Модели: Создать свои или использовать готовые Решения
Главный вопрос при внедрении ИИ: где будут работать модели — в облаке у внешнего провайдера или на ваших собственных серверах?
Вариант 1: Облако (Cloud / SaaS)
Использовать готовые облачные сервисы. Это самый простой способ начать.
Актуальные модели (конец 2025):
ChatGPT (GPT-5.2):
GPT-5— универсальный интеллект, одна из лучших моделей для сложных многоходовых рассуждений.Claude 4 Sonnet (Anthropic): Эталон для написания кода и работы с большими текстами. Понимает контекст лучше всех.
Gemini 3.0 Pro (Google): Самая продвинутая мультимодальная модель (видео, аудио, текст) с глубокой интеграцией в сервисы Google.
Как это работает: Вы отправляете запросы через интернет на серверы провайдера (OpenAI, Google, Anthropic).
Плюсы:
Внедрение за 1 день — просто зарегистрировались и работаете.
Доступ к технологиям будущего уже сегодня.
Не нужны свои сервера и команда поддержки.
Минусы:
Приватность: Данные уходят на внешние сервера. Для банка это может быть стоп-фактором.
Стоимость: Подписка на каждого сотрудника или оплата за токены может стать дорогой на масштабе.
Зависимость: Провайдер может изменить API или цены в любой момент.
Когда выбирать: Для маркетинга, HR, генерации идей, анализа открытых данных.
Вариант 2: Self-Hosted (На своих серверах)
Запустить ИИ-модель на собственной инфраструктуре (On-Premise) или в частном облаке.
Подвариант 2.1: Готовые Open Source модели
Взять бесплатную модель с открытыми весами и развернуть у себя.
Популярные open source модели (конец 2025):
Llama 4 70B (Meta): Новый стандарт индустрии. Качество GPT-5, но работает на вашем "железе".
Qwen 3 (Alibaba): Лучшая открытая модель для математики и логики.
DeepSeek-V4: Самая эффективная архитектура, работает экстремально быстро и дешево.
Mistral Large 3: Европейская модель с безупречным знанием языков и законодательства ЕС/РФ.
Инструменты для запуска:
Ollama: Идеально для тестов и разработчиков. Позволяет запустить Llama на рабочем ноутбуке одной командой.
vLLM: Решение для продакшена. Обеспечивает максимальную скорость работы модели на серверах.
Плюсы:
Безопасность: Данные никогда не покидают периметр банка.
Контроль: Вы управляете обновлениями и нагрузкой.
Цена: Сами модели бесплатны, платите только за железо.
Минусы:
Требуются мощные сервера с GPU (NVIDIA A100/H100).
Нужна команда DevOps/ML-инженеров для поддержки.
Когда выбирать: Работа с клиентскими данными, внутренние документы, банковская тайна.
Подвариант 2.2: Разработка своей модели
Обучить собственную модель с нуля или дообучить (fine-tune) существующую.
Что это значит:
Fine-tuning: Взять Llama 3 и "доучить" её на внутренних документах "Центр-инвеста".
Pre-training: Создать модель с нуля (нужны миллионы долларов и месяцы времени).
Плюсы:
Модель знает специфику вашего бизнеса и терминологию.
Максимальная точность в узких задачах.
Минусы:
Очень дорого и долго.
Риск получить результат хуже, чем у готовой GPT-4.
Когда выбирать: Только для уникальных задач, где готовые модели не справляются (например, специфичный кредитный скоринг или юридический анализ по редким законам).
Сравнительная таблица
Приватность данных
Низкая
Высокая
Высокая
Сложность внедрения
Низкая
Средняя
Высокая
Стоимость старта
Низкая
Средняя (сервера)
Высокая
Качество интеллекта
Высочайшее (GPT-5)
Высочайшее (Llama 4)
Вариативное (Зависит от данных)
Скорость запуска
1 день
1-2 недели
3-6 месяцев
Примеры из практики банка
Помощник оператора колл-центра
Self-Hosted (Open Source)
Работа с перс. данными клиентов, важна скорость ответа
Генерация постов для соцсетей
Облако (Claude 4/GPT-5)
Данные не секретны, нужно высокое креативное качество
Анализ кредитных договоров
Self-Hosted (Open Source)
Строгая конфиденциальность документов
Чат-бот по базе знаний для сотрудников
Self-Hosted (Ollama+RAG)
Внутренние регламенты не должны уходить в облако
Рекомендация: Путь развития
Этап 1 — Эксперимент (Облако): Начните с облачных решений. Протестируйте гипотезы, поймите, какие задачи ИИ реально решает.
Этап 2 — Масштабирование (Self-Hosted Open Source): Если ИИ приносит пользу, но беспокоит безопасность или стоимость — разверните open source модели на своих серверах.
Этап 3 — Специализация (Своя модель): Только когда готовые модели не справляются с уникальными задачами — инвестируйте в разработку собственных решений.
Практическое задание
Выберите одну задачу из вашей работы, которую мог бы решить ИИ.
Ответьте на вопросы:
Насколько критичны данные, с которыми будет работать ИИ?
Какой бюджет вы готовы выделить?
Как быстро нужен результат?
Есть ли у задачи уникальная специфика?
На основе ответов определите оптимальный вариант.
Последнее обновление