Новости «Софтэкс» https://softks.ru ru Fri, 15 May 2026 14:09:47 +0300 Компания «Софтэкс» провела вебинар «Автоматизированная банковская система: критерии выбора и внедрение» https://softks.ru/tpost/uzuksgb2b1-kompaniya-softeks-provela-vebinar-avtoma https://softks.ru/tpost/uzuksgb2b1-kompaniya-softeks-provela-vebinar-avtoma?amp=true Mon, 04 Aug 2025 08:00:00 +0300

Компания «Софтэкс» провела вебинар «Автоматизированная банковская система: критерии выбора и внедрение»

В рамках вебинара была представлена пошаговая методология, охватывающая полный цикл работы с АБС:

  • Стратегическое планирование. Определение критериев выбора системы под конкретные задачи финансового учреждения.
  • Техническая подготовка. Формирование требований к инфраструктуре и подготовительные работы.
  • Интеграционный процесс. Внедрение и настройка взаимодействия с существующими системами.
  • Финальный этап. Запуск проекта и ввод системы в эксплуатацию.
Особое внимание было уделено обсуждению типовых ошибок при выборе АБС и способов их предотвращения. Эксперты «Софтэкс» поделились реальными кейсами из практики.
Участники вебинара получили все необходимые инструменты для успешной реализации проекта:
  • Детальные рекомендации по каждому этапу внедрения.
  • Методики оценки рисков и их минимизации.
  • Проверенные алгоритмы выбора оптимального решения.
  • Советы по организации процесса внедрения.
Участники вебинара получили ценные рекомендации по снижению рисков на всех этапах реализации проекта — от выбора системы до её полноценного запуска.
]]> Как банкам подготовиться к переходу на импортозамещенные решения https://softks.ru/tpost/xgsrym17y1-kak-bankam-podgotovitsya-k-perehodu-na-i https://softks.ru/tpost/xgsrym17y1-kak-bankam-podgotovitsya-k-perehodu-na-i?amp=true Thu, 13 Nov 2025 10:00:00 +0300

Как банкам подготовиться к переходу на импортозамещенные решения

Сегодня импортозамещение — ключевой приоритет для банковского сектора России. Переход на отечественные технологические решения обеспечивает информационную безопасность и независимость финансовых организаций.

Алгоритм перехода на отечественное ПО

Аудит текущей инфраструктуры. Проведение оценки существующих систем, анализ зависимостей между компонентами и определение критических точек в работе всей IT-структуры банка.

Формирование стратегии перехода. После аудита следует выбрать приоритетные направления, составить детальную дорожную карту и рассчитать необходимые ресурсы.

Тестирование решений. Перед полномасштабной миграцией необходимо запустить пилотный проект, чтобы оценить производительность и проверить совместимость новых решений с текущими системами.

Планирование миграции. Разработка итогового плана перехода, организация обучения персонала и подготовка всей необходимой технической документации.

Для успешного перехода на отечественное ПО необходимо учитывать несколько важных аспектов

  • Постепенность внедрения. Поэтапный переход минимизирует риски.
  • Обязательное тестирование безопасности. Проверка всех компонентов на уязвимости. Неукоснительное соблюдение правил резервного копирования. Создание копий данных перед миграцией.
  • Обеспечение качественной технической поддержки на всех этапах процесса.

Основные риски при переходе и способы их минимизации

  • Инвестиции в обучение и переквалификацию сотрудников.
  • Для предотвращения сбоев в работе необходимо заранее предусмотреть резервные мощности.
  • Потеря данных минимизируется за счет регулярного бэкапа и проверки целостности информации.
  • Интеграционные проблемы устраняются благодаря тщательному, многоэтапному тестированию совместимости.

Выбирая «Софтэкс» в качестве технологического партнера, банк получает:

  • Комплексную экспертизу и поддержку на всех этапах проекта.
  • Гибкие и масштабируемые решения, растущие вместе с бизнесом.
  • Гарантированный уровень защищенности данных и отказоустойчивости систем.
  • Полное импортозамещение, обеспечивающее технологическую независимость и суверенитет.
Переход на отечественные программные решения — это не просто выполнение требований регуляторов, а стратегическая инвестиция в устойчивость и будущее развитие банка.

Долгосрочные конкурентные преимущества финансового института при внедрении отечественного ПО

  • Обеспечение технологической независимости.
  • Повышение уровня информационной безопасности.
  • Оптимизация затрат на обслуживание ИТ-инфраструктуры.
  • Создание условий для быстрого внедрения инноваций.
  • Укрепление конкурентных позиций на рынке.
]]> Стоимость роботизации бизнес-процессов – из чего складывается цена разработки проекта https://softks.ru/tpost/g4h2508o61-stoimost-robotizatsii-biznes-protsessov https://softks.ru/tpost/g4h2508o61-stoimost-robotizatsii-biznes-protsessov?amp=true Tue, 24 Jun 2025 12:16:00 +0300

Стоимость роботизации бизнес-процессов – из чего складывается цена разработки проекта

RPA (роботизации бизнес-процессов) автоматизирует рутинные операции, сокращая издержки и усиливая конкурентоспособность компании. В материале расскажем, что нужно учитывать при расчете затрат на роботизацию бизнес-процессов.

Факторы, влияющие на стоимость внедрения RPA:

  • Масштаб и сложность процессов, планируемых к автоматизации.
  • Уровень проработанности и стабильности (зрелости) данных процессов.
  • Установленные сроки выполнения проекта.
  • Объём корректировок и доработок на этапах разработки и внедрения.
  • Требования к технической поддержке на различных этапах жизненного цикла проекта.

