ИИ вышел на биржу: Московская биржа MOEX запустила внутреннюю RAG-систему
Время – деньги. Когда речь идет о Московской бирже, эти слова надо понимать буквально. Решение, принятое с опозданием, может стоить миллионов рублей. В компании нашли способ повысить эффективность работы сотрудников, подключив искусственный интеллект.
Перетряхнуть архив за 15 секунд
Московская биржа – ключевой элемент финансовой инфраструктуры страны – в 72 раза ускорила поиск необходимой информации во внутренних документах.
В компании более полутора тысяч всевозможных регламентов, инструкций и прочей нормативной документации. Раньше сотрудникам приходилось тратить в среднем 18 минут, чтобы найти нужный документ. Применение ИИ сократило это время в 72 раза – до 15 секунд. Добиться этого удалось благодаря внедрению системы MOEX RAG.
Retrieval-Augmented Generation – это технология, которая дает ИИ доступ к внутренним хранилищам данных, а затем при помощи LLM формулирует развернутый и точный ответ на запрос с указанием источника. Ответы приходят практически мгновенно, причем их релевантность превышает 80%.
Сотрудники теперь могут сконцентрироваться не на рутинном поиске, а на выполнении задач, требующих более высоких компетенций. В компании повышается скорость принятия решений, минимизируется риск ошибок.
Персональный ассистент
MOEX RAG интегрирован в ИИ-экосистему Московской биржи. И это не первое технологичное решение, внедренное компанией. В мае этого года она представила CoPilot-ассистент MOEX Insight, с которым сотрудники могут взаимодействовать не только через текст, но и голосом – задавать сложные, многоуровневые вопросы и получать в ответ аналитику, сводки, прогнозы.
Представьте: руководитель департамента говорит: «MOEX Insight, покажи динамику деривативов за последний квартал и сравни с предыдущим периодом». И через 10 секунд на экране его компьютера не просто документ, а визуализированный отчёт с комментариями системы, на подготовку которого у него самого мог уйти весь рабочий день.
Флагманы цифровизации
MOEX RAG – это внутренний кейс, но он показателен для всего финансового рынка, на котором цифровая трансформация происходит гораздо быстрее, чем в других секторах российской экономики.
С 2020 года российские банки активно внедряют ИИ для автоматизации процессов и повышения качества услуг. Сбербанк запустил «Сбер GPT» для внутренних задач и клиентского сервиса, Тинькофф использует ИИ в андеррайтинге, видеоидентификации и колл-центрах, а ВТБ и Альфа-Банк применяют искусственный интеллект для анализа рисков, выявления мошенничества и автоматизации отчётности. Широко используется NLP и роботизация бизнес-процессов.
Особое внимание уделяется биометрической идентификации в рамках единого цифрового профиля, который действует более чем в 16 банках. Банк России и Минцифры тестируют ИИ для анализа финансовой отчётности и госуправления. Интерес к RAG и генеративному ИИ растет, но массовое внедрение решений пока ограничено.
Возможность масштабирования
MOEX RAG построен так, что его можно адаптировать для компаний практически в любой сфере, будь то банк, промышленное предприятие, медицинское учреждение или государственные структуры. Это открывает широкие возможности масштабирования не только на внутреннем рынке, но и на внешнем.
RAG-системы особенно значимы для компаний, работающих с конфиденциальной информацией, требующей высокой степени защиты. Поэтому крайне востребованными российские разработки могут стать и в странах БРИКС, СНГ, на рынках Африки и Азии, где растёт спрос на цифровизацию и при этом есть желание освободиться от зависимости от западного влияния.
Страна создает собственные, конкурентоспособные ИИ-решения, не уступающие разработкам Microsoft, JPMorgan или Salesforce, которые уже несколько лет используют RAG в юридических и финансовых подразделениях. Это еще один уверенный шаг на пути к технологическому суверенитету.
