• Руководители банков, страховых компаний, платёжных сервисов и финтеха, отвечающие за стратегию, цифровой бизнес, продукты и партнёрства.
• Финансовые директора, казначеи, руководители закупок и корпоративных финансов крупных компаний, которым предстоит работать с агентными расчётами и машиночитаемыми финансовыми продуктами.
• Руководители ИТ, данных, инноваций, клиентских платформ, открытых API и цифровых экосистем.
• Представители маркетплейсов, телекома, ритейла и промышленности, развивающие собственные платёжные, кредитные или страховые сценарии.

• Из банков и страховых компаний — первые заместители руководителя, директора по цифровой трансформации, CIO, CTO, руководители розничного и корпоративного бизнеса.
• Из платёжной и финансовой инфраструктуры — руководители платёжных продуктов, цифровых валют, процессинга, открытых API и межкорпоративных расчётов.
• Из крупных компаний-заказчиков — CFO, директора по казначейству, закупкам, цифровым продуктам и развитию экосистем.
• Из технологического рынка — руководители ИИ-платформ, агентных решений, банковского ПО, интеграции и продуктовых партнёрств.

1. Какую роль займёт банк в новой архитектуре бизнеса: поставщика продуктов, инфраструктурной платформы, оператора ИИ-агентов или института доверия?
2. Какие финансовые процессы смогут выполнять ИИ-агенты: расчёты, закупки, управление ликвидностью, кредитование и страхование?
3. Как цифровой рубль, смарт-контракты и ИИ-агенты могут изменить расчёты между компаниями, банками и клиентами?
4. Какие платёжные протоколы, способы идентификации и механизмы подтверждения потребуются для работы ИИ-агентов?
5. Как представить банковские и страховые продукты в машиночитаемом виде, чтобы с ними могли работать не только люди, но и алгоритмы?
6. Как будут взаимодействовать ИИ-агенты банков, компаний, поставщиков, маркетплейсов, операторов связи и потребителей?
7. Какие новые продукты и модели выручки могут возникнуть в агентной экономике?
8. Что финансовым организациям необходимо создавать самостоятельно, а что разумнее получать от технологических партнёров?
9. Сохранит ли банк прямые отношения с клиентом или станет невидимой инфраструктурой внутри чужой ИИ-среды?

Банки, страховые компании, платёжные системы, финтех-платформы, разработчики ИИ-агентов, поставщики банковского ПО и открытых API, партнёры цифрового рубля, интеграторы, маркетплейсы, ERP-платформы и компании в сфере кибербезопасности.

• Руководители информационной безопасности, антифрода, рисков, комплаенса, финансового мониторинга и внутреннего контроля.
• Владельцы клиентских, платёжных, кредитных и страховых продуктов, отвечающие за конверсию, доверие и снижение потерь.
• Руководители ИТ, данных, биометрии, цифровой идентификации и контактных центров банков, страховщиков, телекома и цифровых платформ.
• Специалисты операторов связи, маркетплейсов и ритейла, участвующие в совместном противодействии мошенничеству.

• Из финансовых организаций — CISO, CRO, руководители антифрода, киберразведки, комплаенса, финансового мониторинга и расследований.
• Из банковских и страховых продуктов — директора по цифровому бизнесу, идентификации, платежам, дистанционным каналам и клиентскому опыту.
• Из телекома и крупных цифровых платформ — руководители безопасности, антифрода, анализа трафика и защиты клиентских аккаунтов.
• Из технологического рынка — руководители решений по биометрии, поведенческой аналитике, цифровой идентификации, защите моделей и обмену антифрод-сигналами.

1. Можно ли по-прежнему считать лицо, голос и документ надёжным подтверждением личности?
2. Как отличить действия клиента и его доверенного помощника от действий мошеннического алгоритма?
3. Что должно прийти на смену разовой проверке личности?
4. Какие сигналы банков, операторов связи, маркетплейсов и других цифровых платформ позволяют остановить мошенничество до совершения платежа?
5. Как выявлять сети дропперов, подставных компаний и связанные между собой атаки?
6. Могут ли банки и страховщики совместно обучать антифрод-модели, не передавая друг другу исходные данные?
7. Как защищать модели от подмены данных, обхода ограничений и целевых атак?
8. Можно ли одновременно усиливать безопасность и сокращать количество проверок для добросовестного клиента?

Антифрод-платформы, компании в сфере кибербезопасности и биометрии, банки, страховщики, операторы связи, поставщики цифровой идентификации, анализа данных и защищённых ИИ-решений.

• Собственники, генеральные директора и члены правлений, формирующие стратегию компаний на горизонте 2027 года.
• Директора по стратегии, цифровой трансформации, ИТ, данным, операциям, финансам, персоналу и инновациям.
• Руководители бизнес-направлений банков, телекома, ритейла, промышленности, страхования и других отраслей.
• Корпоративные заказчики технологий, инвесторы и партнёры, которым важно понимать будущую структуру бюджетов и спроса на ИИ.