Масштаб проекта

Чем сложнее процесс, тем дороже его автоматизация. Например, автоматизация складского учёта в ритейле обойдётся дороже и займёт больше времени, чем роботизация обработки офисной почты.
Цена RPA-проекта также определяется масштабом бизнеса. Крупные компании сталкиваются с более высокими затратами из-за сложности своих процессов, но именно для них роботизация приносит максимальный экономический эффект, быстро окупая вложения.

Критерии готовности бизнес-процессов к внедрению RPA

Незрелыми в контексте автоматизации называют процессы, которые лишены чёткого описания и устойчивой структуры: отсутствие детальной документации, неоднозначные, постоянно меняющиеся правила. Типичная черта таких процессов — высокая изменчивость на всех этапах внедрения. Это почти всегда приводит к неожиданным сложностям при интеграции информационных технологий.
Чем менее структурирован процесс, тем больше ресурсов аналитик вынужден тратить на его детальное изучение, чтобы получить полное и точное представление о нём. Это включает в себя:
  • Выявление и систематизацию всех возможных сценариев и отклонений от основного потока.
  • Формализацию рабочих инструкций и создание детализированных стандартных процедур.
  • Разработку технического задания, которое должно охватывать широкий спектр исключительных ситуаций и уникальных бизнес-правил, присущих данному процессу.
По сути, команда берет на себя работу по структурированию и документированию процесса «с нуля», что и приводит к значительному росту затрат на этапе проектирования и анализа.
Низкая зрелость процесса повышает затраты не только на аналитику, но и на разработку. Они связаны с неизбежными доработками и оптимизацией робота уже после его запуска, когда в процессе эксплуатации выявляются новые, ранее неучтённые условия и требования.

Сроки выполнения проекта

Сжатые сроки реализации проекта вынуждают команду разработчиков работать в авральном режиме — с ненормированным графиком, регулярными переработками и отказом от выходных и праздников. Такой подход напрямую влияет на рост стоимости разработки RPA-решений.

Дефицит времени не позволяет провести полноценное тестирование всех компонентов системы, что приводит к следующим последствиям:

  • Упущение критических ошибок на ранних этапах.
  • Необнаруженные баги в ключевых функциях.
  • Проблемы с интеграцией с другими системами.
  • Недостаточная оптимизация производительности.

После запуска таких недоработанных решений неизбежно возникают дополнительные расходы:

  • Корректировка выявленных недочетов
  • Исправление критических ошибок
  • Доработка функционала под реальные условия эксплуатации
  • Компенсация простоев в работе системы

Корректировки на этапе создания и запуска RPA-решения

Неизбежность корректировок при внедрении роботизации — это естественный процесс, который напрямую отражается на итоговой стоимости проекта. При этом реальные масштабы доработок часто сложно спрогнозировать заранее.

Причины незапланированных доработок

  • Бизнес-процессы не были должным образом проанализированы и оптимизированы перед автоматизацией.
  • Недостаточная экспертиза участников проекта — как со стороны разработчиков, так и со стороны заказчика.
  • Ограниченные сроки реализации, не позволяющие провести полноценную подготовку и тестирование.

Также наиболее частой причиной для корректировок являются новые требования бизнеса, возникающие уже после внедрения. Например, когда заказчик, получив автоматизированный процесс обработки заявок, решает расширить его возможности, добавив аналитический модуль для генерации отчётов или построения графиков.

Полный цикл поддержки: от внедрения до эксплуатации

Постоянная поддержка разработчика на всех этапах — неотъемлемая часть RPA из-за сложности процессов. Это напрямую влияет на итоговую стоимость проекта.

Чтобы повысить эффективность внедрения и снизить долгосрочные затраты, заказчику необходимо плотно взаимодействовать со специалистами по роботизации.

Обучение ключевых сотрудников компании основным принципам работы RPA — правильный шаг. В результате такого обучения сотрудники могут самостоятельно вносить базовые настройки под контролем разработчиков. Это значительно ускоряет адаптацию системы к новым задачам и сокращает расходы на её техническое сопровождение.

Бюджет RPA-проекта формируется комплексно: итоговая стоимость включает как прямые, так и скрытые компоненты, которые важно учитывать при планировании.

Команда «Софтэкс» готова стать вашим надежным партнером в роботизации бизнес-процессов:

  1. Создадим решение, точно отвечающее конкретным задачам вашего бизнеса.
  2. Гарантируем экономическую эффективность, оптимизируя ваши затраты на каждом этапе — от аналитики до внедрения и поддержки.
  3. Обеспечим скорость и надежность внедрения благодаря отработанной методологии и экспертизе в области RPA.
  4. Предложим комплексную поддержку на всех этапах жизненного цикла проекта.
]]> Сотрудники «Софтэкс» прошли сертификацию 1С по новым регламентам электронного документооборота (ЭДО) https://softks.ru/tpost/59jjlerin1-sotrudniki-softeks-proshli-sertifikatsiy https://softks.ru/tpost/59jjlerin1-sotrudniki-softeks-proshli-sertifikatsiy?amp=true Fri, 03 Oct 2025 14:00:00 +0300

Сотрудники «Софтэкс» прошли сертификацию 1С по новым регламентам электронного документооборота (ЭДО)

Команда «Софтэкс» продолжает укреплять свои позиции в области цифровизации бизнес-процессов. Наши специалисты успешно прошли официальную сертификацию «1С» по новым регламентам электронного документооборота (ЭДО). Это подтверждает не только глубокие знания в работе с платформой 1С, но и готовность к реализации проектов любой сложности в соответствии с актуальными требованиями законодательства и современными стандартами.
Напомним, с октября 2025 года вступили в силу новые правила ЭДО, которые затрагивают форматы обмена документами, требования к подписям и процедуры обработки данных. Несоблюдение этих правил может привести к сбоям в документообороте, финансовым потерям и рискам при проверках.

