ИИ-агенты

В «Газпром-Медиа Холдинге» ИИ-агенты внедряются в нескольких ключевых направлениях. Так, юридический ИИ-агент сможет анализировать договоры и нормативные документы и выявлять риски. В финансовой функции сценарий применения ИИ-агента охватит сверку банковских выписок и подготовку отчетности, проверку зарплат и налогов. Также на финальной стадии реализации находятся пилоты HR-релевантера для первичного скрининга резюме и налоговый аналитик по сведению данных из разных источников. Все ИИ-агенты будут развернуты на собственной защищенной ИТ-инфраструктуре и решать задачи локально (on-premise).

Как отмечает Денис Дворников, директор по ИТ-развитию «Газпром-Медиа Холдинга», внедрение функциональных ИИ-агентов стало закономерным шагом в цифровой трансформации группы и переходе к корпоративным агентным системам. В компании рассчитывают упростить решение задач, снизить порог входа в применение ИИ сотрудниками, автоматизировать процессы, не требующих прямого включения, и в результате снизить нагрузку на сотрудников. Встраивание интеллектуальных агентов в операционные процессы и их объединение с командами сотрудников позволит работать в единой среде и полностью трансформировать привычные подходы и процессы. После завершения пилотирования планируется перейти к полноценному внедрению этих инструментов в других бизнес-функциях. Новые ИИ-решения будут развернуты на внутренней инфраструктуре, что позволит масштабировать и развивать их в будущем без каких-либо ограничений.

В рамках текущего процесса сотрудники «Норникеля» вручную проводят проверки по более чем 100 параметрам, используя данные из договоров, заказов на поставку, ремонтных заказов, служебных записок, протоколов и решений органов управления. Каждая проверка требует значительных трудозатрат, подчинена строгим регламентам предприятия. Кроме того, сотрудникам проблематично выявить комплексные скрытые риски на своем участке контроля.

Решение на базе ИИ-агентов, сСоздаваемое при участии компании «Рексофт», охватит шесть ключевых сценариев: автоматическое распознавание и извлечение данных из документов, аналитическую поддержку специалиста, выполнение проверок информации из разных источников, выявление аномалий и потенциально рисковых действий — таких как внесение изменений в согласованные заказы и перенос сроков поставки. ИИ-агенты позволяют гибко управлять правилами и алгоритмами проверки. В отдельных сценариях предусмотрена возможность автоматического согласования заказов на поставку силами ИИ-агента.

Как отмечает Наталья Артамонова, директор по внедрению генеративного ИИ «Норникеля», в работу берутся только кейсы с понятным экономическим эффектом – например, цифровые контроли, которые снижают влияние человеческого фактора в процессах бюджетирования и управления инвестициями, повышают прозрачность и напрямую влияют на чистый оборотный капитал. При этом критически важны скорость внедрения и постоянная обратная связь от бизнеса: первые пилоты начали тестировать уже через два месяца после старта разработки.

Сейчас завершается первая волна автоматизации контрольных процедур. Далее планируется расширить применение ИИ-агентов на смежные области контроля и другие типы рутинных операций. Эффект от полномасштабного внедрения можно оценить в десятки процентов экономии трудозатрат.

По словам Юлии Козловой, начальника управления бюджетного контроля «Норникеля», уже сейчас ИИ-агент способен автоматически проверять до 80% аналитики по договору, обеспечивая точность проверок на уровне 95–98% и фактически проводя контроль исполнения бюджета в непрерывном режиме. В тестирование решений были вовлечены десятки сотрудников из экономического и инвестиционного направлений, а в дальнейшем результаты работы агентов будут использовать более 10 тыс. сотрудников компании.

Инфраструктурная часть проекта, за которую также отвечает «Рексофт», включает развертывание гибридного решения, сочетающего облачные мощности в Yandex.Cloud и on-premise инфраструктуру общей производительностью 96 тыс. TFLOPS. Совместно с облачными мощностями «Яндекса» и сервисами Yandex AI Studio внедряемая инфраструктура позволяет реализовать комплексные агентские сценарии, соблюдая все требования по информационной безопасности.

Важной особенностью внедряемой архитектуры является ее вендоронезависимость. Построенное решение позволяет заказчику использовать как облачные сервисы и модели «Яндекса», так и любые open source LLM-модели, с возможностью их адаптации под конкретные бизнес-задачи. Такой подход создает технологическую базу для быстрого масштабирования применения ИИ-агентов. «Норникель» получает возможность гибко выбирать между облачной обработкой и on-premise развертыванием в зависимости от степени чувствительности данных и требований конкретного производственного процесса.