HFLabs — о клиентских данных

Что на самом деле происходит с data-стеком? Наши друзья и партнеры из «Ростелекома» запустили независимое исследование о том, как меняются IT-инфраструктура и работа с данными в российских компаниях. Хотят понять, какие технологические подходы действительно работают, что мешает импортозамещению и как команды справляются в условиях дефицита оборудования. Фокус — на инженерных задачах и реальном опыте миграций, без привязки к конкретным вендорам. Приглашаем ответить на вопросы CDO, дата-архитекторов, руководителей DWH и инженеров. ➡️ Пройти опрос По итогам «Ростелеком» подготовит отчет с разбивкой по отраслям и уровню зрелости компаний и представит его на Data&AI Talks 7.0. Те, кто оставит контакты в конце анкеты, получат подробную аналитику первыми и смогут сверить свои подходы с рынком. HFLabs — о клиентских данных

«Нельзя управлять тем, что ты не можешь назвать». Зачем бизнесу семантический слой? Костя Степанов, CEO HFLabs, в колонке для Forbes рассказывает, почему в этом году семантика стала, пожалуй, главной темой для всех, кто работает с LLM. С развитием AI качество данных заиграло новыми красками: уже недостаточно просто почистить данные, их нужно сделать понятными для машин. Справиться с этим как раз и призван семантический слой. Он «объясняет» LLM, из какой таблицы можно брать данные для конкретного запроса и как их правильно трактовать. В последнее время вышло несколько исследований, которые подтверждают: без семантического слоя LLM ведет себя, как человек в темной комнате: пытается ухватить из набора данных хоть что-то, а если ничего не находится, то начинает фантазировать. И уличить ее в этих фантазиях порой очень сложно🤷‍♀️ В колонке есть практические рекомендации, с чего начать работу над семантическим слоем, а также подводные камни, которые могут возникнуть на этом пути. Если после прочтения останутся вопросы или захотите обсудить семантику — напишите нам. HFLabs — о клиентских данных

No Garbage Out: от качества данных к смыслу 8 сентября впервые проводим AI-кейсариум. Присоединяйтесь! Вместе с модераторами из HFLabs и DaData участники будут решать задачи по работе с клиентскими данными и LLM. Посмотрим, как качество исходных данных, их описание на входе, а также контекст задачи влияют на результат. Будут и технические задачи в формате микрохакатона, и задачи на уровне здравого смысла и проработки концептов. Приглашаем поучаствовать тех, кто уже занимается внедрением ИИ-проектов, и тех, кто думает, как к ним подступиться. Участие бесплатное, но нужно дождаться подтверждения от организаторов. Отправить заявку 📍Встречаемся 8 сентября в 18:00 в офисе HFLabs (Турчанинов пер., 6, стр. 2, бизнес-центр «Крымский мост»). HFLabs — о клиентских данных

Что остается за пределами золотой записи? Банк знает ФИО клиента, его контакты и паспортные данные. Но не видит, что этот же человек — совладелец компании, которая вчера жаловалась на сбой в эквайринге. Маркетинг отправляет клиенту-физлицу новый офер, ничего не зная о жалобе. Почему так происходит? Все нужные данные в компании есть. Проблема в том, что они разбросаны по системам и не складываются в единый контекст. Чтобы помогать бизнесу собирать его, мы создали «Орбиту». Она обогащает клиентский профиль информацией, которую обычно не хранит CDI:  ▪️бизнес-атрибутами — сделками, транзакциями, обращениями и другими важными для компании данными; ▪️связями между людьми, компаниями и событиями; ▪️ролями представителей юрлиц; ▪️данными для AI — релевантными и связными, чтобы модели получали больше контекста для прогнозов.  «Орбиту» можно развернуть поверх «Единого клиента» и усилить профиль без изменений в ядре. А можно использовать отдельно, если клиентского MDM пока нет или вы работаете со сторонним решением.  Подробно о том, зачем бизнесу «Орбита» и какие задачи она решает, мы рассказывали на вебинаре. Смотрите запись на Rutube, YouTube или Вконтакте и читайте статью в блоге. HFLabs — о клиентских данных

Бизнес пока не получил ни одного оборотного штрафа за утечки Эксперты, которых опросил Ъ, объясняют это увеличением бюджетов на ИБ и адаптацией рынка к новому законодательству. Цифры: с начала 2025 года Роскомнадзор провел 52 административных расследования, выписал 40 протоколов и назначил штрафов на 2,6 млн руб. Также ведомство проверило 159 тыс. сайтов и на 135 тыс. из них выявило нарушения. Никита Назаров, CTO HFLabs, в разговоре с «Коммерсантом» пояснил, что с момента вступления в силу закона об оборотных штрафах еще не прошло полутора лет.

