Банковское дело и финансы3 мин чтения
Real-time фрод-скоринг в банкинге: бюджет задержки и архитектура
До одобрения карточной операции фрод-скор должен вернуться за 100 миллисекунд. Разбираем, как тратится этот бюджет и как строится архитектура.
Тег
Статьи с тегом Машинное обучение
Банковское дело и финансы
CentraQL3 мин чтения
CentraQL LoRA Fine-Tune: адаптация к банковскому языку за 4 недели
Общая модель 7B путает «tahsis» с «allocation» вместо «underwriting». Практический план обучения языку банка через LoRA.
CentraQL3 мин чтения
Обнаружение аномалий KPI в CentraQL: гибрид threshold + z-score
Следить за 200 банковскими KPI чисто на правилах или чисто на ML не получится. Гибридный подход CentraQL.
ИИ и машинное обучение2 мин чтения
AI-агенты в корпоративных процессах: пять практических сценариев
К 2026 году AI-агенты перешли из демо в продакшен. Пять практических сценариев — от триажа обращений до финансовой сверки — и важные архитектурные решения.
ИИ и машинное обучение2 мин чтения
RAG-архитектура: подключение LLM к корпоративным знаниям
Retrieval Augmented Generation связывает LLM с собственной базой знаний организации, снижая галлюцинации и давая каждому ответу источник. Три слоя правильно построенной RAG-системы.
ИИ и машинное обучение2 мин чтения
3 способа интегрировать LLM в корпоративные процессы
Большие языковые модели за год перешли из демо в продакшен. Три практических паттерна их интеграции в корпоративные системы и важные меры по снижению рисков.
ИИ и машинное обучение2 мин чтения
MLOps: вывод модели в продакшен
Модель с 92% точностью в блокноте не приносит ценности, пока не выйдет в продакшен. MLOps дисциплинирует путь от обучения до устойчивой эксплуатации.