Профессиональный курс для руководителей продуктов и операций в финтехе и банке: стратегия и экономика ИИ, генеративные агенты в операциях, предиктивные модели (отток, ценообразование, NBA), инфраструктура и комплаенс, защита портфеля перед советом директоров. 8 модулей, 29 уроков.
Научиться отличать экспериментальные проекты от стратегических инициатив, напрямую влияющих на прибыль, и построить план трансформации с учетом требований регуляторов.
Научиться выявлять идеальные задачи для пилотного проекта с помощью четырех ключевых признаков, описывать процессы по схеме «Текущее состояние → Целевое состояние» и избегать ловушки «автоматизации хаоса».
Научиться проектировать гибридные ИИ-архитектуры, рассчитывать совокупную стоимость владения (TCO) с учетом точки безубыточности, соблюдать жесткие требования регуляторов (НБРБ, аналоги 152-ФЗ) и исключать критическую зависимость от внешних вендоров.
Научиться строить прозрачную финансовую модель ИИ-инициатив, учитывать «налог на проверку» результатов, рассчитывать реальную стоимость одного автоматизированного действия и избегать иллюзии «бесплатных облачных вычислений».
Освоить инструменты выявления истинных «болевых точек» в операционной деятельности, научиться отделять субъективное раздражение сотрудников от объективного влияния на бизнес и грамотно описывать процессы перед передачей их алгоритмам.
Научиться формулировать запросы к языковым моделям так, чтобы получать предсказуемые, качественные и безопасные результаты. Освоить формулу KCOF, многоступенчатые цепочки рассуждений и методы защиты корпоративных систем от манипуляций через пользовательский ввод.
Научиться проектировать системы поиска и генерации (RAG), которые отвечают строго на основе внутренних документов компании, понимать физику векторного поиска, выбирать правильные параметры чанкинга и контролировать качество ответов через специализированные метрики.
Понять фундаментальную разницу между пассивной генерацией текста и активными агентными системами. Научиться проектировать архитектуру агентов с использованием инструментов (API), многоуровневой памяти и обязательных барьеров безопасности (участие человека) для критических бизнес-процессов.
Научиться проектировать системы, которые «видят» сканы документов, «слышат» записи переговоров и извлекают из неструктурированных мультимедийных данных строгую бизнес-информацию для интеграции с корпоративными платформами (основная банковская система, система управления клиентами).
Понять, почему изолированные чат-боты убивают эффективность, и научиться проектировать невидимый ИИ-слой, который работает прямо внутри привычных корпоративных систем через вебхуки, микросервисы и очереди событий.
Научиться строить системы прогнозирования оттока (Churn Prediction), которые выявляют уходящих клиентов за 30–60 дней до расторжения договора, понимать бизнес-цену ошибок модели и интегрировать предиктивные скоринги в триггерные маркетинговые кампании.
Научиться переходить от предсказания вероятности покупки к предсказанию инкрементального эффекта от маркетингового воздействия. Освоить матрицу четырех сегментов, математику Uplift и исключить сжигание маржи на тех, кто купил бы и без скидки.
Научиться строить системы персонализированного ценообразования, которые находят точку максимума прибыли для каждого клиента, учитывая стоимость фондирования, стоимость риска и регуляторные ограничения.
Научиться строить системы прогнозирования, которые учитывают сезонность, тренды и внешние факторы. Понять, как предиктивная аналитика управляет ликвидностью банка, оптимизирует остатки в банкоматах и снижает стоимость замороженного капитала через асимметричную оценку ошибок.
Научиться строить системы, которые в момент взаимодействия с клиентом (в мобильном приложении, на сайте, в отделении банка) автоматически выбирают из сотен возможных продуктов именно тот, который максимизирует долгосрочную ценность клиента (LTV), учитывая контекст, историю взаимодействий и текущие бизнес-цели.
Понять, как устроены векторные базы данных, научиться выбирать правильное решение под задачи энтерпрайза, проектировать масштабируемые архитектуры семантического поиска и обеспечивать высокую производительность при работе с миллионами документов.
Научиться принимать архитектурные решения на уровне Совета Директоров: когда инвестировать сотни тысяч долларов в дообучение собственной модели, когда достаточно системы поиска и генерации, а когда использовать модели с окном контекста в миллионы токенов. Понимать совокупную стоимость владения каждой парадигмы и скрытые риски устаревания знаний.
Научиться проектировать продукты, которые с каждым использованием становятся умнее и ценнее, создавая экспоненциально растущее конкурентное преимущество. Понимать разницу между линейным ростом и маховичным эффектом, преодолеть проблему холодного старта и построить стратегические защитные рвы (moats) от конкурентов.
Научиться проектировать ИИ-системы, соответствующие требованиям регуляторов (GDPR, 152-ФЗ, AI Act), защищать персональные данные, обеспечивать объяснимость моделей и управлять рисками в корпоративных ИИ-решениях.
Научиться проектировать организационную структуру для ИИ-трансформации, определять необходимые роли и компетенции, выбирать между централизованной, децентрализованной и гибридной моделями, а также избегать типичных антипаттернов, которые убивают ИИ-инициативы в энтерпрайзе.
Освоить полный жизненный цикл ИИ-проекта, научиться приоритизировать гипотезы по матрице бизнес-ценности и технической осуществимости, понимать критерии перехода между стадиями и избегать главного убийцы ИИ-проектов — ловушки бесконечных пилотов (pilot purgatory).
Научиться управлять человеческим фактором при внедрении ИИ: понимать психологию сопротивления, применять проверенные модели изменений (ADKAR, Кюблер-Росс), превращать страх увольнения в драйвер продуктивности и создавать устойчивую ИИ-культуру в организации.
Научиться строить многоуровневую систему метрик ИИ-трансформации, которая связывает технические показатели моделей со стратегическими бизнес-целями, позволяет C-level принимать решения на основе данных и избегать ловушек показных и накручиваемых метрик.
Научиться строить реалистичные дорожные карты ИИ-трансформации на горизонте 1-3-5 лет, диагностировать текущий уровень зрелости организации, синхронизировать ИИ-стратегию с бизнес-стратегией и управлять неопределённостью через сценарное планирование.
Научиться строить комплексную систему управления рисками ИИ, выявлять и устранять предвзятость моделей, внедрять принципы ответственного ИИ и обеспечивать долгосрочную устойчивость ИИ-инициатив через этическое управление и регуляторный комплаенс.
Научиться проектировать безопасные мульти-агентные системы (MAS) с оркестратором, Shared State и Human-on-the-Loop: от анатомии агента и паттернов MAS до уровней автономности, guardrails и оценки траекторий.
Освоить парадигму мультимодальных моделей, способных одновременно понимать текст, изображения, аудио и видео. Научиться проектировать бизнес-процессы, использующие несколько модальностей, и оценивать ROI от внедрения Vision/Audio AI в энтерпрайзе.
Освоить системы стратегического лидерства в эпоху ИИ. Научиться управлять ИИ-трансформацией на уровне CEO, выстраивать диалог с советом директоров, принимать решения «сделать / купить / партнёр» и создавать культуру «ИИ прежде всего».
Собрать стратегию ИИ-трансформации из 10 разделов для совета директоров: портфель, экономика, команда, риски и дорожная карта на 3 года.
Войдите и запишитесь, чтобы открывать уроки и сохранять прогресс.
Запишитесь на созвон с ментором: разбор кода, проекта, карьерного плана или практики с материалами платформы. Это часть консультационной услуги, не массовый онлайн-курс.