Главная
Как создать закрытую корпоративную нейросеть
Корпоративные нейросети становятся важным инструментом для бизнеса, позволяя повысить производительность, снизить затраты и улучшить безопасность данных. Такие системы адаптируются под конкретные задачи организации, но их создание требует значительных ресурсов и времени.
Что это значит для бизнеса
Подробнее о разработке и внедрении корпоративных нейросетей читайте в полной версии статьи.
В 2024 году уровень использования AI организациями в России достиг 43%, а в мире этот показатель 55%. Внедрение нейросетевых технологий повышает производительность, снижает расходы, увеличивает прибыль. Особое место занимают закрытые корпоративные нейросети, разработанные под нужды конкретного бизнеса.
Разберём преимущества закрытой сети и подходы к её разработке и внедрению.
Что такое корпоративная нейросеть
Корпоративная нейронная сеть — специализированная сеть, разработанная для задач конкретной организации. Решения адаптированы под потребности бизнеса, более безопасны, чем общедоступные; могут работать с конфиденциальными материалами («Ведомости»). Часто используются LLM (large language models), большие языковые модели, обученные на огромном массиве информации. Они не просто ищут сведения, но понимают вопрос, анализируют данные, генерируя осмысленные ответы с учётом заложенных корпоративных параметров.
Компании могут строить внутренние сети, используя технологии общедоступных сервисов и адаптируя их под свои нужды.
Светлана Сафронова,
управляющий директор, начальник управления по развитию AI-решений Сбербанка:
GigaChat способен анализировать различные типы данных. При этом нейросетевая модель их не запоминает и после обработки запроса никакой информации не остаётся. Это расширяет её спектр в бизнес-кейсах: от клиентской поддержки до управления рисками и автоматизации внутренних процессов.
Безопасная обработка данных открывает новые возможности для внедрения искусственного интеллекта (AI) в финансовую сферу, здравоохранение и государственные сервисы.
Основные характеристики корпоративных нейросетей
Глобальный рынок корпоративного AI (млрд)
Источник: Precedence Research
Объём российского рынка LLM-продуктов для бизнеса в 2024 году — 35 млрд рублей. Из них 33 млрд — сервисы on-premise (хранение и обработка всех данных происходят на внутренней инфраструктуре заказчика) и только 2 млрд — облачные решения (РБК).
35
млрд ₽
объём LLM-рынка в России
Применение корпоративных нейросетей
Светлана Сафронова подчёркивает, что искусственный интеллект (AI) играет ключевую роль в цифровой трансформации бизнеса, значительно повышая эффективность и производительность компаний. Нейросетевые модели оперативно обрабатывают и анализируют большой объём информации, генерируют тексты разных форматов, выполняют суммаризацию, поддерживают качественный диалог с пользователем, пишут программные коды. Чат-боты и виртуальные помощники на базе генеративного искусственного интеллекта обеспечивают круглосуточную поддержку клиентов, автоматизируя общение в текстовых каналах коммуникации и снижая нагрузку на специалистов профильной службы. «AI становится помощником, позволяющим компаниям выстраивать стратегию устойчивого развития и повышать свою конкурентоспособность», — говорит эксперт.
Например, один из крупных российских ритейлеров применяет корпоративную нейросеть для прогнозирования спроса. Она помогает определять ассортимент магазинов, оптимизировать расходы при логистике, управлять персоналом, отслеживать товары на полках (ТАСС).
Светлана Сафронова,
управляющий директор, начальник управления по развитию AI-решений Сбербанка:
Более 15 000 внешних клиентов различных сфер деятельности использует GigaChat. Его интегрируют в готовые решения, на его базе разрабатывают новые сервисы. Например, банки активно используют чат-ботов для клиентской поддержки и AI-ассистентов для помощи аналитикам и финансистам. В сфере здравоохранения внедряют ассистентов фармацевтов, чат-боты для онлайн-диагностики и системы анализа медицинских изображений, в ритейле — в платформы по предоставлению персональных рекомендаций клиентам на основе их предпочтений и истории покупок. Образовательные учреждения работают с AI-платформами онлайн-обучения для создания интерактивных уроков и проверки домашних заданий. Государственные органы используют «умных» помощников, которые помогают гражданам получать информацию об услугах, подавать заявки и отслеживать статус дел.
В бизнесе закрытые нейросети участвуют в планировании деятельности региональных отделений, генерации вакансии, скоринга резюме, интеллектуального поиска в корпоративном мессенджере, обработки обращений.
Примеры использования корпоративных нейросетей:
Источники данных для обучения
«Образовательный процесс» для корпоративной нейросети основан на внутренних источниках организации:
Также в качестве источника используют дата-сеты, содержащие отраслевую информацию, анонимизированные сведения о клиентах или открытые наборы данных.
Цель — создать интеллектуальную систему, адаптированную под особенности бизнеса.
Алексей Борщов,
руководитель AI-продуктов Just AI:
Решение о разработке своей LLM должно быть основано на тщательном анализе бизнес-задач и ресурсов. Просто идти за трендами не лучшая стратегия. Стоит рассмотреть следующие вопросы:
— есть ли задачи (обработка документов, анализ клиентской базы, персонализация предложений, прогнозирование спроса, автоматизация поддержки), которые можно упростить или улучшить с AI?
