Нейросети для бизнеса в 2025 году: обзор ИИ-решений для российских компаний

Содержание

1. Как бизнесу использовать нейросети: примеры по отраслям
2. Нейросети для финансового директора: 7 практических задач
3. Как работать с нейросетью: инструкция для бизнеса
4. Российские нейросети: список и функционал

Как бизнесу использовать нейросети: примеры по отраслям

Нейросеть не заменит специалиста, особенно в сложных финансовых, юридических или стратегических вопросах. Она может ошибаться, выдавать некорректные данные, требовать обучения или адаптации. Тем не менее для тестирования решений, ускорения работы с данными и поиска идей нейросеть может быть полезным помощником.

Ритейл и маркетплейсы

Прогнозирование спроса, управление запасами, динамическое ценообразование, рекомендации товаров.

X5 Group применяют ИИ в работе с ассортиментом, ценообразованием, прогнозированием спроса и пополнением запасов.

Производство

Оценка состояния оборудования, контроль качества с помощью зрительных систем, автоматизация технологических процессов.

«Ростелеком» использует нейросети для выявления нарушений в работе ЖКХ: искусственный интеллект фиксирует проблемы с освещением, нерасчищенные дороги и граффити.

Финансы

Автоматизация обработки транзакций, скоринг, антимошенничество, оценка рисков сделок.

В Сбере нейросети помогают автоматически формировать отчетность, объяснять кредитные решения клиентам на понятном языке, выявлять новые схемы мошенничества и обучать антифрод-системы.

HR

Генерация описаний вакансий, анализ отзывов сотрудников, автоматизация оценок работника по данным.

В HeadHunter нейросети помогают проводить предварительное интервьюирование, планировать интервью, анализировать поведение кандидатов, оценивать культурную совместимость и снижать предвзятость в процессе отбора.

Нейросети для финансового директора: 7 практических задач

Оценка рисков сделки

Анализировать данные контрагента (финансовые отчеты, публичную информацию), проверять долговые обязательства, судебные истории, кредитную нагрузку.

Пример: ИИ может учитывать данные Росстата о социальных условиях в конкретном регионе.

Оценить финансовую устойчивость компании можно с помощью калькулятора D/E.

Оптимизация логистики

Прогнозировать сроки доставки, создавать маршрут, снижать издержки на транспорт и склад.

Пример: СДЭК использует нейросети, чтобы разрабатывать маршруты для курьеров и присваивать коды грузам. ИИ-алгоритмы анализируют данные о пробках, времени доставки, потенциальных заборах грузов по пути, расходе топлива и выстраивают оптимальные маршруты курьеров.

Необходимость учитывать логистику — один из подводных камней при участии в госзакупках. О том, что еще важно учесть при подготовке к закупкам по закону № 44-ФЗ, — в спецпроекте SberCIB.

Управление запасами

Анализировать сезонность, циклы спроса, оптимизировать объемы закупок, снижать издержки от избыточных или устаревших запасов.

Пример: «Росатом» активно применяет нейросети в системах полного жизненного цикла (PLM). С помощью ИИ они понимают, когды выводить новые изделия на рынок и повышать их качество.

Оценка инвестиционной привлекательности проекта

Строить модели оценки NPV/IRR с учетом альтернативных сценариев, чувствительности, рисковых факторов, симулировать сценарии.

Пример: «ДОМ.РФ» предлагает создать сервис для оценки инвестиционной привлекательности территорий. Он будет основываться на геоданных и технологиях искусственного интеллекта.

Контроль cash flow и прогнозирование выручки и затрат

Создавать модели на основе исторических данных и внешних факторов, таких как экономика, сезон, конкуренты, для оценки будущей ликвидности.

Пример: Сбер Бизнес Софт с помощью нейросетей прогнозирует необходимый товарный остаток и продажи. Это автоматизирует планирование, снижает издержки, увеличивает продажи и оптимизирует процессы.

Антифрод-мониторинг и операционные риски

Обнаружение необычных транзакций, проверка контрагентов, проверка соответствия нормативам.

Пример: Сбер использует технологии, которые позволяют обнаруживать дипфейки. ИИ анализирует микроизменения в цветах и другие аномалии.

Как работать с нейросетью: инструкция для бизнеса

Для работы с нейросетью важно понимать, откуда она берет информацию: нейросеть учится на примерах, и ее ответы зависят от данных, на которых она обучена. Поэтому нужно давать максимальный контекст: чем полнее и точнее информация, тем точнее результат.

Важно: качество результата сильно зависит от данных, на которых нейросеть училась, и от того, насколько задача близка к тем примерам, что были в обучающей выборке.

Приведем рекомендации, которые помогут извлечь максимальную пользу в работе с нейросетями.

