использования ИИ утечки данных (80%), некорректную генерацию контента (60%), компрометацию источников данных и баз знаний (54%). Среди основных угроз российские компании назвали автоматизацию разведки и атак (67%), генерацию вредоносного кода (54%), дипфейки, которые усиливают негативный эффект социальной инженерии (51%).
Участники сессии рассказали о практике внедрения ИИ в бизнес-процессы ряда крупных российских компаний.
В частности, старший вице-президент по развитию и обеспечению информационной безопасности ПАО «Ростелеком» Алексей Чугунов, слова которого привели в «Соларе», сообщил, что в корпорации развернута платформа, объединяющая ИИ-технологии и решения в едином окне. Кейсы внедрения ИИ в процессы включают технологии распознавания речи и генерации ответа в ИИ в контактном центре, базу знаний по внутренним нормативным документам, интеллектуальный помощник разработчика, который позволяет быстрее выходить с рабочей версией продукта. Кроме того, ИИ помогает оптимизировать самую трудоемкую часть анализа кода на уязвимости — триаж.
Директор по информационной безопасности «Делимобиля» Александр Тихомиров представил два кейса, в которых компании удалось сократить издержки и улучшить клиентский опыт с помощью ИИ. Так, система динамического ценообразования для различных зон Москвы позволяет прогнозировать цену аренды в зависимости от погодных условий, пробок, количества автомобилей в районе и уровня топлива. В результате «Делимобиль» повысил эффективность использования своего автопарка, перераспределяя автомобили в зависимости от спроса.
Другой пример — автоматизированная оценка чистоты автомобиля по фото, которые водитель отправляет по завершении аренды. ML-модель помогла найти баланс между риском негативного опыта пользователя из-за грязной машины и риском издержек из-за ошибочной отправки чистой машины на мойку.
Тихомиров отметил, что в проектах изначально заложена защита от подмены и манипуляции с информацией: проводится оценка согласованности между источниками, целостности данных, зашиты границы модели.
В свою очередь, директор по искусственному интеллекту в ИТ Альфа-Банка Святослав Соловьев сделал акцент на том, что в финтехе необходимо, в первую очередь, думать о клиентах, в том числе с точки зрения безопасности ИИ. Возможности ИИ нужно «приземлять» в очень строгие стандарты отрасли, чтобы проводить внедрение и разработку ИИ‑сервисов в рамках концепции интеграции мер информбезопасности в архитектуру и программный код с начала разработки, приводятся в сообщении его слова.
По информации Соловьева, стратегия банка подразумевает использование продвинутых практик управление большими языковыми моделями (LLMOps) и передовых инструментов: в защищенном контуре развернуто более 50 зарубежных и open-source больших языковых моделей. По словам Соловьева, банк в числе первых внедрил систему управления агентными рисками.
ИТ-директор «АльфаСтрахования» Владимир Муравьев рассказал, что в компании ИИ используется, в частности, для оптимизации самого ИТ-производства от обсуждения идеи и дизайна концепта до внедрения и мониторинга результатов. Он добавил, что в обширной сети страховых агентов не все могут знать и объяснить потенциальному покупателю детали всех страховых продуктов компании, поэтому был внедрен ИИ-помощник — набор агентов, который выравнивает знания всех специалистов и позволяет эмулировать диалоги с клиентами.
Заместитель генерального директора Трубной металлургической компании (ТМК) по информационным технологиям Дмитрий Якоб сообщил, что внедрение ИИ помогло минимизировать риск человеческой ошибки и издержек при производстве стали разных марок за счет оптимального набора шихтовых материалов, которые рекомендует система. Гибридные ИИ-модели работают также в связке с физико-химическими уравнениями плавки, позволяя прогнозировать температуру, шлакообразование, глубину обезуглероживания.
Технологии машинного зрения, в свою очередь, применяются для анализа сырья на соответствие сортам, на уровень засоренности, наличие взрывоопасных предметов, помогая контролировать качество сырья и упростить претензионную работу с поставщиками.
Директор по информационной безопасности «Циана» Евгений Радько отметил, что в компании внедрена ИИ-платформа — единый внутренний контур генеративного ИИ. Она обеспечивает доступ к нескольким большим языковым моделям для всех сотрудников и включает GPT Gateway с маршрутизацией и фильтрацией персональных данных и другой чувствительной информации. Тем самым «Циан» дает пользователям возможность улучшать работу с точки зрения оперативных процессов и бизнес-функций, при этом делать это безопасно.
«Представленные на ЦИПРе кейсы отражают опыт лидеров рынка по внедрению ИИ и достойны масштабирования и в других компаниях. При этом внедрение нейросетей, ИИ-агентов и сервисов кратно усиливает ценность кибербезопасности в технологических инициативах на базе ИИ. Это новый драйвер для развития рынка ИБ, поэтому «Солар» развивает технологии защиты ИИ с акцентом на актуальные и долгосрочные потребности российского бизнеса», — резюмировал коммерческий директор ГК «Солар» итоги дискуссии.
В совместном исследовании «Солара», Б1, Ассоциации ФинТех и HiveTrace приняли участие представители ИТ и ИБ-направлений около 100 крупных российских компаний из 10 отраслей, включая отрасли с высоким уровнем цифровой зрелости: финансовый сектор, ритейл, электронная торговля, ИТ-индустрия, промышленность. Исследование было завершено в первом квартале 2026 года.
Источник: РИА