ПРОДУКТЫ И КОМПЕТЕНЦИИ «ЭТАЛОНА»
Искусственный интеллект, которым можно управлять.
«Эталон AI» объединяет продукты, обучение и инженерный подход к внедрению искусственного интеллекта. Начинаем с задачи бизнеса, проверяем решение в пилоте и связываем результат с понятными критериями качества.
01 / AI SECURITY
Безопасность генеративного ИИ
Защищаем весь жизненный цикл ИИ: от источников данных и тестирования модели до запросов пользователей и действий агентов. Проверка охватывает модель, подключённую базу знаний, инструменты и правила доступа.
- Реестр ИИ-активов, источников данных и доступных инструментов.
- Проверки на промпт-инъекции, обход инструкций и раскрытие конфиденциальных данных.
- Тестирование RAG и агентных сценариев; приоритизация найденных рисков.
- Контроль обращений к LLM, маскирование чувствительных данных, журналы событий и участие человека в критичных действиях.
Карта рисков, сценарии проверки, отчёт о найденных проблемах и план усиления защиты.
02 / DEVSECOPS
Безопасная разработка и инфраструктура
Встраиваем безопасность в путь от кода до эксплуатации. Результаты проверок возвращаются в задачи разработчиков, а состав программных компонентов и происхождение артефактов остаются прослеживаемыми.
- Проверки исходного кода, открытых компонентов, лицензий и секретов.
- Контроль мобильных приложений и защита готовых сборок.
- Защищённый Git, доверенное хранилище артефактов и проверки в конвейере CI/CD.
- Единая картина уязвимостей, приоритизация, правила допуска сборок и контроль исправлений.
Инструментальные направления
Согласованный контур безопасной разработки: инструменты, правила, ответственность и отчётность под задачи компании.
03 / AI TRANSFORMATION
Обучение команд и ИИ-трансформация
Обучение строится вокруг рабочего процесса заказчика. Команда использует свои материалы, создаёт решение по ходу программы и учится самостоятельно проверять и развивать результат.
- Управлять ИИ: постановка задач, промптинг, документы, отчёты, аналитика и ассистенты под роли.
- Строить агентов: подключение инструментов, таблиц и событий с понятными правами и правилами действий.
- Создавать системы: несколько агентов и людей, распределённые роли, общая память и контроль результата.
- Проверять применение: критерии качества, тестирование на рабочих ситуациях и доработка по обратной связи.
Рабочие шаблоны, ассистент или агентный процесс под выбранную задачу и команда, которая умеет его поддерживать.
04 / AI PORTFOLIO · АНАЛИТИКА
AI-портфели и анализ риска
Исследуем алгоритмические подходы к портфелям: рыночные сигналы, изменение долей активов и правила ограничения риска. Методика раскрывается через сопоставимые исторические сценарии и обсуждение допущений модели.
- Анализ рыночных сигналов и изменения уровня риска.
- Формирование и тестирование правил портфельной модели и её лимитов.
- Сравнение подходов на общей истории данных с разбором допущений и издержек.
- Демонстрация методики, разбор просадок и результатов исторического тестирования.
Понимание логики модели, её ограничений и критериев оценки риска — до принятия решений о применении.
Финансово-аналитическое направление представлено отдельно от строительных решений. Результаты исторических тестов не гарантируют будущую доходность. Условия применения финансовых продуктов рассматриваются отдельно.
Обсудить AI-проект ↗Одна задача. Проверяемый пилот. Масштабирование.
Согласуем данные, доступы, границы автоматизации и критерии результата до старта. После пилота принимаем решение о дальнейшем внедрении.
- 01
Задача
Выбираем процесс, ограничения и ожидаемый результат.
- 02
Пилот
Работаем на согласованных данных и реальных сценариях.
- 03
Оценка
Проверяем качество, риски и применимость решения.
- 04
Масштаб
Передаём знания команде и расширяем работающий контур.