Мы гарантируем:

  • Беспроблемное внедрение и обновление ЭДО в вашей системе 1С.
  • Настройку корректного обмена со всеми контрагентами, включая госорганы.
  • Снижение рисков благодаря точному соблюдению новых форматов и стандартов.
  • Экономия времени и ресурсов — берём на себя все технические аспекты, чтобы вы могли сосредоточиться на бизнесе.

Готовы актуализировать свой документооборот?

Оставьте заявку на бесплатную консультацию, и мы поможем вам перейти на новые правила ЭДО быстро, безопасно и с гарантией результата.
]]> «Софтэкс» успешно обновил платформы «1С» для своих клиентов https://softks.ru/tpost/9veddskoc1-softeks-uspeshno-obnovil-platformi-1s-dl https://softks.ru/tpost/9veddskoc1-softeks-uspeshno-obnovil-platformi-1s-dl?amp=true Tue, 16 Dec 2025 11:00:00 +0300

«Софтэкс» успешно обновил платформы «1С» для своих клиентов

Команда «Софтэкс» успешно завершила масштабный проект по обновлению платформ «1С» для компаний-клиентов. Все программные продукты были успешно и в срок обновлены до актуальных версий. Переходы выполнены без сбоев в работе и потери данных.
Регулярное обновление «1С» — это не просто техническая необходимость, а критически важный процесс для безопасности, стабильности и развития бизнеса. Новые версии обеспечивают совместимость с современным законодательством (особенно в части отчётности и ЭДО), повышают производительность систем и открывают доступ к передовым функциям для автоматизации.
Процесс обновления нередко может быть связан с определенными рисками: потенциальные сбои, потеря информации или простои в работе компании. Наш опыт и отработанная методология позволили нам свести эти риски к нулю.

Что мы сделали:

  • Для каждой компании мы разработали индивидуальный график обновления, учитывающий специфику её работы и периоды минимальной нагрузки.
  • Все обновления сначала проверялись в тестовой среде, что позволило заранее выявить и устранить возможные конфликты.
  • Процесс был максимально автоматизирован и выполнялся по детальному чек-листу, что исключило человеческий фактор.
  • Была обеспечена многоуровневая система резервного копирования информации до, во время и после обновления.
  • Наши специалисты сопровождали ключевые этапы перехода, обеспечивая мгновенную реакцию на любые нестандартные ситуации.

Что получили наши клиенты:

  • Стабильность. Их бизнес-процессы не прерывались ни на минуту.
  • Безопасность. Актуальные версии «1С» защищены от уязвимостей и соответствуют всем правовым требованиям.
  • Новые возможности. Доступ к улучшенному интерфейсу, повышенной скорости работы и современным инструментам для аналитики и управления.
  • Уверенность в завтрашнем дне. Своевременное обновление — это фундамент для дальнейшей цифровизации и интеграции с другими сервисами.
Компания «Софтэкс» продолжает оказывать комплексную поддержку своим клиентам, помогая им максимально эффективно использовать возможности обновленных систем.
]]> Стоимость внедрения ИИ (искусственного интеллекта) в бизнес-процессы https://softks.ru/tpost/38pxsxhpp1-stoimost-vnedreniya-ii-iskusstvennogo-in https://softks.ru/tpost/38pxsxhpp1-stoimost-vnedreniya-ii-iskusstvennogo-in?amp=true Tue, 16 Sep 2025 13:03:00 +0300

Стоимость внедрения ИИ (искусственного интеллекта) в бизнес-процессы

Стоимость внедрения искусственного интеллекта формируется из нескольких факторов: область применения (продажи, HR, ритейл или финансы), интеграция с уже функционирующими корпоративными системами (ERP, CRM и др.), уровень интеллектуальных возможностей ИИ-решения, использование уже готовых алгоритмов или разработка индивидуальных моделей под задачи бизнеса.

От чего зависит стоимость ИИ-решения для вашего бизнеса?

  • Процессы, которые вы планируете автоматизировать. Чем они сложнее и уникальнее, тем глубже проработка.
  • Отраслевые требования и нормативы, которым должно соответствовать решение.
  • Масштаб — количество пользователей, отделов или филиалов, где будет применяться ИИ.
  • Внутренние регламенты и правила, которые необходимо «обучить» системе.
  • Готовность вашей IT-инфраструктуры к интеграции.
  • Цели и задачи цифровизации.
  • Бизнес-модель компании.

Что входит в стоимость внедрения искусственного интеллекта?

  • Аудит процессов и подготовка ТЗ.
  • Проектирование оптимальной архитектуры.
  • Обучение ИИ на корпоративных данных.
  • Бесшовная интеграция с вашими системами.
  • Полноценный цикл от тестирования до поддержки.
  • Масштабируемость проекта и возможность развития в будущем.

Примеры использования ИИ в бэк-офисных функциях банка и финансовом отделе:

1. Автоматизация обработки документов. ИИ извлекает данные из сканов счетов, договоров и других документов, распознавая печатный текст и рукописные пометки. Система структурирует информацию для верификации и автоматической загрузки в учётные системы, сокращая ручной ввод.

2. Анализ рисков и прогнозная аналитика. Алгоритмы в реальном времени выявляют подозрительные операции, анализируя паттерны транзакций. На основе больших данных ИИ прогнозирует денежные потоки, кассовые разрывы и оценивает риски, обеспечивая базу для управленческих решений.

3. Оптимизация внутренних процессов. Чат-боты и голосовые помощники автоматизируют обработку типовых запросов сотрудников. Системы анализируют метрики рабочих процессов, выявляя узкие места и предлагая решения для оптимизации нагрузки команд.

