Международная конференция по искусственному интеллекту для среднего и крупного бизнеса
Москва · ВДНХ · 17–19 ноября 2026

Что изменится в финансовом бизнесе, когда AI-агенты станут участниками экономических процессов, банковские продукты превратятся в доступные для алгоритмов сервисы, а расчёты смогут автоматически исполняться при наступлении заданных условий? Руководители банков, платёжных систем, финтех-компаний и крупного бизнеса обсудят новую роль финансовых институтов, агентную экономику, цифровой рубль, смарт-контракты, платёжные протоколы и возникающие модели выручки.

Целевая аудитория

• 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.

Вопросы для обсуждения 09

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?

Голос, лицо, документ и привычное поведение клиента уже можно синтезировать при помощи ИИ. В ответ банки, страховые компании и платёжные сервисы переходят от разовой идентификации к постоянному анализу поведения, связей и обстоятельств операции. Практический разговор о новой технологической гонке между финансовыми организациями и цифровыми мошенниками.

Целевая аудитория

• 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.

Вопросы для обсуждения 08

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?

Что останется от привычной компании, когда искусственный интеллект станет частью каждого рабочего процесса? Руководители крупнейших компаний обсудят переход от персональных помощников к цифровой рабочей среде, новые продукты и бизнес-модели, изменение корпоративных функций и перераспределение технологических бюджетов. Опыт банков, телекома, ритейла, промышленности, страхования и других отраслей позволит увидеть общую логику трансформации и различия в требованиях к ИИ.

Целевая аудитория

• 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.

Вопросы для обсуждения 08

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?

Что происходит, когда искусственный интеллект подключается к 1С, ERP, CRM, документообороту, клиентским каналам и производственным системам? Практический разговор о выборе технологий и партнёров, операционной эффективности, защите данных, технологической независимости и полной стоимости внедрения.

Целевая аудитория

• 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.

Вопросы для обсуждения 08

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?

Почему падает маржа, растут запасы, срываются поставки или не хватает сотрудников в смене? Может ли ИИ-агент связать данные разных систем, объяснить происходящее и предложить обоснованное действие? Крупнейшие компании и разработчики обсудят ИИ-агентов для аналитики, клиентского сервиса, логистики, управления персоналом и повседневных рабочих задач.

Целевая аудитория

• 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.

Вопросы для обсуждения 08

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?

Замена зарубежного ПО становится поводом пересмотреть, какие цифровые продукты нужны бизнесу. Как использовать ИИ для создания и развития российских решений — от корпоративного приложения до отраслевого сервиса? Разработчики, технологические платформы и крупнейшие заказчики обсудят ускорение разработки, новые функции продуктов и выбор между готовым решением и совместной разработкой.

Целевая аудитория

• 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.

Вопросы для обсуждения 05

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?