ИИ получает не просто вопрос. Он получает роль, данные и границы действий.
Финкомтех ИИ — платформа для создания корпоративных агентов, которые работают с промтами, подключаемыми языковыми моделями, документами и данными экосистемы. В интеграционных сценариях агенту могут быть доступны разрешённые действия в связанных системах — в пределах настроенных прав и правил выполнения.
Читать
Искать документы, получать доступные данные и использовать согласованный корпоративный контекст.
Анализировать
Сопоставлять информацию, формировать объяснение, рекомендации и варианты решения.
Подготавливать
Формировать проект заявки, операции, команды или запуска процесса для проверки человеком.
Выполнять разрешённое
В отдельно настроенном сценарии агент может вызывать доступный инструмент в пределах заданных прав.
Помогать человеку или работать по заданному сценарию
Режим определяется задачей, доступными данными, подключёнными инструментами и моделью контроля.
Работает рядом со специалистом
Ищет информацию, анализирует корпоративный контекст, помогает разобраться в документах, данных, логах и производственной ситуации.
Работает внутри разрешённого контура
Может получить событие, собрать контекст и перейти к разрешённому следующему шагу в заранее настроенном сценарии.
Модель — только один слой рабочего агента
Для реального корпоративного сценария нужны задача, данные, модель, инструменты, полномочия и журнал работы.
Промт и роль
Задаёт назначение агента, рабочий контекст и ожидаемый формат результата. Промты можно тестировать и версионировать.
Языковая модель
Архитектура предусматривает подключение различных LLM — open-source и коммерческих.
RAG-контекст
Агент может использовать корпоративные документы и подключённые данные как внешний контекст для ответа.
Инструменты
Агенту назначаются доступные интеграционные инструменты для обращения к связанным системам.
Полномочия
Определяется, какие данные доступны, какие операции допустимы и где требуется подтверждение человека.
Журнал
Запросы и действия сохраняются для контроля, разбора и аудита.
Не «доступ ко всей системе», а разрешённый контракт действий
Каждая интеграция настраивается под конкретную задачу.
Поиск документов, регламентов и связанного контекста.
Подготовка или инициирование доступного процесса.
Получение данных или подготовка разрешённой операции, например заявки.
Получение доступных данных или вызов отдельно разрешённой интеграционной команды.
Между вопросом и действием есть контрольные точки
Событие или запрос
Пользователь или подключённая система передаёт агенту задачу.
Контекст
Агент получает необходимые документы и доступные данные.
Анализ
Модель формирует следующий шаг в рамках заданной роли.
Проверка прав
Действие сопоставляется с разрешёнными инструментами и правилами сценария.
Подтверждение или выполнение
В зависимости от класса операции действие подтверждается человеком или передаётся разрешённому инструменту.
Журнал
История запроса и действий остаётся для контроля и последующего разбора.
Автономность расширяется после проверки сценария
Для корпоративного ИИ важно не только, что умеет модель, но и где проходит граница её полномочий.
Сначала ограниченный контур. Потом — больше полномочий.
Это рекомендуемая модель внедрения агентных сценариев: сначала агент работает с ограниченным набором данных и операций, затем доступ можно расширять после проверки результата.
Ограничить данные
Агент получает только необходимый для своей задачи контекст.
Ограничить инструменты
Доступны только предусмотренные конкретным сценарием операции.
Разделить уровни
Чтение, подготовка изменения и непосредственное выполнение — разные классы полномочий.
Определить подтверждение
Для чувствительных операций задаётся необходимый уровень человеческого контроля.
Сохранять историю
Запросы и действия фиксируются для проверки и анализа.
Сократить путь от вопроса к рабочему действию
Без универсальных процентов: эффект зависит от данных, сценария и глубины интеграции.
Меньше ручного поиска
Агент может собирать доступный контекст из документов и корпоративных данных.
Быстрее первичный анализ
Пользователь получает инструмент для проверки ситуации и подготовки следующего рабочего шага.
Меньше повторяемой рутины
Типовые операции по поиску, анализу и подготовке материалов могут переноситься в агентные сценарии.
Управляемая автоматизация
Полномочия агента можно расширять постепенно по мере подтверждения конкретного сценария.
Дайте ИИ контекст. Затем — ровно столько полномочий, сколько нужно задаче.
Выберем реальный сценарий, определим данные, модель, роль агента, интеграции и правила контроля — и проверим всё на пилоте.