4. Подготовка управленческой отчётности. ИИ агрегирует и очищает данные из различных источников, автоматизируя формирование первичных отчётов и расчётов. Это сокращает время подготовки и минимизирует арифметические ошибки, не заменяя бухгалтерские регламенты.

Этапы реализации проекта

Анализ бизнес-процессов и постановка целей

Детальная диагностика текущих задач и стратегических целей компании. Выявление операций, где внедрение ИИ принесет максимальную эффективность (например, автоматизация продаж, клиентская поддержка, работа с документацией или другие направления).

Разработка архитектуры и логики системы

Определение структуры ИИ-решения, его интеграционных точек с корпоративными системами и детальная проработка логики поведения для каждой бизнес-задачи.

Создание, тренировка и тестирование ИИ

На основе утвержденной архитектуры разрабатываем ядро ИИ-решения. Финальный этап — его обучение на ваших корпоративных данных, продуктах и регламентах. Проведение с контрольных тестов для оценки точности, корректности и надежности его ответов и действий перед внедрением.

Внедрение в инфраструктуру и запуск в эксплуатацию

Техническая интеграция в вашу IT-систему. Специалисты компании «Совтэкс» полностью курируют процесс «бесшовного» запуска, контролируют стабильность работы, выполняют заключительную настройку в рабочих условиях перед запуском автоматического обслуживания.

Техническая интеграция и адаптация

ИИ подключается к необходимым платформам и внутренним системам компании. Осуществляется комплексное тестирование взаимодействия в рабочем окружении, выполняется точная адаптация его логики под актуальные бизнес-процессы и ежедневные задачи пользователей.

Поддержка, оптимизация и масштабирование

Постоянный мониторинг качества работы ИИ-решения, анализ метрик и обратной связи. Система регулярно обучается на новых данных для повышения точности. При росте бизнеса мы масштабируем решение — расширяем его функционал и поддерживаем растущую нагрузку.

Заказчику необходимо перечислить, какие конкретные бизнес-результаты должны быть достигнуты с помощью ИИ. Например:

  • Оптимизировать рабочее время менеджеров за счет автоматизации рутинных операций.
  • Повысить скорость и эффективность обработки заказов, сократив время на их оформление.
  • Увеличить долю завершенных сделок за счет быстрого и постоянного взаимодействия с потенциальными клиентами.
  • Автоматизировать обработку внутренних запросов (кадровых и технических), снизив операционную нагрузку на специалистов.

Сформулировать задачи для автоматизации, например:

  • Обеспечить многоканальный сбор заявок с автоматической синхронизацией данных в CRM-систему для формирования единой воронки продаж.
  • Автоматизировать первичный диалог с клиентом: предоставлять актуальную информацию по продукту, условиям и логистике.
  • Координировать запись на встречу или консультацию: подбирать подходящее время для клиента, сообщать о необходимом пакете документов.
  • Организовать прием внутренних HR-запросов от сотрудников через специальный канал с их автоматической фиксацией в системе.
  • Реализовать систему обработки внутренних запросов по типовым HR и IT-процедурам (справки, заявки на оборудование) с маршрутизацией и контролем выполнения.

Прописать техническое задание по структуре:

  • Объём и временные рамки: полный цикл работ от этапа сбора и анализа данных до проведения тестирования и интеграции ИИ.
  • Зона ответственности: чёткое разграничение — какие ресурсы предоставляет заказчик (доступы, исходные материалы), а какие задачи выполняет исполнитель (разработка, внедрение, настройка).
  • Целевые показатели, по которым будет оцениваться результат проекта: точность работы системы, скорость обработки запросов, динамика роста конверсии.
  • Подход к реализации: для достижения качественного результата недостаточно ограничиться технической реализацией. Важным условием является глубокое погружение в бизнес-задачу и учёт всех её аспектов, закреплённых в техническом задании.

Жизненный цикл проекта: от запуска до оптимизации

Внедрение ИИ в бизнес-процессы — не разовая задача, а поэтапная стратегия с постоянным мониторингом результата, которая включает в себя:
Пилотный режим (тестирование и сбор данных). Ассистент запускается для ограниченной группы пользователей. Это позволяет в контролируемых условиях собрать обратную связь, оценить качество работы и выявить точки роста.
Масштабирование (поэтапное расширение). При получении положительных результатов и корректировке системы на основе данных пилота, функционал поэтапно подключается к остальным каналам, отделам и сервисам.
Полный релиз (запуск в промышленную эксплуатацию). После успешного масштабирования и тонкой настройки происходит финальный запуск. Осуществляется официальное информирование сотрудников и/или клиентов о полноценном внедрении ИИ-помощника в бизнес-процессы.
С «Софтэкс» вы получаете не разовую услугу, а полный цикл разработки ИИ: от обсуждения концепции до постоянного сопровождения готового решения. Мы отвечаем за то, чтобы сложная технология принесла вам простой и измеримый результат: больше эффективности, скорости и прибыли.
]]> Импортозамещение без потерь: как перейти на отечественный софт, сохранив скорость работы и безопасность данных? https://softks.ru/tpost/op3d6jhza1-importozameschenie-bez-poter-kak-pereiti https://softks.ru/tpost/op3d6jhza1-importozameschenie-bez-poter-kak-pereiti?amp=true Mon, 07 Jul 2025 13:32:00 +0300

Импортозамещение без потерь: как перейти на отечественный софт, сохранив скорость работы и безопасность данных?

На фоне активного перехода российских компаний на отечественное программное обеспечение бизнес сталкивается с главным вопросом: как организовать переход, чтобы не пострадали операционная эффективность и защищенность информации. Компания «Софтэкс» гарантирует плавный переход на российский софт благодаря проверенным на практике решениям.