«При этом повторной считается утечка у оператора, который ранее подвергался административному наказанию. Если бы у нас уже случились такие цепочки, это означало бы, что утечки идут безумным темпом. Поэтому правильнее сказать, что это молодость практики, а не реальная победа над утечками», — говорит он.

При этом рынок украденных данных стал менее публичным: каналы в Telegram быстрее закрывают, форумы тоже «частично прикрыли», пояснил Никита Назаров: «Поэтому даже если базы и появляются, они распространяются в даркнете не так широко, как раньше. Их не публикуют на широкую аудиторию, а либо передают в узком кругу, либо используют для вымогательств». HFLabs — о клиентских данных

Первые в рейтинге поставщиков MDM-систем ⚡️ TAdviser опубликовал рейтинг крупнейших поставщиков решений по управлению мастер-данными и НСИ по итогам 2025 года. HFLabs занял первую строчку. Спасибо нашим клиентам за доверие! Аналитики собрали 14 участников российского рынка и сравнили их по выручке от проектов внедрения. У HFLabs это 1,15 млрд рублей — по сравнению с 2024 годом показатель вырос на 29%.  ➡️ Полный рейтинг и аналитический обзор с комментариями нашего CTO Никиты Назарова — по ссылке. HFLabs — о клиентских данных

Эксперты из Ассоциации больших данных разработали предварительный национальный стандарт для синтетических данных Что это такое? ▪️Предварительный стандарт вводится для апробации новых технологий и действует не более трех лет. Затем он может перейти в статус обязательного к применению ГОСТа. ▪️Стандарт описывает процессы синтеза данных и требования к их качеству. До сих пор в России не было такого документа. ▪️Синтетические данные и прозрачный стандарт для них нужны, например, для обучения суверенных моделей ИИ. HFLabs тоже поучаствовал в этой большой работе. Вместе с АБД мы сделали практическое обоснование для использования синтетических данных в кейсе «Маркетинговая атрибуция». Задача была такая: объединить данные двух независимых участников — рекламной площадки и банка — для оценки эффективности рекламной кампании. С помощью нашего решения «Маскировщик», мы проверили, возможно ли получить синтетический аналитический датасет, пригодный для расчета маркетинговых метрик, и при этом сохранить приватность. Подробно исследование можно посмотреть и скачать здесь, а короткий вывод такой: синтетические данные, полученные методом обезличивания, достаточно точны для агрегированной аналитики (сводных отчетов и метрик). Они надежно защищают приватность, но при этом не подходят для анализа поведения отдельных пользователей. HFLabs — о клиентских данных

Приглашаем на вебинар: будем говорить о том, как сделать клиентские данные максимально полезными для бизнеса 6 августа в 18.00 наш СТО Никита Назаров расскажет, как в бизнес-процессах учитывать все, что компания знает о своих клиентах. Обсудим: — как собрать в одном профиле данные, события и связи между людьми и компаниями; — зачем хранить граф связей и какие задачи он помогает решать; — как повысить LTV за счет лучшего понимания клиента и своевременных действий;   — как перейти от накопления данных к их использованию в бизнес-процессах;  — как сделать данные о клиентах понятными для LLM.  ⚡️На вебинаре представим «Орбиту» — наше новое решение, которое дает бизнесу полный контекст по людям и компаниям. Кому будет полезно Всем, кто хочет лучше понимать своих клиентов: руководителям розничных и корпоративных блоков в крупных компаниях, директорам по маркетингу, CIO, CDO, а также командам, внедряющим MDM-решения и отвечающим за золотую запись клиента. 🕕 Вебинар пройдет 6 августа, начало в 18:00. Зарегистрируйтесь, и мы пришлем ссылку на подключение. HFLabs — о клиентских данных