— достаточно ли информации для обучения качественной модели?
— есть ли у компании ресурсы для разработки и поддержки LLM? Для своей системы нужны специалисты, вычислительные мощности, бюджет на масштабирование решения.
Что важно учесть при строительстве корпоративной нейросети
Своя нейросеть даёт больше контроля над данными и безопасностью, но процесс её внедрения сложен и дорог и требует долгосрочного планирования.
Повышенная безопасность данных
Закрытая нейросеть ограждает от утечек конфиденциальной информации. В 2024 году инвестиции в средства защиты данных в России выросли на 20%, достигнув 23 млрд рублей, что подчёркивает важность безопасности («Ведомости»).
Высокая цена защиты
Безопасность требует масштабных вложений в инфраструктуру, разработку механизмов шифрования, мониторинг угроз, постоянное обновление системы защиты. Это увеличивает сложность внедрения, повышает траты на сопровождение.
Дополнительные издержки
В отличие от внешних решений при использовании закрытой нейросети организация должна поддерживать ИТ-инфраструктуру, обеспечивать её масштабируемость, обновлять программные компоненты («Сноб»). Без доступа к облачным мощностям и готовым решениям труднее внедрять технологии, что может замедлить развитие системы.
Экономическая эффективность
Хотя внедрение корпоративной нейронной сети — дорогостоящий процесс, в перспективе она может оказаться более рентабельной, чем подписка на сторонние AI-сервисы. 94% компаний в России, внедрившие собственные решения, отмечают снижение операционных затрат, а также повышение эффективности работы.
94%
компаний снизили затраты благодаря AI
Светлана Сафронова,
управляющий директор, начальник управления по развитию AI-решений Сбербанка:
GigaChat играет роль катализатора идей и ускорения рабочих процессов. Основываясь на анализе текущих трендов, запросов клиентов и предложений конкурентов, он способен генерировать идеи для создания новых продуктов или услуг. Это позволяет бизнесу принимать более обоснованные решения и быстрее выходить на рынок. Также нейросетевая модель становится помощником в разработке более детализированных концепций будущих продуктов с развёрнутым описанием возможных сценариев использования и целевой аудитории. GigaChat помогает в создании прототипов, значительно ускоряя тестирование гипотез и выявление лучших решений. Помимо этого, искусственный интеллект способен смоделировать различные сценарии использования нового продукта, выявляя слабые стороны и позволяя совершенствовать концепцию ещё до выхода на рынок.
Высокие требования к инфраструктуре и поддержке
Модель нуждается в вычислительных ресурсах, а закрытая среда ограничивает гибкость масштабирования (РБК). Кроме начального развертывания, необходима регулярная поддержка: мониторинг, устранение уязвимостей, дообучение для соответствия бизнес-требованиям.
Алексей Борщов,
руководитель AI-продуктов Just AI:
Из скрытых затрат можно выделить: подготовку информации (очистку, разметку, аугментацию), интеграцию с существующими системами, а также поддержку и обновление модели, безопасность данных.
Снижение зависимости от сторонних сервисов
Собственная разработка уменьшает зависимость от облачных провайдеров, внешних поставщиков технологий (РБК), что важно в условиях санкционных рисков.
Гибкость и кастомизация
Корпоративную нейронную сеть разрабатывают под конкретные задачи бизнеса, её можно адаптировать к меняющимся условиям. Обучение на внутренних данных компании делает нейросеть точнее («Сноб»).
Сложность разработки и долгий цикл внедрения
Кастомизация корпоративной нейросети требует много времени. Обучение модели на внутренних данных, тестирование, адаптация к изменяющимся условиям, постоянная поддержка делают её создание сложным и длительным. Здесь нет быстрого развёртывания, развитие системы идёт постепенно.
Как построить нейросеть
Создание нейросети требует учёта ряда критически важных аспектов («Сноб»).
Определение потребностей
Следует определить процессы, подлежащие автоматизации, и информацию, которую необходимо обработать. Это позволит сосредоточиться на основных направлениях и избежать избыточных функций.
Подготовка и сбор данных
Очистка и структурирование информации, на которой будет обучаться нейросеть, обеспечение их актуальности, полноты и валидности. Качество исходных данных влияет на работу модели.
Выбор инфраструктуры
Определение площадки, где будет развернута нейросеть:
Разработка модели
Выбор алгоритмов машинного обучения, формирование архитектуры нейросети, обучение её на подготовленной информации. Для этого могут потребоваться специалисты по data science (анализу данных), а также AI.
Тестирование и валидация
Тестирование модели, выявление, исправление ошибок, оптимизация работы. Нейронная сеть должна проверяться на реальных данных.
Интеграция в бизнес-процессы
После тестирования нейронную сеть внедряют в рабочие процессы компании и интегрируют с существующими ИТ-системами (CRM, ERP, BI-инструменты).
Поддержка и развитие
Регулярное обновление нейронной сети, обучение её на новой информации, совершенствование алгоритмов, адаптация системы к изменениям в бизнес-среде.
Создание закрытой корпоративной нейронной сети — сложный, но оправданный шаг для крупных компаний. Такой проект требует инвестиций, но в перспективе становится конкурентным преимуществом, адаптируя технологии AI под бизнес, с сохранением высокого уровня безопасности.