• Из крупного бизнеса — генеральные директора, члены правлений, директора по стратегии и цифровой трансформации.
• Из банков, телекома, ритейла, промышленности и страхования — CIO, CTO, CDTO, COO и руководители ключевых бизнес-направлений.
• Из компаний, уже масштабировавших ИИ, — владельцы программ трансформации и руководители центров компетенций по данным и ИИ.
• Из технологического рынка — руководители ИИ-платформ, корпоративного ПО, облачных сервисов, интеграции и стратегического консалтинга.

1. Какие функции бизнеса изменятся первыми и как встроить ИИ-агентов в ежедневные процессы
2. Может ли искусственный интеллект создавать новую выручку, а не только сокращать расходы?
3. Какие новые продукты и бизнес-модели возникают благодаря ИИ? Что уже подтверждено практикой компаний?
4. Чем отличаются приоритеты ИИ в банке, телекоме, ритейле, промышленной компании и страховании?
5. Будут ли компании продолжать покупать корпоративное ПО или начнут собирать необходимые системы самостоятельно?
6. Что станет конкурентным преимуществом: собственная ИИ-компетенция, готовая технология или экосистема внешних партнёров?
7. Куда перейдут бюджеты, и какие привычные поставщики рискуют их потерять?
8. Какие угрозы искусственный интеллект создаёт для сегодняшних лидеров рынка?

Генеральный партнёр, крупная ИИ-платформа, банк, страховая компания, телеком-оператор, ритейлер, промышленная группа, облачный провайдер, разработчик корпоративного ПО, интегратор или консалтинговая компания.

• CIO, CTO, CDTO, руководители корпоративной архитектуры, ИТ-эксплуатации, данных и автоматизации.
• Руководители информационной безопасности, защиты данных, внутреннего контроля и технологических рисков.
• Финансовые директора, руководители закупок и владельцы бизнес-процессов, оценивающие экономику и масштабирование ИИ.
• Команды внедрения из банков, телекома, ритейла, промышленности, страхования и других крупных организаций.

• Из компаний-заказчиков — CIO, CTO, CDTO и руководители программ, доведших ИИ от пилота до промышленной эксплуатации.
• Из бизнес-функций — COO, CFO и владельцы процессов, способные показать измеримый эффект и полную стоимость внедрения.
• Из безопасности — CISO, руководители защиты данных, управления доступом и технологическими рисками.
• Из технологического рынка — директора по продукту и архитектуре корпоративного ПО, облаков, платформ данных, моделей и интеграционных решений.

1. Где искусственный интеллект уже даёт измеримый операционный эффект?
2. Какие метрики доказывают ценность проекта для банка, страховой компании, телекома, ритейла или промышленного предприятия?
3. Дополнять существующие системы или заменять их?
4. Когда аутсорсинг ускоряет внедрение, а когда создаёт критическую зависимость от поставщика?
5. Российская, иностранная или открытая модель: по каким критериям выбирать?
6. Какие данные могут покидать корпоративный контур и как обеспечить безопасную работу с ИИ?
7. Где ИИ действительно способен заменить традиционную ИТ-автоматизацию, а где она остаётся надёжнее и дешевле?
8. Что чаще останавливает масштабирование: качество данных, сложность интеграции, безопасность или экономика проекта?

Разработчики корпоративного и отраслевого ПО, партнёры 1С, интеграторы, поставщики моделей, облаков, ЦОД, платформ данных и решений по кибербезопасности.

• Руководители бизнес-процессов, аналитики, данных, автоматизации и центров компетенций по ИИ.
• Директора клиентского сервиса, продаж, логистики, цепочек поставок, производства, ремонта и управления персоналом.
• CIO, CTO, корпоративные архитекторы и руководители безопасности, отвечающие за подключение агентов к рабочим системам.
• Продуктовые команды и заказчики агентных решений из банков, страхования, ритейла, телекома, промышленности и других отраслей.

• Из крупных компаний — директора по данным и ИИ, руководители центров компетенций и владельцы агентных программ.
• Из бизнес-функций — руководители клиентского сервиса, контактных центров, продаж, логистики, производства и HR, уже применяющие агентов.
• Из ИТ — корпоративные архитекторы, руководители интеграции, управления доступом и эксплуатации критичных систем.
• Из технологического рынка — руководители платформ ИИ-агентов, корпоративных систем, BI, WMS, TMS, WFM и документооборота.

1. Может ли ИИ-агент увидеть картину бизнеса целиком, если данные разнесены по 1С, ERP, CRM и другим системам?
2. ИИ-агент вместо привычного отчёта: как задавать вопросы данным, находить причины отклонений и сравнивать сценарии действий?
3. Какие агентные сценарии наиболее зрелы для банков и страхования: клиентский сервис, комплаенс, андеррайтинг, урегулирование или взыскание?
4. Как ИИ-агенты помогают ритейлу управлять запасами и промо, телекому — качеством сети и обслуживанием, промышленности — производством и ремонтом?
5. Как подключить WMS, TMS и WFM к задачам управления поставками, загрузкой и сменами?
6. От коммерческого директора до секретаря: какие решения уже помогают готовить предложения, контролировать поручения и собирать документы?
7. Может ли ИИ-агент принять решение — или должен только предлагать варианты человеку? Как проверить расчёты и ограничения?
8. Как перейти от рекомендации к действию: какие подключения, права доступа и подтверждения нужны ИИ-агенту?