30 июля проводим Pub Talk — говорим о футболе и не только Это лето проходит под знаком футбола, и мы не остаемся в стороне⚽️ Приглашаем на неформальный Pub Talk, гостем которого станет Алексей Ярошевский, комментатор спортивных событий и мероприятий с 15-летним стажем. В программе: ▪️живой разговор с Алексеем — о работе спортивного комментатора и о том, что остается за кадром для зрителей; ▪️неформальное общение, нетворкинг, пенное и закуски🍺 Алексей Ярошевский: — первый англоязычный комментатор Российской футбольной премьер-лиги, — регулярный гость футбольных студии телеканалов «Матч ТВ», «Матч Премьер» и «Окко Спорт», — ведущий и автор проекта «Футбольный клуб Василия Уткина», — ведущий зоны Winline Platinum на всех домашних матчах ФК «Спартак-Москва» — голос ХК «Спартак» Москва и ведущий арены всех домашних матчей. Ждем на Pub Talk руководителей ИТ и бизнес-подразделений из крупных компаний: тех, кто с нами уже работает, и тех, кто хочет познакомиться. Как принять участие? Для этого зарегистрируйтесь по ссылке. Количество мест ограничено, поэтому подтвердить приглашение сможем не всем. Где и когда? Pub Talk пройдет в одном из пабов на Покровке в четверг, 30 июля, в 19.00. Адрес пришлем после подтверждения регистрации.

В новом выпуске подкаста «Человеческий фактор» — о том, как меняется поиск работы и причем здесь ИИ 🎙Наша гостья — Евгения Григорьева, директор по маркетингу HH.ru. Поговорили с Женей о том, как и чем живет, пожалуй, самая крупная и известная платформа по поиску работы: за кем на рынке наблюдает, как выстраивает коммуникацию с пользователями и как видит будущее найма. А еще обсудили: ◾️Куда ветер дует на рынке найма и как искать работу, если ИИ помогает соискателям написать резюме, а работодателям — отобрать подходящие?  ◾️Что будет с джунами, если большинство их задач уже выполняет ИИ? ◾️Как алгоритмы HH.​ru анализируют резюме и можно ли их обойти? Ведущие — Костя Степанов, CEO HFLabs, и Антон Богин, CEO DaData.  Смотрите и слушайте подкаст на удобной платформе: YouTube Rutube VK Яндекс.Музыка Apple Podcasts HFLabs — о клиентских данных

В июле наши друзья из «Дадаты» проведут митап на тему AI-агентов в юридически значимых бизнес-процессах Будет уютный и камерный разговор без записи на ≈40 человек. Приходите в гости, познакомиться и послушать спикеров. Кто выступит ▪️Николай Ямброськин — главный по цифровизации в «Альфа-Лизинге». Расскажет о внутреннем AI-портале, который в компании использует 1 000 человек. Будут технические подробности, сценарии применения, опыт и секреты — почему сотрудники часто не видят пользы от AI и как это исправить. ▪️Павел Мищенко — партнер в юридической компании Runetlex. Порассуждает, как интегрировать нейросети в культуру компаний и какие сложности с этим возникают в юридических командах. ▪️Денис Федотов, операционный директор в noroots. Поделится идеей AI-агента — контрактного менеджера. Эта система помогает бизнесу не терять контроль над договорами после подписания. Обсудим, что такой агент должен уметь: за чем следить, какие риски замечать, какие действия запускать и где должна оставаться зона ответственности юриста. Кого ждут Приглашают руководителей бэк-офиса, финансов, бухгалтерии, IT, комплаенса, ИБ и privacy. Всех, кто принимает решения об автоматизации процессов, отвечает за бюджет и внедрение. Как поучаствовать Митап пройдет в четверг 23 июля. Гостей собирают в офисе «Дадаты» в Москве, в 5 минутах от метро «Парк культуры». Фуршет стартует в 19:00, выступления — в 19:30. Участие бесплатное, но важно оставить заявку и дождаться подтверждения.  Зарегистрироваться →

