• Как адаптировать data-платформы под регуляторику и AI-агентов
• Как внедрить AI-скоринг и агентов в банковское ядро
• Как обосновать ROI и ценообразование при внедрении LLM
• Как использовать streaming-аналитику для транзакций и риск-моделирования
• Как масштабировать LLM в продакшен через Data Governance

Крупным банкам форум полезен обменом опытом по AI-трансформации core-систем, внедрению агентов в risk/compliance и стриминговой аналитике для лидерства в Open Banking

Средним и небольшим банкам — для изучения кейсов гигантов по LLM в транзакциях и fraud, понимания регуляторных вызовов, а также стратегий конкуренции/сотрудничества через API без рисков санкций

Основные темы:

• Проблематика data-платформ в финансовой отрасли с учетом регуляторных требований, защиты персональных данных и внедрения в регулируемую среду AI-агентов.
• AI-агенты в банковском ядре: внедрение и регуляторика в работе автоматизированного скоринга в real time.
• ROI LLM и ценообразование.
• Процедуры детекции пользовательского поведения — fraud detection, KYC.
• Streaming-аналитика для обработки транзакций с миллисекундной latency и risk modeling.
• Open Banking и экосистемы: AI для compliance с API, персонализации продуктов.
• Масштабирование LLM в банках: от proof-of-concept к production с data lakes, governance и ROI под регуляторику.

• Как создать AI-платформу на базе страховой компании.
• Как ускорить андеррайтинг с помощью автономных агентов.
• Как внедрить Data Lakes для точного анализа рисков.
• Как автоматизировать бизнес-процессы интеллектуальными агентами.
• Как внедрить гиперперсонализацию тарифов через генеративный AI.

Крупным страховым компаниям сессия полезна обменом кейсами по внедрению AI-агентов в андеррайтинге и оценке возмещения ущерба, стриминговой аналитике IoT-данных для снижения убыточности и достижения лидерства в персонализированном страховании

Средним и небольшим страховым компаниям — для освоения трендов от лидеров по LLM в оценке и моделировании актуарных моделей, стратегий интеграции с экосистемами без регуляторных рисков, а также понимания конкуренции через data-driven pricing

Основные темы:

• Проблематика data-платформ в финансовой отрасли с учетом регуляторных требований, защиты персональных данных и внедрения в регулируемую среду AI-агентов.
• AI-агенты в банковском ядре: внедрение и регуляторика в работе автоматизированного скоринга в real time.
• ROI LLM и ценообразование.
• Процедуры детекции пользовательского поведения — fraud detection, KYC.
• Streaming-аналитика для обработки транзакций с миллисекундной latency и risk modeling.
• Open Banking и экосистемы: AI для compliance с API, персонализации продуктов.
• Масштабирование LLM в банках: от proof-of-concept к production с data lakes, governance и ROI под регуляторику.

• Как внедрить точное земледелие и IoT-сенсоры для полей
• Как мониторить посевы со спутников и дронов через ИИ
• Как прогнозировать урожайность и прибыль с предиктивной аналитикой
• Как создать умную ферму для контроля здоровья стада
• Как отследить путь продукта и исключить потери логистики

Топ-менеджмент агрохолдингов найдет на форуме способы радикального снижения издержек и защиты капитала через цифровизацию. Их фокус направлен на внедрение систем предиктивной аналитики для точного прогноза прибыли и создание прозрачной системы контроля над активами, которая исключает хищения и минимизирует риски, связанные с человеческим фактором и погодой

CDO и архитекторы данных в АПК нацелены на решение технических «болей» при построении ИТ-ландшафта предприятия. Они обменяются опытом интеграции разнородных данных с датчиков и спутников, найдут способы обработки массивов информации в условиях плохой связи на полях и выберут оптимальный стек отечественных технологий для создания надежной цифровой экосистемы

Основные темы:

• Точное земледелие и IoT: Сбор данных с сенсоров, метеостанций и умной техники. Создание цифровых карт полей и систем дифференцированного внесения удобрений
• Remote Sensing & Computer Vision: Спутниковый мониторинг и использование дронов для мультиспектрального анализа посевов. Распознавание сорняков и болезней растений с помощью ИИ
• Предиктивная аналитика в АПК: Прогнозирование урожайности, цен на продукцию и управление рисками в условиях меняющегося климата
• Data-Driven животноводство: Мониторинг здоровья и продуктивности стада в режиме реального времени (умная ферма)
• Цепочки поставок и FoodTech: Прослеживаемость пути продукта «от поля до прилавка» (Traceability) и минимизация потерь при хранении и логистике

• Как превратить транспорт в персонализированный сервис через data-платформы
• Как управлять парком и спросом с помощью AI-агентов
• Как внедрить потоковую аналитику вместо разрозненных ML-моделей
• Как интегрировать LLM-интерфейсы в реальные операционные процессы
• Как победить в конкурентной гонке через динамическое ценообразование

