Своя ИИ-модель для банков, финтеха, страховых, МФО и лизинга

Своя ИИ-модель под вашу задачу.Стоит на вашем сервере.Данные не покидают контур.

Мы не даём доступ к чужому сервису. Мы обучаем для вас собственную компактную ИИ-модель под одну-две задачи, которые съедают время операционного блока: разбор документов, обращений, досье. Модель ставится на обычный сервер внутри вашей сети, работает без интернета и принадлежит вам вместе с данными и кодом. Оплата один раз, фиксированной суммой.

Своя
модель: веса, данные и код ваши
0
байт уходит из контура
1 сервер
обычное железо у вас
2-4 нед.
до измеренного пилота

Зачем компании своя ИИ-модель

Что это закрывает для бизнеса, а не только для ИТ.

01

Пройти проверку ЦБ, РКН и внутренний аудит с ИИ в проде, а не вопреки ему

Своя модель внутри контура не создаёт третьей стороны в обработке ПДн. Нет внешнего вендора, нет трансграничной передачи, нет нового пункта в модели угроз.

02

Масштабировать операционный блок без роста штата и без иностранных API

Объём растёт, стоимость модели нет. Одна фиксированная сумма вместо оплаты за страницу, за токен и вместо двух следующих ставок в бэк-офисе.

03

Закрыть «теневой ИИ»

Дайте сотрудникам собственный разрешённый ИИ, который делает их задачу лучше публичного чат-бота, и они перестанут носить данные клиентов в ChatGPT и телеграм-боты.

Что ваша модель будет делать вместо людей

Каждая строка это кандидат в первый пилот: одна задача, одна метрика, три недели. Под каждую задачу обучается своя компактная модель.

Все задачи →

Что мешает сегодня

И что мы с этим делаем.

ИБ запретила внешние ИИ-API, а 152-ФЗ требует локализации
И правильно. Ваша модель работает внутри вашей сети; в полностью закрытом варианте даже обучение проходит там. Нечего отправлять наружу и нечего запрещать.
Иностранные сервисы могут отключиться в любой момент
Модель на открытых весах стоит у вас и обучена под вас. Отключать нечего: в эксплуатации нет ни одного внешнего вызова.
Универсальные модели уверенно ошибаются на банковских документах
Компактная модель, обученная на тысячах ваших примеров, обычно обходит универсальную именно на этой задаче. Измеряем на вашем эталонном наборе до того, как вы платите за внедрение.
Оплата за токены растёт вместе с объёмом
Токенов нет. Одна фиксированная сумма за обучение и внедрение, дальше электричество вашего сервера.
Своих ML-инженеров нет или они заняты
И не нужны. Двое наших делают задачу от постановки до передачи и отдают пайплайн, который ваши разработчики смогут запускать сами.

Как появляется ваша модель

Отталкиваемся от вашей задачи и метрики успеха, собираем данные, обучаем вашу собственную компактную модель, доказываем результат на эталонном наборе и ставим её на ваш сервер. Модель, данные и код остаются у вас.

  1. Шаг 1
    Определяем задачу

    Одна-две узкие задачи с понятной метрикой успеха. Сначала пишем проверку, потом всё остальное.

  2. Шаг 2
    Собираем данные

    Наши инженеры собирают, чистят и размечают тысячи примеров из ваших реальных данных, с помощью лучших доступных ИИ-инструментов или полностью офлайн, если требуется.

  3. Шаг 3
    Обучаем вашу модель

    Берём компактную модель с открытыми весами и обучаем её под вашу задачу, и только под неё, на ваших данных. Измеряем на эталонном наборе, пока не возьмёт планку.

  4. Шаг 4
    Ставим на ваш сервер

    Поставляется контейнером с OpenAI-совместимым API на ваш сервер, без интернета. Передаём веса, данные и пайплайн: модель принадлежит вам.

Наш подход →

На узких задачах специализированная модель выигрывает у универсальной

Публичные результаты, не наши, команд, которые заменили облачный API на небольшую модель под одну задачу.

97% против 88%

Checkr: дообученная Llama-3-8B против GPT-4 на классификации проверок кандидатов. ~$800/мес вместо $7-12 тыс., 0,5 с вместо 15 с.

25 из 27

Predibase «LoRA Land»: дообученные 7B-адаптеры сравнялись с GPT-4 или обошли её на 25 из 27 задач, каждая обучена менее чем за $8 GPU-времени.

Gartner прогнозирует: к 2027 году организации будут использовать небольшие специализированные модели втрое чаще, чем универсальные LLM.

Источники на странице FAQ. Ваши цифры будут другими, именно это и измеряет пилот.

Своя локальная модель против облачного API

Облачный API большой моделиСвоя модель на вашем сервере
Куда уходят данныеНа серверы вендора, часто в другую юрисдикциюОстаются внутри вашей сети
Модель оплатыЗа токены, бессрочно, по цене вендораОдна фиксированная сумма + сервер, который у вас уже есть
ЗадержкаСекунды, зависит от интернетаДоли секунды, локально
Точность на вашей задачеХорошая, общаяОбычно равная или выше, модель собрана под неё
Кому принадлежитВендору; вы арендуете доступВам: веса, данные, код
Риск вендораОтключение моделей, смена цен и условий, санкцииОтключать нечего, внешних вызовов нет
Работает офлайнНетДа
Свободный чат, код, рассужденияОтличноНе цель, одна задача, сделанная хорошо

Одна фиксированная сумма за задачу

От 700 000 ₽ за обучение и внедрение вашей модели. Два инженера, данные, обучение, проверка, установка на ваш сервер и дообучение через месяц после запуска. Без оплаты за токены и без обязательной подписки: модель ваша, платить за её использование не нужно.

Типичные первые задачи сегмента (маршрутизация, категоризация, извлечение из чистых PDF) находятся в нижней части диапазона. Сканы и фото документов, планка 98% и полностью закрытая сборка поднимают цену; что именно влияет, описано на странице пилота.

Пилот и цены →

Свою модель мы обучаем и для

Тот же метод, другие задачи. Выберите страницу, где говорят на вашем языке.

Для
Госсектор и госкомпании

Ведомства, МФЦ, учреждения и компании с госучастием: собственная ИИ-модель в изолированном контуре, без внешних сервисов.

Для
Крупный бизнес и корпорации

Холдинги и крупные компании любой отрасли: своя ИИ-модель на своих серверах, чтобы никто не боялся утечки.

Запустите пилот на своих данных

Две-четыре недели. Одна задача. Измеримый результат до того, как вы примете решение.

Запустить пилот →