© Пресс-служба Сбербанка
Российские регионы активно внедряют региональный инвестиционный стандарт, кто-то в пилотном режиме, а некоторые уже перешли в рабочий режим его применения. В параллели с этим власти разных уровней интегрируют в рабочие процессы технологии на базе искусственного интеллекта. Разбираемся, может ли искусственный интеллект (ИИ) в целом и ИИ-агенты в частности повысить эффективность работы с инвесторами, и как встроить инструменты с использованием ИИ в ДНК управленческих команд, которые отвечают за развитие инвестиционного потенциала в российских регионах.
С инициативой развивать свой инвестиционный потенциал посредством технологических нововведений пока выступают самые продвинутые регионы. Но и те действуют по отдельным направлениям. Самое массовое — цифровизация инвестиционных карт и порталов, это базовый элемент стандарта, и многие регионы уже далеко продвинулись в развитии этого направления. Второй уровень — ИИ-помощники, которые в текущей повестке часто называют «ИИ-агентами». Технически это, как правило, диалоговые сервисы на основе большой языковой модели с подключенной базой знаний организации. Они способны отвечать на вопросы пользователя, подбирая релевантную информацию из этой базы. Третий уровень — непосредственно ИИ-агенты: автономные программные решения, способные анализировать большие массивы данных, выявлять закономерности и самостоятельно выполнять определённые бизнес-процессы. Применительно к работе с инвесторами это, например, моделирование бюджетных последствий инвестиционных решений и формирование персонализированных инвестпредложений. Этот уровень в России пока находится на стадии формирования.
«На сегодняшний день уже 90% регионов применяют решения Сбера c использованием искусственного интеллекта в самых разных сферах — от здравоохранения и образования до сельского хозяйства и государственного управления, и эта междисциплинарная зрелость технологии создаёт основу для её использования в работе с инвесторами. Мы видим, как субъекты РФ последовательно переходят от «базовой цифровизации» к более сложным сценариям, включая ИИ-агентов, и благодаря этому получают не только сервисные, но и измеримые бюджетные эффекты», — отмечает вице-президент — председатель Среднерусского банка Сбербанка Евгений Титов. Например, Московская область по итогам 2025 года достигла экономического эффекта в 2,5 млрд рублей в год, а ИИ выявил более полумиллиона нарушений содержания территорий субъекта. В регионе уже работают 5 совместных со Сбером проектов с использованием ИИ.
В Сбере подчеркивают, что потенциал ИИ раскрывается не за счет одного «прорывного» решения, а за счет накопления инструментов, которые встраиваются в повседневный управленческий контур на разных уровнях. Так, система «Нестор.BRIEF», разработанная партнёром Сбера — группой компаний ЦРТ, ведет интеллектуальное сопровождение совещаний: записывает аудио, формирует стенограмму с разделением по спикерам, обрабатывает результаты с готовыми наборами промптов и сразу после встречи рассылает итоги. Применительно к инвестиционной работе это означает, что стратегическая сессия с инвесторами или совещание по конкретному проекту перестает «исчезать» в неструктурированных записях — каждое решение или поручение оказывается в едином цифровом архиве.
Если же регион ставит целью добиться качественной трансформации работы с инвесторами, ему помогут автономные мультиагентные системы — ИИ-агенты. Они способны изменить логику работы инвестора с региональными данными и обеспечить переход от статичных инвестиционных паспортов к динамическому, постоянно обновляемому портрету территории. Фундаментом таких изменений становятся платформы класса бизнес-аналитики и визуализации данных. Характерный пример из портфеля решений Сбера — «Навигатор BI». Платформа агрегирует статистику, демографические показатели, данные о кадровом рынке, инфраструктуре, логистике и потребительской активности в единой среде. Для регионального инвестиционного процесса это означает принципиально иной уровень прозрачности и оперативности: возможность иметь под рукой готовую аналитическую картину, в которой регион сопоставляется с конкурентами по логистической связности, потребительскому трафику, активности промышленных объектов и динамике строительства.
Более того, у регионов уже сейчас есть возможность создавать собственных ИИ-агентов. Например, с помощью AgentNavigator — платформы для разработки и использования навыков и агентов на базе генеративного ИИ. Она построена на собственных разработках группы компаний ЦРТ и российской большой языковой модели от Сбера — GigaChat, имеет единый визуальный интерфейс и инструменты аналитики для постоянного контроля и настройки работы агентов, поддерживает подключение различных внешних источников данных: информационных систем, баз данных, баз знаний. Платформа легко масштабируется для крупного бизнеса и госсектора. По данным группы компаний ЦРТ, её внедрение снижает нагрузку на службы поддержки на 60%.
«По нашим оценкам, порядка 70% проблем внедрения ИИ носят организационный характер, а не технический. Поэтому наша ключевая задача — не просто дать технологию, а сформировать культуру работы с ней. Мы последовательно развиваем как технические, так и управленческие навыки, и сегодня под это выстроен большой портфель программ —
от подготовки молодых специалистов до интенсивов для руководителей регионов», — подчеркивает Евгений Титов.
Например, в кампусе в Ярославле за два года через 13 отборочных «бассейнов» прошло порядка 2 тыс. человек, более 600 получили приглашения на обучение, а около 100 выпускников уже работают в ведущих компаниях и государственных учреждениях Ярославской области. Параллельно запущена «ГигаАкадемия», нацеленная на подготовку руководителей и специалистов в области создания и управления мультиагентными ИИ-системами. Кроме того, Сбер проводит «Цифровые дни» и дизайн-сессии для муниципалитетов, кастомизированные обучения для органов государственной власти, организует горизонтальный обмен опытом между регионами — рассказывает, как аналогичные задачи уже решаются в других субъектах.
Опыт внедрения показывает, что подготовка данных и работа с ИИ — это не последовательные этапы, а параллельные процессы. Прежде всего региону нужно навести порядок в данных: понять, какие данные у него уже есть, в каком виде они хранятся, кто за них отвечает и насколько они актуальны. При этом сам аудит данных можно ускорить с помощью ИИ-агентов. Параллельно в Сбере, который реализует подобные проекты с органами власти, рекомендуют начинать с пилотирования по одному конкретному направлению — взять задачу, которая хорошо измерима и принесёт видимый эффект за три – шесть месяцев. Главное —
не пытаться сразу оцифровать все, а взять одну «болевую точку» и пройти полный цикл от пилота до промышленной эксплуатации. Это даст региону сразу две вещи: первый рабочий кейс и команду, которая уже умеет внедрять ИИ. Одновременно с пилотом стоит инвестировать в людей, а не только в технологии — ИИ-агент работает ровно настолько, насколько с ним умеет работать команда, и речь не только об ИТ-специалистах: учиться нужно и тем, кто непосредственно работает с инвесторами.
«Решение о приоритетных направлениях развития региона — это всегда управленческое решение, и оно остается за человеком. При этом регионы, которые сегодня двигаются быстрее остальных, не ждут, пока «созреют» данные, чтобы запускать пилоты, не ждут результатов пилотов, чтобы начать обучать команду, — все идет параллельно, и в этом ключевая особенность нынешнего момента: окно возможностей открыто», — резюмирует Евгений Титов.
Склады Wildberries атаковали в нескольких регионах России, власти оценивают ситуацию и ведут диалог с компанией, но конкретных решений о поддержке пока нет.
Путин подчеркнул важность сохранения общественного единства после завершения специальной военной операции, отметив особую роль сплоченности для многонациональной России.
Путин назвал действия России ответом на конфликт, начатый киевским режимом при поддержке Запада против юго-востока Украины.