Партнёры 1С, разработчики ERP, CRM, BI, WMS, TMS и WFM, поставщики платформ данных, ИИ-агентов, офисных решений и систем документооборота, интеграторы.

• CIO, CTO, CDTO, директора по цифровой трансформации и руководители программ импортозамещения.
• Директора по продукту, руководители корпоративной разработки, прикладных систем, платформенных и инженерных команд.
• Корпоративные архитекторы, руководители по данным и ИИ, DevOps, MLOps, DevSecOps, тестированию и качеству ПО.
• Владельцы бизнес-процессов и цифровых продуктов в банках, телекоме, ритейле, промышленности, страховании, логистике и других отраслях.
• Руководители ИТ-закупок, управления лицензиями и отношениями с поставщиками, отвечающие за выбор и замену корпоративных решений.
• Руководители информационной безопасности, технологических рисков и соответствия отраслевым требованиям.
• Продуктовые и технологические команды, которым необходимо заменить зарубежное решение, не потеряв функциональность, устойчивость и возможность дальнейшего развития.
• Инвесторы и институты развития, работающие с российскими разработчиками корпоративных и отраслевых технологий.

• Из крупных компаний-заказчиков — CIO, CTO, CDTO, директора по корпоративной архитектуре и руководители программ импортозамещения, уже заменившие критически важные зарубежные системы.
• Из бизнес-подразделений заказчиков — CPO и владельцы цифровых продуктов, способные оценить не только технологию, но и её влияние на выручку, клиентский опыт и операционную эффективность.
• Из российских разработчиков корпоративного и отраслевого ПО — генеральные директора, директора по продукту, CTO и главные архитекторы.
• Из разработчиков ИИ-платформ и моделей — руководители прикладного ИИ, адаптации моделей, корпоративного внедрения и MLOps.
• Из инженерных подразделений — вице-президенты по разработке, руководители платформенных команд, тестирования, DevSecOps и эксплуатации.
• Из системных интеграторов — технические директора и руководители практик миграции, модернизации архитектуры и внедрения российских решений.
• Из сферы информационной безопасности — CISO, руководители безопасной разработки, защиты данных и управления рисками сторонних компонентов.
• Из open source-сообщества — руководители проектов и технические лидеры, способные предметно обсудить зрелость, поддержку и ограничения открытых моделей и компонентов.
• Из отраслевых заказчиков — руководители технологических и продуктовых направлений банков, телекома, ритейла, промышленности и страхования с конкретными внедрёнными кейсами.

1. Есть ли реальные возможности создания качественных отечественных ИИ-решений?
2. Что выбирать для отечественных ИИ-решений: open source — Qwen, Kimi, DeepSeek — или передовые зарубежные проприетарные модели — Claude, ChatGPT, Gemini или локальные продукты GigaChat, Алиса AI?
3. Как ИИ помогает разрабатывать и дорабатывать приложения, переносить код, готовить тесты и документацию? Что по-прежнему требует работы специалистов?
4. Что эффективнее для заказчика: готовый российский продукт с ИИ, расширение существующей системы или совместная разработка с технологическим партнёром?
5. Как сочетать отечественные платформы, модели и сторонние компоненты, сохраняя возможность развивать продукт и менять поставщиков? Как обеспечить безопасность, устойчивость архитектуры и стабильность сервисов?

• Российские разработчики ERP, CRM, ECM, BI, баз данных, операционных систем и другого корпоративного ПО.
• Разработчики отраслевых решений для финансов, телекома, ритейла, промышленности, страхования, логистики и государственного сектора.
• Поставщики российских ИИ-моделей, корпоративных ИИ-платформ, инструментов работы с данными и интеллектуального поиска.
• Облачные провайдеры, операторы ЦОД и поставщики вычислительной инфраструктуры для обучения и эксплуатации моделей.
• Разработчики low-code-платформ, ИИ-помощников для программирования, средств тестирования, документирования и управления жизненным циклом разработки.
• Поставщики MLOps, DevOps, DevSecOps, мониторинга, наблюдаемости и управления производительностью систем.
• Компании в сфере информационной безопасности, защиты данных, контроля программных компонентов и безопасного использования open source.
• Системные интеграторы, разработчики миграционных инструментов и компании, специализирующиеся на модернизации корпоративной архитектуры.
• Институты развития, венчурные фонды и инвестиционные платформы, поддерживающие российских технологических разработчиков.

Совместный кейс заказчика и разработчика:

1. Какая зарубежная система или технология использовалась ранее.
2. Какую бизнес-задачу требовалось сохранить или решить лучше.
3. Почему было выбрано готовое решение, доработка или совместная разработка.
4. Из каких отечественных и открытых компонентов собрана архитектура.
5. Какую роль в продукте играет ИИ.
6. С какими ограничениями столкнулась команда.
7. Сколько заняли миграция и промышленное внедрение.
8. Как изменились стоимость владения, скорость разработки, устойчивость системы и бизнес-результат.