ИИ получает не просто вопрос. Он получает роль, данные и границы действий.
Финкомтех ИИ — платформа для создания корпоративных агентов, которые работают с промтами, подключаемыми языковыми моделями, документами и данными экосистемы. В интеграционных сценариях агенту могут быть доступны разрешённые действия в связанных системах — в пределах настроенных прав и правил выполнения.
Читать
Искать документы, получать доступные данные и использовать согласованный корпоративный контекст.
Анализировать
Сопоставлять информацию, формировать объяснение, рекомендации и варианты решения.
Подготавливать
Формировать проект заявки, операции, команды или запуска процесса для проверки человеком.
Выполнять разрешённое
В отдельно настроенном сценарии агент может вызывать доступный инструмент в пределах заданных прав.
Помогать человеку или работать по заданному сценарию
Режим определяется задачей, доступными данными, подключёнными инструментами и моделью контроля.
Работает рядом со специалистом
Ищет информацию, анализирует корпоративный контекст, помогает разобраться в документах, данных, логах и производственной ситуации.
Работает внутри разрешённого контура
Может получить событие, собрать контекст и перейти к разрешённому следующему шагу в заранее настроенном сценарии.
Модель — только один слой рабочего агента
Для реального корпоративного сценария нужны задача, данные, модель, инструменты, полномочия и журнал работы.
Промт и роль
Задаёт назначение агента, рабочий контекст и ожидаемый формат результата. Промты можно тестировать и версионировать.
Языковая модель
Архитектура предусматривает подключение различных LLM — open-source и коммерческих.
RAG-контекст
Агент может использовать корпоративные документы и подключённые данные как внешний контекст для ответа.
Инструменты
Агенту назначаются доступные интеграционные инструменты для обращения к связанным системам.
Полномочия
Определяется, какие данные доступны, какие операции допустимы и где требуется подтверждение человека.
Журнал
Запросы и действия сохраняются для контроля, разбора и аудита.
Не «доступ ко всей системе», а разрешённый контракт действий
Каждая интеграция настраивается под конкретную задачу.
Поиск документов, регламентов и связанного контекста.
Подготовка или инициирование доступного процесса.
Получение данных или подготовка разрешённой операции, например заявки.
Получение доступных данных или вызов отдельно разрешённой интеграционной команды.
Между вопросом и действием есть контрольные точки
Событие или запрос
Пользователь или подключённая система передаёт агенту задачу.
Контекст
Агент получает необходимые документы и доступные данные.
Анализ
Модель формирует следующий шаг в рамках заданной роли.
Проверка прав
Действие сопоставляется с разрешёнными инструментами и правилами сценария.
Подтверждение или выполнение
В зависимости от класса операции действие подтверждается человеком или передаётся разрешённому инструменту.
Журнал
История запроса и действий остаётся для контроля и последующего разбора.
Автономность расширяется после проверки сценария
Для корпоративного ИИ важно не только, что умеет модель, но и где проходит граница её полномочий.
Сначала ограниченный контур. Потом — больше полномочий.
Это рекомендуемая модель внедрения агентных сценариев: сначала агент работает с ограниченным набором данных и операций, затем доступ можно расширять после проверки результата.
Ограничить данные
Агент получает только необходимый для своей задачи контекст.
Ограничить инструменты
Доступны только предусмотренные конкретным сценарием операции.
Разделить уровни
Чтение, подготовка изменения и непосредственное выполнение — разные классы полномочий.
Определить подтверждение
Для чувствительных операций задаётся необходимый уровень человеческого контроля.
Сохранять историю
Запросы и действия фиксируются для проверки и анализа.
Сократить путь от вопроса к рабочему действию
Без универсальных процентов: эффект зависит от данных, сценария и глубины интеграции.
Меньше ручного поиска
Агент может собирать доступный контекст из документов и корпоративных данных.
Быстрее первичный анализ
Пользователь получает инструмент для проверки ситуации и подготовки следующего рабочего шага.
Меньше повторяемой рутины
Типовые операции по поиску, анализу и подготовке материалов могут переноситься в агентные сценарии.
Управляемая автоматизация
Полномочия агента можно расширять постепенно по мере подтверждения конкретного сценария.
Дайте ИИ контекст. Затем — ровно столько полномочий, сколько нужно задаче.
Выберем реальный сценарий, определим данные, модель, роль агента, интеграции и правила контроля — и проверим всё на пилоте.