ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Главная страница → Направления → Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

В мире и в России активно развивается направление создания и использования элементов искусственного интеллекта (ИИ) в работе информационных систем, а также текущих процессов, в том числе по обслуживанию клиентов финансовых организаций. На рынке имеются готовые предобученные модели ИИ, основанные на больших объёмах данных и предоставляющие достаточно качественные результаты.

Сегодня многие компании, в том числе и компания Инполюс, ведут разработку собственных внутренних моделей ИИ, реализующих специфический функционал, который является внутренним специализированным ресурсом компаний, и который может являться существенным конкурентным преимуществом.

ИНПОЛЮС. Универсальный ИИ-ассистент:

Смотреть презентацию "Универсальный ИИ-ассистент" (PDF, 1.7 Мб)

5 преимуществ использования искусственного интеллекта в бизнесе

Увеличение производительности
Улучшение качества принимаемых решений
Повышение уровня обслуживания клиентов
Уменьшение рисков
Создание новых возможностей

ЭВОЛЮЦИЯ инструментов AI с интеграционной шиной

22.06.2026 Экспертное мнение

Как превратить корпоративные системы в рабочую среду для AI с помощью Inpolus ESB

Современный мир уже невозможно себе представить без активного использования AI, как инструмента, значительно упрощающего для людей выполнение всевозможных рутинных задач, ранее требующих больших затрат времени человека, которое могло бы использоваться более эффективно для других «сложных» задач.

Используемые AI модели, средства работы с ними постоянно эволюционируют и предоставляют все больше возможностей и вариантов использования. Сейчас AI интерфейсы и агенты могут не только отвечать на вопросы, генерировать программный код или видео по текстовому описанию, подбирать наиболее подходящие для вас материалы, формировать «выжимки» из огромных текстов и описаний, но и выполнять сложные наборы взаимосвязанных действий для достижения определенных целей, проводить достаточно «сложный» анализ данных из многих источников для получения запрошенного результат и т.д.

→

04.02.2026 Экспертное мнение

Inpolus Sensitive Data Detection System (Inpolus SDDS): защита данных в потоке

Сегодня данные - это цифровая нервная система современного предприятия. Они непрерывно циркулируют между десятками сервисов через шины данных, поступают из внешних API, передаются в облачные сервисы и анализируются системами ИИ. В этом динамичном магистральном потоке традиционные средства защиты, ориентированные на контроль статичных данных и периметра системы, теряют свою эффективность. Утечка происходит не через USB-носитель, а через Kafka-топик, не через Email, а через ответ REST API.

Решение Inpolus SDDS (компонент детектирования чувствительных данных) создано для защиты данных именно в движении. Его ключевая и наиболее мощная роль - стать встроенным слоем безопасности корпоративной шины данных, обеспечивающим сквозной контроль на всех этапах жизненного цикла сообщения.

→

16.12.2025 Новости компании

ИИ для интеграционных систем

Сегодня компании активно внедряют ИИ-системы для автоматизации обработки информации, анализа данных и принятия решений. Однако при интеграции ИИ-компонентов в корпоративную инфраструктуру возникает проблема: как обеспечить эффективность работы ИИ, сохраняя полный контроль над конфиденциальными данными?

Большинство современных ИИ-решений предоставляются как облачные сервисы. Это означает передачу чувствительных данных клиентов и компании во внешние облачные инфраструктуры, отсутствие контроля над обновлениями логики сервиса, риски взлома и утечек данных, а также возможность внедрения вредоносного кода в ответах ИИ API.

В компании Инполюс мы решили эту проблему иначе. Вместо передачи данных в облако, мы разработали локальную архитектуру, которая обеспечивает полный контроль над данными на вашей инфраструктуре, интегрирует ИИ-сервисы без риска утечек персональных данных, выявляет и блокирует вредоносный код и команды, и работает с высокой производительностью.

→

К сожалению, основная масса моделей, которые предоставляют качественный функционал, является облачными решениями, что накладывает серьёзные ограничения на взаимодействие с ними, так как такое взаимодействие несёт серьёзные риски передачи «чувствительных» данных в облачную инфраструктуру, которую мы не можем контролировать. Это создаёт риски утечек таких данных и дальнейшего использования их в противоправных действиях против самих компаний и/или их клиентов.

Дополнительно отсутствие контроля может приводить и к ситуациям, когда на стороне используемого сервиса внесены изменения, которые могут привести к компрометации и взлому систем компании, использующих ИИ API, за счет, например, передачи в ответах вредоносного кода и/или команд системе.

Для того, чтобы снизить подобные риски, предлагается реализовать и развивать дополнительный компонент инфраструктуры работы с ИИ API, условно называемый Personal Data Security Gateway (PDSG), который может инкапсулировать задачи выявления и сокрытия персональных данных при обмене с ИИ API, а также выявления и удаления вредоносного кода и команд.

При работе данный компонент будет использовать также имеющиеся средства защиты утечки информации и антивирусного контроля, которые присутствуют в критической инфраструктуре крупных компаний.

Искусственный интеллект и Интеграционная платформа Inpolus^® — сильнее вместе

Для того, чтобы внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в компании сопровождалось соблюдением требований к надежности, стандартизации использования в сквозных процессах, поддержкой централизованных систем мониторинга и протоколирования, используйте Интеграционную платформу Inpolus^® и ее возможности по встраиванию механизмов ИИ в процессы компании.

Интеграционная шина + Искусственный интеллект — это концепция, объединяющая возможности интеграционной шины данных Inpolus ESB с функциональностью искусственного интеллекта для автоматизации, оптимизации и расширения интеграционных процессов. ESB обеспечивает централизованный обмен данными между различными системами, а ИИ добавляет возможность интеллектуального анализа этих данных, автоматического принятия решений и адаптации к изменяющимся условиям.

Внедрение ИИ в интеграционную шину позволяет:

Автоматизировать интеграционные процессы: ИИ может анализировать данные, поступающие в шину, и автоматически определять, куда их нужно направить, какие преобразования применить и какие действия предпринять.
Оптимизировать маршрутизацию: ИИ может анализировать загрузку систем, доступность сервисов и другие факторы, чтобы выбрать наиболее эффективный маршрут для каждого сообщения.
Повысить безопасность: ИИ может выявлять аномалии в данных и трафике, что позволяет предотвратить атаки и защитить систему от угроз.
Адаптироваться к изменениям: ИИ может обучаться на основе данных и адаптировать интеграционные процессы к изменениям в бизнес-требованиях и ИТ-ландшафте.
Оптимизировать производительность: ИИ может анализировать загрузку системы и автоматически распределять ресурсы, чтобы обеспечить оптимальную производительность.

Примеры использования ИИ в интеграционной шине Inpolus ESB:

Автоматическое определение приоритетов: ИИ может определять приоритеты для сообщений на основе их содержания и бизнес-правил, обеспечивая своевременную обработку важных сообщений.
Интеллектуальная маршрутизация: ИИ может анализировать данные о загрузке системы и автоматически перенаправлять сообщения на менее загруженные сервисы, чтобы избежать перегрузок.
Автоматическое выявление и устранение ошибок: ИИ может анализировать логи и данные, поступающие в шину, и автоматически определять и устранять ошибки в интеграционных процессах.
Персонализация интеграционных решений: ИИ может анализировать данные о пользователях и их предпочтениях, чтобы предоставлять им персонализированные интеграционные решения.

Интеграционная шина с ИИ представляет собой мощный инструмент для повышения эффективности, гибкости и безопасности интеграционных процессов в организации.

Если Вас заинтересовало решение и Вы хотите получить более подробную информацию:

Связаться с нами