Основные сложности при импортозамещении

  • Интеграция нового ПО с существующими бизнес-процессами часто вызывает технические сложности.
  • Сотрудники нуждаются в дополнительном обучении.
  • Обеспечение защиты информации при переходе на новые платформы требует особого внимания.
  • Сохранение эффективности бизнес-процессов при смене программного обеспечения.
«Проблема не в том, переходить на отечественный софт или нет — это уже необходимость для российских компаний. Сложность заключается в том, как на него перейти, чтобы завтра бизнес продолжил работать в привычном режиме. Наша цель: превратить процесс импортозамещения из источника рисков в плановую и предсказуемую операцию по технологическому обновлению» — прокомментировали в «Софтэкс».

Как перейти на отечественное ПО без рисков:

Разработчикам необходимо проанализировать существующую ИТ-инфраструктуру и бизнес-процессы клиента для выбора оптимальных российских аналогов и построения детального, реалистичного плана перехода.
Внедрение должно происходить модульно, с постоянным тестированием производительности и сравнением данных между старой и новой системами.
Сквозное шифрование и резервное копирование на всех этапах обеспечивают безопасность данных, а тонкая настройка под рабочие нагрузки бизнеса гарантирует стабильную производительность после перехода.
«Софтэкс» помогает компаниям не просто заменить иностранное ПО, но и создать современную, безопасную и эффективную IT-инфраструктуру, способную поддерживать динамичное развитие бизнеса в новых условиях.
]]> Технологии искусственного интеллекта в финансовой сфере https://softks.ru/tpost/83l8y7n6s1-tehnologii-iskusstvennogo-intellekta-v-f https://softks.ru/tpost/83l8y7n6s1-tehnologii-iskusstvennogo-intellekta-v-f?amp=true Mon, 19 May 2025 13:43:00 +0300

Технологии искусственного интеллекта в финансовой сфере

Современные ИИ-решения предоставляют МСП широкий спектр возможностей: упрощают подготовку отчетов, мониторят качество данных, анализируют финансовую устойчивость компании. Сегодня успех бизнеса напрямую зависит от внедрения ИИ-решений, которые не только сокращают издержки, но и значительно повышают конкурентоспособность компании.
Автоматизация рутинных операций и минимизация ошибок в работе — ключевые преимущества, которые ИИ приносит бизнесу. В материале расскажем, как это работает на практике.

Аналитика и прогнозирование

Внедрение ИИ-решений для аналитики и прогнозов позволяет компаниям выстраивать более надежное и точное планирование, особенно в части управления ликвидностью. Системы на основе искусственного интеллекта способны анализировать всю цепочку денежных операций, выявлять потенциальные угрозы и узкие места в бизнес-процессах.
Что особенно важно, теперь МСП могут использовать прогнозную аналитику: ИИ-инструменты анализируют прошлые финансовые данные, чтобы спрогнозировать будущую ликвидность, моделируя вероятные сценарии развития компании. Такой подход предотвращает кассовые разрывы и повышает точность планирования, одновременно оптимизируя трудозатраты — сотрудники больше не тратят время на рутинное составление и проверку прогнозов.
ИИ-системы мультивалютного учета стали отличным решением для компаний, работающих на международном рынке. Они автоматизируют работу с иностранной валютой: от мгновенной конвертации и контроля курсовых разниц до формирования консолидированных отчетов. Это решение сокращает операционные расходы на валютные транзакции и снижает риски, связанные с человеческим фактором при пересчете.

Персональные ассистенты с технологией ИИ

Интеллектуальные персональные ассистенты прочно интегрируются в финансовую отрасль. Эта технология стала стандартом для современных интернет-банков и платформ, предоставляющих услуги по автоматизации финансов.
Цифровые ассистенты в формате чат-ботов и голосовых помощников сегодня выполняют комплекс функций: управляют документами, консультируют клиентов, готовят отчеты и автоматизируют рутинные операции.
Например, в бухгалтерии ИИ-помощники выступают в роли эффективных партнеров, беря на себя автоматическую классификацию и архив документов, а также формирование отчетов и напоминаний. Это решение не только разгружает специалистов, но и оптимизирует ресурсы, ускоряя весь документооборот.
ИИ-ассистенты способны эффективно обрабатывать типовые обращения пользователей, позволяя специалистам сосредоточиться на решении более сложных задач

Автоматизация бизнес-процессов

ИИ-ассистенты способны эффективно обрабатывать типовые обращения пользователей, что высвобождает до 30% рабочего времени специалистов. Так, компания может перенаправить освободившиеся ресурсы на решение более ценных задач и повысить общую продуктивность. Этот подход не только ускоряет финансовые процессы, но и сокращает потребность в дополнительных сотрудниках. В результате подготовка отчётов, ранее занимавшая дни, теперь выполняется за несколько часов.

Преимущества для МСП

Господдержка на цифровизацию и ИИ в рамках нацпроекта открывает для предпринимателей новые возможности по модернизации и оптимизации финансовых операций.
Начинать цифровизацию с простых и доступных инструментов, постепенно расширяя их возможности — верный путь для МСБ. Он даёт быстрый эффект в виде экономии ресурсов, повышения точности операций и создаёт фундамент для долгосрочной финансовой устойчивости.
]]> Как выбрать AI-платформу в России 2026 году https://softks.ru/tpost/54icbsgjo1-kak-vibrat-ai-platformu-v-rossii-2026-go https://softks.ru/tpost/54icbsgjo1-kak-vibrat-ai-platformu-v-rossii-2026-go?amp=true Mon, 19 Jan 2026 13:53:00 +0300

Как выбрать AI-платформу в России 2026 году

Выбирая AI-платформу, компания определяет стратегическую основу бизнеса. Это решение задает уровень технологической независимости, экономику масштабирования и стандарты безопасности данных на годы вперед. Не все руководители чётко разделяют понятия AI-модели (например, GPT-4) и AI-платформы. Это два разных, но взаимосвязанных компонента в экосистеме ИИ.
AI-платформа — это комплексное решение, которое предоставляет инфраструктуру и инструменты для работы с искусственным интеллектом. Она включает:
  • Среду разработки и развёртывания моделей.
  • Инструменты для подготовки данных.
  • Механизмы обучения и тестирования.
  • Системы мониторинга и управления.
  • Возможности интеграции с другими системами.

