Как измерить пользу ИИ: GMONIT представила решение на FINNEXT

На форуме FINNEXT директор по развитию GMONIT Алексей Хамидуллин представил методику оценки эффективности ИИ-ассистентов в банковском секторе. Основной акцент дискуссии сместился с процесса внедрения технологий на их реальную бизнес-ценность и окупаемость.

В этом году форум собрал более 600 участников, а ключевой темой обсуждения стал переход от массового внедрения нейросетей к поиску их реального влияния на маржинальность. Директор по развитию GMONIT Алексей Хамидуллин предложил использовать для этого observability-подход, который позволяет не только следить за работоспособностью систем, но и напрямую измерять их финансовый результат.

От техметрик к прибыли

По словам Хамидуллина, банки сегодня оценивают эффект от ИИ по трем основным направлениям: сокращение операционных расходов, рост продаж и общая управляемость процессов. Платформы наблюдаемости позволяют объединить технические параметры и бизнес-показатели в едином контуре.

Ключевые возможности подхода:

• мониторинг доступности сервисов и времени отклика нейросетей;
• отслеживание нагрузки на ИИ-компоненты в режиме реального времени;
• связка технических ошибок с конкретными потерями бизнеса через сквозные трассировки.

Инструменты класса observability превращают «черный ящик» искусственного интеллекта в прозрачный бизнес-инструмент. Платформа GMONIT визуализирует эти данные на дашбордах, позволяя менеджменту оценивать ROI внедренных решений без глубокого погружения в программный код. На форуме FINNEXT эксперты подтвердили: в условиях жесткой конкуренции объективная оценка стоимости технологий становится обязательным условием развития финтеха.