РСХБ усиливает RAISA: масштабное внедрение ИИ-ассистентов
РСХБ масштабирует ИИ-ассистентов на обновленной платформе RAISA при участии ООО «РСХБ-Автоматизация».
Россельхозбанк (РСХБ) значительно расширил возможности своей платформы искусственного интеллекта RAISA, обеспечив поддержку запуска и масштабирования множества ИИ-ассистентов. Развитием платформы активно занимается команда ИТ-подразделения банка – ООО «РСХБ-Автоматизация».
RAISA (RSHB AI SYSTEMS AND APPLICATIONS) – это комплексное решение для работы с искусственным интеллектом, охватывающее все этапы: от подготовки и контроля качества данных до разработки, внедрения и мониторинга моделей.
Платформа RAISA располагает развитой инфраструктурой для подготовки и обработки данных, проведения экспериментов и документирования моделей. Она обеспечивает стандартизированные процессы создания и тестирования моделей, а также их развертывание и контроль качества в производственной среде. Особое внимание уделено удобству работы для специалистов по моделированию: рабочее пространство объединяет инструменты аналитики, версионирования кода, автоматизации процессов и доступа к корпоративным данным.
По словам директора Департамента больших данных РСХБ Александра Сабурова, платформенный подход является приоритетным для Банка. Он позволяет централизованно управлять всем жизненным циклом ассистентов – от определения моделей и сбора данных до мониторинга ресурсов и оценки финансовой эффективности, что значительно эффективнее, чем реализация отдельных решений.
В рамках обновленной платформы уже внедрены первые ИИ-ассистенты, успешно решающие задачи умного поиска, автоматической генерации документов на основе внутренних стандартов, обработки заявок в ИТ-поддержку и предоставления контекстных подсказок в банковских системах. Это позволяет оптимизировать распределение задач и снизить нагрузку на сотрудников.
В перспективе RAISA будет развиваться за счет расширения интеграций через открытые API и создания передовых механизмов контроля ресурсов. «В условиях стремительного роста потребностей в генеративном ИИ крайне важно учитывать использование токенов и прогнозировать нагрузку», – отметил руководитель лаборатории ИИ Департамента больших данных РСХБ Даниил Потапов.