Основные компоненты AI-платформы:

  • Инфраструктура: вычислительные ресурсы и хранилища данных.
  • Инструменты разработки: среды программирования и библиотеки.
  • Управление моделями: процессы жизненного цикла AI-решений.
  • API и интеграции: механизмы взаимодействия с другими системами.
AI-модель — это конкретный алгоритм или набор алгоритмов, обученных решать определённую задачу. Это математическая структура, которая:
  • Обучается на основе данных.
  • Специализируется на конкретной задаче (например, распознавание изображений, обработка текста).
  • Может быть частью более крупной системы.
  • Требует подготовки данных и настройки параметров.

Как выбрать AI-платформу

В первую очередь необходимо определиться с технической архитектурой.

Облачные решения

Вы арендуете вычислительные мощности у крупных облачных провайдеров.
Преимущества:
Готовность к работе в момент обращения, гибкое масштабирование ресурсов с оплатой по факту использования и доступ к самым передовым моделям искусственного интеллекта.
Недостатки:
Риск неконтролируемого роста операционных расходов при увеличении нагрузки, а также вопросы безопасности при обработке конфиденциальной информации.

Локальные сервера

Развёртывание AI-моделей на собственной серверной инфраструктуре с применением специализированных платформ для управления машинным обучением. Данные не передаются за пределы инфраструктуры компании.
Преимущества:
Полный контроль над безопасностью, разовые инвестиции в оборудование, работа без обязательного интернета.
Недостатки:
Решение требует значительных стартовых вложений: необходимо приобретать дорогостоящее оборудование и нанимать узких технических специалистов для поддержки.
Процедура обновлений также требует глубокой экспертизы и тщательного планирования.

Комбинированное решение

Обучение нейросетей проводится в облаке (там больше вычислительных мощностей), а практическая работа моделей осуществляется на собственных серверах компании или встроенных устройствах.

Преимущества использования унифицированной платформы

Использование единой системы вместо множества отдельных инструментов (например, бесплатных библиотек) позволяет компании чётко видеть выгоду от вложений. Когда бизнес применяет одно комплексное решение вместо набора разных программ и инструментов, это приносит реальную экономическую пользу и помогает лучше контролировать расходы.

Быстрое выведение продукта на рынок

Если бизнес использует разные инструменты, разработчикам приходится постоянно соединять их между собой, что отнимает много времени. Специальные платформы уже содержат готовые цепочки процессов, поэтому работа идёт быстрее. Благодаря такому подходу путь от идеи до запуска готового продукта сокращается на 40–60%. Так, компания гораздо быстрее может начать получать прибыль от своих разработок.

Упрощение работы с данными

Нехватка специалистов по машинному обучению — частая проблема. Современные платформы решают её, делегируя создание типовых прогнозных моделей бизнес-аналитикам через удобный интерфейс. Таким образом, ключевые эксперты освобождаются для более масштабных проектов, повышая общую эффективность команды.

Управление рисками

Платформа ведёт подробный цифровой журнал всех этапов работы с моделью — от данных до итоговых решений. Это создаёт необходимую «цифровую цепочку» для отчётности, что упрощает прохождение любых аудитов и гарантирует соблюдение законодательства.

На что нужно обратить внимание, выбирая AI-платформу?

Проверьте расположения данных

Выбор решения должен соответствовать вашей текущей облачной системе. Использование инструментов из другого облака может привести к скрытым издержкам, в первую очередь — на регулярный перенос больших объемов данных.

Чётко сформулируйте цель

Определите, какую именно бизнес-задачу должен решить искусственный интеллект:
  • Прогнозирование: спрос, отток клиентов, вероятность события.
  • Генерация контента: создание текстов, написание или анализ кода.
  • Анализ изображений: распознавание, классификация, работа с видео.

Тестирование перед покупкой

  • Возьмите пробные версии двух наиболее подходящих решений.
  • Запустите на них одинаковые задачи.
  • Сравните, сколько времени и ресурсов потребуется в каждом случае.
  • Выберите наиболее эффективный вариант.

Тренды развития AI-платформ в России 2026

Основные направления развития

Импортозамещение становится ключевым трендом. Российские компании активно разрабатывают собственные AI-решения, способные заменить зарубежные аналоги. Особое внимание уделяется созданию независимых платформ для обработки данных.
Безопасность данных выходит на первый план. Платформы усиливают защиту информации, внедряют шифрование и локальные хранилища, что особенно важно для госсектора и крупных корпораций.
Генеративный AI проникает во все сферы бизнеса. От создания контента до автоматизации производства — технологии становятся доступнее и эффективнее.
Low-code решения набирают популярность. Компании стремятся минимизировать порог входа в AI-разработку, делая технологии доступными для неспециалистов.