• Формулируйте задачу четко: «перевести», «сформировать отчет», «проанализировать данные», «сделать прогноз». Указывайте формат результата: например, «составь таблицу с тремя ключевыми сценариями», «дай список рисков сделки по пунктам».
• Указывайте контекст и ограничения: время, бюджет, отрасль, юридические рамки, исходные данные. Например: «курс доллара за последние 12 месяцев», «отрасль: FMCG», «регион: Москва».
• Используйте хорошо подготовленные данные: если нейросеть работает с вашими данными, они должны быть чистыми, структурированными, релевантными. Ошибки в данных приводят к ошибкам в результате.
• Проверяйте и верифицируйте результаты. Для этого настройте этап проверки: финансист, бухгалтер или эксперт смотрит, не делает ли нейросеть ошибку. Это особенно важно при финансовых прогнозах, инвестиционных оценках, налоговых аспектах.
• Корректируйте промт — часто первый вариант не лучший. Попробуйте разные формулировки, задайте уточняющие вопросы, попросите альтернативные сценарии.
• Измеряйте эффект — задайте KPI: сколько времени сэкономлено, на сколько снизились ошибки, как выросла точность прогнозов, сколько денег сэкономили. Это ключ для оценки — оправдались ли инвестиции.

Российские нейросети: список и функционал

Согласно исследованию НИУ ВШЭ, российские организации чаще используют отечественные нейросети. Это может быть связано с ограничениями зарубежных поставщиков или с удобством: нейросети отечественной разработки можно приобрести в рублях, их легче совместить с отечественными программами.

Приведем примеры российских нейросетей.

Kandinsky

Kandinsky — нейросеть для генерации изображений.

Что умеет:

• генерировать изображения по текстовому описанию;
• поддерживать более 100 языков при понимании текстов;
• создавать визуальный контент для маркетинга, каталогов продуктов;
• визуализировать идеи.

СберТех интегрировал Kandinsky в инструмент Product 360, чтобы ритейл мог быстрее получить качественные изображения для карточек продуктов.

GigaChat API

GigaChat — нейросеть для работы с текстами, изображениями, кодом и аналитикой данных.

Что умеет:

• поддерживать работу с текстом, изображениями и кодом;
• анализировать документы;
• структурировать данные;
• генерировать тексты, письма, аналитические отчеты;
• автоматизировать внутренние процессы, клиентские коммуникации, маркетинг и финансовую аналитику.

Для финдиректора: можно использовать для генерации пояснительных записок, финансовых комментариев к отчетности, предварительного анализа данных из ERP/CRM, подготовки прогнозов и бизнес-планов. Через GigaChat API нейросеть интегрируется в корпоративные системы и может помогать автоматизировать отчетность, анализировать транзакции и управлять потоками данных.

Vasilisa

Vasilisa — автономный AI-ассистент.

Что умеет:

• работать локально без постоянного подключения к интернету;
• выполнять поиск и суммирование данных из локальных баз (PDF, XLSX и др.).

Dialoger

Dialoger — система для анализа диалогов в контакт-центрах.

Что умеет:

• распознавать речь, эмоции — может быть полезно для контроля качества работы службы поддержки, отдела продаж и т. д.

Renairo

Renairo — платформа на основе нейросетей для мониторинга звонков в режиме реального времени.

Что умеет:

• анализировать входящие и исходящие звонки;
• автоматически обрабатывать сотни звонков, определяя ключевые точки, качество разговора, слабые места.

CorpGPT

CorpGPT — платформа для разработки ИИ-агентов.

Что умеет:

• автоматизировать бизнес-процессы;
• анализировать данные;
• готовить отчеты;
• взаимодействовать с документами;
• ускорять рутинные задачи.

Бухгалтер и финансовый директор могут использовать сервис, чтобы быстрее подготовить аналитику, оценить точки роста бизнеса, сделать предварительный анализ финансовых данных.

AICont

AICont — система прогнозирования на базе ИИ.

Что умеет:

• прогнозировать поведение клиентов
• анализировать данные для улучшения финансовых показателей.

Финдиректор может использовать AICont, чтобы оценивать риски неплатежей, прогнозировать доходы клиентов, оптимизировать расходы и управлять дебиторской задолженностью.

FinanceBrain

FinanceBrain — чат-бот по финансам и бухгалтерскому учету.

Что умеет:

• совершать финансовые расчеты, хотя функционал пока ограничен: выделяет не все показатели и не всегда в режиме реального времени, могут быть ограничения с данными;
• рассчитывать сценарии;
• оценивать текущую финансовую ситуацию;
• сравнивать варианты развития.

О том, какие задачи стоят перед финансовым директором в 2025 году, рассказали в материале «Задачи финансового директора в 2025 году: чем его обязанности отличаются от работы бухгалтера».

Подпишитесь на рассылку