Крупным транспортным и логистическим компаниям сессия будет полезна для обмена опытом по внедрению AI‑платформ в управление парками, маршрутами и операциями над цепочками поставок, а также по выбору архитектуры данных и AI‑агентов для устойчивости к внешней нестабильности

Средним и небольшим компаниям в транспорте, логистике и каршеринге трек поможет понять, какие конкретные задачи и как стоит решать в первую-вторую-третью очереди (оптимизация маршрутов, прогноз спроса на прокат, управление телематикой, снижение простоев), какие технологии реально готовы к продакшену и как избежать типичных ошибок при внедрении AI‑решений без полной перестройки инфраструктуры

Основные темы:

• Интеграция data-платформ в продакшен-процессы и повышение уровня критичности данных в компаниях при прямом использовании моделирования
• AI‑агенты в управлении ценообразованием, которые сами выбирают маршруты, балансируют загрузку и оптимизируют рейсы: риски внедрения и как с ними работать
• LLM‑интерфейсы для операторов и логистов: как большие языковые модели помогают операторам быстро принимать решения по переназначениям, сбоям и промокампаниям (например, каршеринг, last‑mile)
• Real‑time data‑платформы против legacy‑систем: как потоковая аналитика заменяет традиционные модели планирования и влияет на рост эффективности
• Как интеграция внешних данных (пробки, погода, события в городе, телематика авто) с API партнеров повышает эффективность маршрутов, оптимизацию парка и персонализацию услуг для клиентов

• Как трансформировать компанию в быстрорастущую data-платформу
• Как внедрить AI-агентов в логистику и цепочки поставок
• Как заменить отчеты real-time системами управления производством
• Как перейти от ML к автономным интеллектуальным решениям
• Как обойти конкурентов, когда ERP и BI устарели

Крупным ритейлерам и промышленным холдингам сессия будет полезна для обмена опытом по внедрению AI‑платформ в управление ассортиментом, цепочками поставок и производственными мощностями, а также по тому, как строить команды и процессы вокруг AI‑агентов и LLM

Средним и небольшим ритейлерам/производителям сессия поможет понять, с каких конкретных примеров стоит начать (прогноз спроса, персонализация, автоматизация склада), какие технологии реально готовы к продакшену и как избежать типичных ошибок при внедрении AI‑решений без переделки всей инфраструктуры

Основные темы:

• Построение современных высоконагруженных data-платформ в ритейле
• Моделирование персонализации предложений, динамического ценообразования, управления ассортиментом и запасами в реальном времени
• LLM для промышленности: использование больших языковых моделей для общения с инженерами, генерации инструкций, автоматизации отчетов по оборудованию и техподдержке на производстве
• Процессы внедрения в производство моделей детекции брака с прямым влиянием на качество и эффективность производственной линии
• Data‑платформы против точечных систем: как заменяют традиционные ETL‑процессы и медленные отчеты в логистике, складской автоматизации и планировании производства
• Open‑данные и экосистемы в ритейле: как интеграция внешних данных (метео, трафик, соцсети) и API‑партнеров повышает эффективность рекламы, промокампаний и управления цепочками поставок
• Внедрение моделей компьютерного зрения в производство

AI-хаб — эпицентр экспертизы для компаний, внедряющих готовые AI-решения «под ключ» на базе LLM и автономных агентов, а также для тех, кто создает персональных ассистентов для максимума личной продуктивности.

Здесь нет теории — только реальный опыт и работающие продукты. Эксперты-практики продемонстрируют измеримую эффективность своих кейсов и помогут вам интегрировать и запустить AI-системы в бизнес или личные задачи. Получите доступ к технологиям будущего из первых рук.

Компаниям - кто хочет получить интеграцию и запуск AI агентов в компании под ключ или получить консультацию в решении их вопросов

Специалистам - кто хочет увеличить персональную эффективность и устойчивость работы за счет создания личных AI помощников

Навигатор. Решения для бизнеса и профи:

• Маркетплейс готовых решений: забирайте и внедряйте проверенные инструменты в один клик.
• AI-агенты «под ключ»: бесшовная интеграция умных помощников в ваши data-платформы усилиями топовых экспертов.
• Витрина сервисов под любую задачу: широчайший выбор AI-продуктов и дата-сервисов, адаптированных под ваши цели.
• Полный цикл AI-стека для бизнеса: от подбора LLM и настройки data-pipeline до управления рисками и дообучения моделей внутри ваших систем.
• Тест-драйв персональных ассистентов: живые демо-показы инструментов, которые кратно увеличат вашу личную эффективность.
• Масштабирование на Open-source: узнайте, как использовать API и свободные фреймворки для быстрой сборки мощных решений в любых отраслях.