Отраслевые особенности

Финансовый сектор активно внедряет AI для анализа рисков и предотвращения мошенничества.
Промышленность использует AI для оптимизации производства и предсказательного обслуживания оборудования.
Ритейл применяет AI для персонализации предложений и управления запасам.
Компания «Софтэкс» активно интегрирует искусственный интеллект, следуя современным трендам. Компания реализует лучшие AI-платформы, чтобы предлагать клиентам безопасные, эффективные и экономически обоснованные решения, отвечающие требованиям российского рынка 2026 года.
]]> Почему компании сокращают штат и инвестируют в ИИ: причины, риски, что делать сотрудникам https://softks.ru/tpost/55cjjgbre1-pochemu-kompanii-sokraschayut-shtat-i-in https://softks.ru/tpost/55cjjgbre1-pochemu-kompanii-sokraschayut-shtat-i-in?amp=true Fri, 15 May 2026 13:46:00 +0300

Почему компании сокращают штат и инвестируют в ИИ: причины, риски, что делать сотрудникам

Крупные компании в России и мире тратят миллиарды на внедрение искусственного интеллекта, но одновременно сокращают тысячи сотрудников. Почему так происходит? На первый взгляд, причина очевидна: новые технологии вытесняют человека, алгоритмы превосходят его в скорости и точности, но реальность сложнее: это не временный кризис, а структурная перестройка рынка труда.

В статье разберём:

  • почему бизнес уменьшает штат на фоне инвестиций в ИИ;
  • какие профессии попадают под удар в первую очередь;
  • что делать сотрудникам, чтобы остаться востребованными.

Четыре причины, почему компании сокращают штат, инвестируя в ИИ

1. Поиск средств на дорогостоящее внедрение ИИ (перераспределение бюджета). Покупка систем, лицензий, развитие инфраструктуры требует денег. Многие компании сокращают персонал, чтобы компенсировать рост затрат. Если средств на ИИ нет в бюджете, их берут из фонда зарплат.

2. Структурная оптимизация, а не только замена ИИ. ИИ часто используют как катализатор структурных изменений. Компании, которые нанимали слишком много сотрудников во время пандемии, теперь используют внедрение искусственного интеллекта как удобный повод и инструмент для пересмотра кадрового состава.

3. Переход от ручного труда к автономным системам. Роль человека меняется: вместо ручного написания кода или создания контента сотрудник контролирует работу ИИ‐агентов и ставит им задачи. Организации сокращают тех, кто выполнял рутину, и оставляют тех, кто умеет управлять алгоритмами.

4. Завышенные ожидания от искусственного интеллекта. Некоторые руководители воспринимают ИИ как «волшебную палочку». Однако 95% инвестиций пока не дают видимого результата. Компании увольняют людей в ожидании будущего роста эффективности, который на данный момент часто оказывается ниже ожидаемого. Увольнения происходят не потому, что сотрудника уже заменил ИИ, а на основе прогноза, что это станет возможным в будущем.

Как искусственный интеллект в банках заменяет сотрудников: автоматизация кредитного скоринга и колл-центров

Финансовый сектор в России — один из лидеров по внедрению ИИ. Банки и страховые компании используют технологии для автоматизации, персонализации и управления рисками.

Кредитный скоринг и выявление мошенничества

Крупные банки уже давно перевели оценку заёмщиков на алгоритмы. Искусственный интеллект анализирует поведение клиентов, обрабатывает неструктурированные данные и выдаёт решение быстрее и точнее человека. Там, где раньше работал целый отдел кредитных инспекторов, сегодня хватает пары специалистов, которые только контролируют работу модели.

Чат-боты и автоматизация клиентского сервиса

Голосовые и текстовые боты сегодня обрабатывают до 80% типовых запросов без участия оператора. Консультации по продуктам, блокировка карт, выписки по счёту — всё это алгоритмы делают сами. Человек подключается только в нестандартных ситуациях или на сложных этапах продажи. Результат — сокращение колл-центров, перевод сотрудников на другие задачи или прямые увольнения.

Банки с помощью алгоритмов автоматизируют не только то, где это дёшево и надёжно. Они создают культуру, в которой любой рутинный процесс рано или поздно автоматизируется. Сотрудникам массовых банковских специальностей (операторы, младшие аналитики, кредитные специалисты) нужно либо осваивать работу с ИИ, либо уходить в смежные сферы.

Когда компания принимает решение заменить человека ИИ?

Признак простой: задача становится шаблонной и измеримой. Если её можно описать инструкцией «сделай А → потом Б → получи В» — она на грани автоматизации. Компания смотрит на трудозатраты, частоту повторения и цену ошибки. И если ИИ справляется не хуже человека, а стоит дешевле, то решение принято.

Массовые увольнения в технологическом секторе — это уже не временное явление, которое проходит с восстановлением рынка. Они стали системными.

Раньше сокращения были циклическими: компания нанимала в период роста и увольняла в период спада. Теперь они становятся структурными. Это видно по двум ключевым признакам:

Увольнения происходят даже при росте выручки. Организации продолжают резать штат, когда их финансовые показатели не просто не падают, а растут. То есть причина не в кризисе, а в смене модели.

Высвобожденные ресурсы направляются не на новый найм, а на автоматизацию. Сэкономленные деньги уходят в ИИ, лицензии, инфраструктуру. Людей уволили, но на их места никого не берут. Функции либо перераспределяются между оставшимися сотрудниками, либо забираются алгоритмом.

Даже когда искусственный интеллект открыто фигурирует в корпоративных планах, компании избегают прямых формулировок о «замене людей». В ход идут другие слова: «реструктуризация», «оптимизация эффективности», «перенаправление ресурсов в AI». Однако суть остаётся прежней. Сокращения есть. ИИ не всегда выступает их единственным виновником, но почти всегда — ускорителем. Компании избавляются от избыточных подразделений, автоматизируют часть процессов и в результате получают возможность справляться с тем же объёмом работы меньшим количеством сотрудников.

Кто под ударом: почему начинающие специалисты, тестировщики и технические писатели теряют работу

В зоне риска не профессии целиком, а функции начального уровня — всё, что состоит из повторяющихся, алгоритмизируемых действий.

