Соблюсти ПОД ФТ, сохранить клиентов: post #606 — TG.ME

Коллеги! Удалось ли сходить на Data Day 2026? Было очень познавательно! Вот их пост релиз: Data Day 2026: компании переходят от экспериментов с ИИ к управлению бизнесом на основе данных Пятый ежегодный форум Data Day 2026, состоявшийся 9 июля в Москве, привлек более 2000 регистраций. На мероприятии выступили 90+ спикеров — ведущих экспертов по работе с данными и ИИ в разных сегментах экономики. Организатор — ИД «Регламент». На пяти треках форума («Финтех», «Ритейл», «Агропром», «Путешествия и транспорт», «Персональная эффективность») эксперты обсудили, как данные и искусственный интеллект переходят из зоны экспериментов в основу управленческих решений и новых бизнес-моделей. По их оценке, именно способность компаний интегрировать данные в процессы принятия решений и выстраивать управляемые AI-модели становится ключевым фактором конкурентоспособности. Открывающая панельная дискуссия с участием представителей Ассоциации больших данных, Банка России, ВТБ, ДОМ.РФ Технологии, Альфа-Банка, Группы «Черкизово» и онлайн-школы MLInside задала стратегическую повестку: AI-центричность рассматривается как базовое условие развития финансового сектора и смежных отраслей. Участники дискуссии сошлись во мнении: главный вопрос сегодня уже не в доступности технологий искусственного интеллекта, а в качестве фундамента, на котором они строятся. Данные остаются ключевым активом, но сами по себе не создают ценности — они должны отражать реальные бизнес-процессы и быть встроены в понятную систему управления. Отдельным вызовом становится переход от накопления данных к их совместному использованию. Отраслевые платформы и механизмы безопасного обмена позволяют превращать разрозненную информацию в практические инструменты — от аналитики до AI-решений, которые дают измеримый бизнес-эффект. При этом искусственный интеллект не исправляет слабые места организации автоматически: если процессы не выстроены, а данные остаются фрагментированными — он лишь усиливает существующий хаос. Эксперты отметили, что компаниям важно смотреть не только на самые востребованные и модные технологии: нередко именно «скучные» сценарии дают наиболее ощутимый результат. Еще один важный вывод: внедрение AI меняет не только технологический ландшафт, но и подход к работе с людьми. Основной эффект при этом проявляется не столько в сокращении команд, сколько в перераспределении ресурсов: освобожденное время и экспертиза направляются на новые задачи, развитие продуктов и повышение эффективности бизнеса. Трек «Финтех» был посвящен практическим сценариям внедрения AI и выстраиванию дата-платформ и архитектуры данных. Были представлены кейсы использования AI-агентов в банковских процессах, включая скоринг, кредитование, антифрод и работу с задолженностью. Отдельный фокус — на развитии AI-ассистентов как интерфейса взаимодействия с клиентом и применении генеративных моделей для анализа неструктурированных данных. Участники также обсудили переход от пилотных проектов к промышленной эксплуатации и вопросы оценки экономической эффективности AI-инициатив. В числе ключевых вызовов — расчет совокупной стоимости владения LLM-решениями, обеспечение безопасности данных и соответствие регуляторным требованиям при сохранении скорости вывода продуктов на рынок. В треках «Ритейл» и «Агропром» участники зафиксировали переход к использованию данных как инструмента управления бизнесом. В ритейле это проявляется в построении end-to-end процессов — от управления ассортиментом до персонализации и логистики в реальном времени. В агросекторе — в применении AI для прогнозирования урожайности, ценообразования и оптимизации продаж, при этом часть решений уже демонстрирует измеримый экономический эффект. В транспортной и тревел-индустрии ключевым фактором становится не доступ к данным, а скорость и точность принятия решений на их основе. Участники отметили, что в условиях высокой конкуренции выигрывают компании, способные оперативно трансформировать данные в управленческие действия. Отдельные сессии были посвящены роли человека и управлению данными.