Начинающие специалисты. Задачи, которые раньше отдавали новичкам, сегодня всё чаще решаются без участия человека. Генерация шаблонного кода, простая обработка информации, формирование отчётов — со всем этим успешно справляются современные нейросети. Компании больше не хотят вкладываться в долгосрочное обучение. Им выгоднее и быстрее нанять профессионала, который уже умеет работать с ИИ и приносит пользу сразу, без раскачки.

Тестировщики. До 60% рутины (поиск багов, написание простых тестов) нейросети уже забирают. Эти задачи легко описываются алгоритмом, а значит — легко автоматизируются. Человек остаётся только на сложных сценариях и стратегическом тестировании.

Технические писатели. Написание документации по шаблону, описание типовых API, создание справочных материалов — всё это нейросети делают быстро и приемлемо качественно. Человек нужен только на редактуре и вычитке.

Почему сложнее найти работу при росте вакансий: поляризация рынка и спрос на AI-навыки

Главное, что меняется под влиянием ИИ — это не количество вакансий само по себе, а их качественная структура. Бизнес ищет людей активнее, чем раньше, но аккуратнее, адреснее и с более жёсткими требованиями.

Стратегия «возьмём человека и всё объясним в процессе» теперь для организаций неприемлема. Исчез традиционный входной порог в профессию. Рутинные задачи теперь решает ИИ.

Верхний сегмент (разработка, инфраструктура, управление AI-продуктами) продолжает расти: здесь большой спрос, нехватка кадров и рост зарплат.

Нижний сегмент, нацеленный на рутину и операционные процессы, испытывает давление автоматизации.

Особый интерес представляет середина. Как раз специалисты среднего уровня попадают в зону неопределённости: часть их задач автоматизируется, а оставшиеся становятся сложнее и требуют более высокой квалификации.

Владение AI-инструментами даёт преимущество при отборе кандидатов. Исчезает пространство, где можно было набираться опыта на простых задачах. Ужесточаются требования не только к знаниям, но и к скорости адаптации.

Рынок труда растёт, ускоряется и дорожает, но одновременно становится сложнее для входа. Возможностей объективно больше, но реализовать их удаётся всё меньшему количеству людей. Спрос на сотрудников становится избирательным.

Что делать бизнесу?

Перестать гадать, кого ИИ заменит первым. Лучше спросить: как он поможет людям стать незаменимыми? Провести аудит задач, вложиться в обучение и показывать работникам, что нейросети — не конкурент, а инструмент для лучшей работы с клиентами.

Что делать сотрудникам: 4 навыка, которые спасут карьеру в эпоху ИИ

Недостаточно просто использовать ИИ-помощников в рутине и пробовать новые инструменты. Нужно развивать 4 ключевых навыка:

1. Критическое мышление (верификация результатов ИИ).
ИИ иногда генерирует гладкий, уверенный, но ложный ответ.
Чему научиться: проверять факты, находить скрытые допущения, спрашивать откуда данные, замечать, когда ИИ выдаёт желаемое за действительное.

2. Грамотно ставить задачи для ИИ.
В противном случае ИИ будет делать «не то» или «не так».
Чему научиться: разбивать большую задачу на шаги, писать чёткие инструкции (роль → контекст → формат → ограничения), итеративно править результат.

3. Системное мышление. Специалист будущего — не исполнитель одной операции, а «сборщик», который понимает, как результат его работы с ИИ встраивается в общий процесс.
Чему научиться: видеть цепочку целиком, находить узкие места, понимать, где ИИ сейчас бессилен.

4. Эмоциональный интеллект + работа с контекстом. ИИ не знает корпоративной политики, настроения заказчика, страхов, негласных правил, скрытых рисков.
Чему научиться: читать между строк, предвосхищать возражения, адаптировать сухой ответ ИИ под конкретного человека («руководителю — цифры, клиенту — выгоду»), давать обратную связь.

Как из-за ИИ будут трансформироваться профессии

Юрист
Рынок переполнен юристами, а количество вакансий для них сокращается. Выживут те, кто сможет не просто составить договор, но и проанализировать большие массивы судебной практики, оценить риски с помощью цифр или автоматизировать рутинную проверку документов.

IT-специалист
Сфера разработки поляризуется. «Средний программист», который просто пишет код по заданию, — в зоне риска. На смену приходят три новые категории:

  • архитекторы, проектирующие сложные ИИ-системы и управляющие ими на уровне бизнес-стратегии;
  • разработчики, которые глубоко понимают продукт, дизайн или операции;
  • инженеры по контролю качества ИИ. Их ценность — не в написании кода, а в умении находить и отбраковывать «глупые» или неверные результаты, выданные нейросетью.

Маркетолог / копирайтер
Маркетолог, который с помощью цепочки промптов может не просто сгенерировать 10 вариантов текста для объявления, а проанализировать конкурентную среду, составить медиаплан и сформулировать гипотезы для креативов, становится незаменимым. Этот навык сейчас один из самых быстрорастущих.

Рынок больше не ищет копирайтера, который пишет текст с нуля. Компаниям нужен специалист, который:

  • понимает, как работает AI-поиск;
  • умеет ставить задачи нейросетям, чтобы получить качественный черновик;
  • доводит этот черновик до ума — добавляет экспертизу, уникальность, живой голос бренда;
  • мыслит стратегически, а не просто выдаёт общую безликую статью на 3000 знаков.

ИИ трансформирует рынок труда не массовыми заменами, а структурной перестройкой. Исчезают не профессии, а рутинные функции. Увольнения становятся следствием не столько возможностей ИИ, сколько желания бизнеса финансировать его внедрение за счёт фонда оплаты труда. Правила игры изменились — адаптироваться придётся всем: и компаниям, и сотрудникам.
]]>