Дмитрий Ключник из НПФ «Будущее» — гость подкаста «Человеческий фактор» ⚡️Мы запустили второй сезон нашего подкаста! В новых выпусках будем говорить с бизнесом о бизнесе. С топ-менеджерами крупных компаний обсудим, как и чем живет отрасль, какие вызовы перед ней стоят, какие стратегии выбирают игроки, как видят будущее, а также себя и своих клиентов в нем. Первый гость сезона — человек, который как никто другой погружен в будущее и помогает людям готовиться к нему уже сегодня. Из разговора с Дмитрием Ключником вы узнаете: — как устроен и на чем зарабатывает негосударственный пенсионный фонд, — стоит ли копить на пенсию в России и сколько нужно инвестировать, чтобы обеспечить себе достойный доход, — какие вредные мифы есть вокруг пенсии, — как НПФ привлекают клиентов и конкурируют с банковскими вкладами. Ведут подкаст Костя Степанов, CEO HFLabs, и Антон Богин, CEO DaData.  🎧Слушайте и смотрите новый эпизод на удобной платформе:  YouTube  Rutube VK Яндекс.Музыка Apple Podcasts HFLabs — о клиентских данных

Как семантический слой меняет работу с данными отношения между банками и клиентами Продолжаем тему, начатую на ПМЭФ. В программном тексте для «Банковского обозрения» Костя Степанов, CEО HFLabs, размышляет, как экономическая ситуация и развитие ИИ заставляют банки пересмотреть привычные подходы к Castomer Data. Он уверен: в ближайшее время бизнес столкнется с необходимостью не просто собирать данные, а наделять их смыслом и в режиме real-time соотносить с реальным поведением людей. ➡Читать колонку HFLabs — о клиентских данных

Почему AI не разберется за людей — обсудили 25 июня на митапе в офисе HFLabs Порассуждали о том, почему AI-проекты часто упираются не в модель, а в контекст: какие данные вообще есть, какие задачи надо решить и кому нужен результат внедрения. Поговорили с людьми, которые реализуют такие проекты в крупных компаниях. Вот несколько выводов: 📌 AI полезен там, где помогает человеку работать быстрее и точнее — Сотрудникам поддержки: суммаризировать обращения, искать триггеры оттока. — Сейлзам: подсказывать, какой пакет услуг предложить клиенту. — Аналитикам: проверять гипотезы и находить инсайты. — Менеджерам: разбирать встречи, фиксировать договоренности и формулировать задачи. В таких сценариях AI берет на себя рутину и удерживает большой контекст. 📌 Внедрение стоит начинать не с выбора модели, а с вопроса «зачем» — какую задачу решаем, — можно ли решить ее без AI, — кому это нужно внутри бизнеса, готов ли он к изменениям процессов, — как считать эффект, — где ошибка допустима, а где цена слишком высока. 80% результата дает не AI, а пересборка процесса. Только оставшиеся 20% — правильно выбранный инструмент. 📌 Важен не объем, а чистота и понятность данных AI нужно понимать смысл: как данные связаны между собой, где бизнес-правило, а где просто исторически сложившаяся привычка. Отсюда интерес к онтологии и графам связей: не как к академическим упражнениям, а как к способу объяснить модели и людям, как устроена реальность компании. 📌 AI не должен принимать решения без человека Если AI сам решит предложить клиенту меньшую цену или изменить условия, это риск для бизнеса. Отдельная опасность — мультиплицирование ошибки: когда AI применяют сразу ко множеству процессов, одна неверная логика может распространиться на тысячи действий. Поэтому все, что можно сделать детерминировано, лучше так и делать. 📌 Человек нужен там, где требуется выбрать направление AI не отвечает на главный вопрос: зачем мы это делаем? Роль людей трансформируется: формулировать задачу, понимать ограничения, проверять результат. А иногда — вовремя сказать, что задачу вообще не нужно делать. Спикеры сошлись в главном — AI усиливает то, что уже есть в компании: хорошие данные и осознанные решения или хаос и ошибки. Мы в HFLabs проводим встречи с экспертами 1–2 раза в месяц. Следите за анонсами в канале и на нашем сайте. HFLabs — о клиентских данных

«Маскировщик» стал доступен через агрегатор нейросетей Rutronix.​ai При выборе AI-модели теперь можно сразу настроить обезличивание данных — без отдельной интеграции. Так работает наша связка с Rutronix.​ai: он помогает подключать ведущие модели через единый API, а «Маскировщик» берет на себя защиту данных. Зачем это нужно? Когда компании внедряют AI в свои процессы, к нейросетям могут попадать персональные данные: ФИО, телефоны, адреса, паспорта, внутренняя аналитика и другая чувствительная информация. А это чревато утечками. «Маскировщик» находит ПД и заменяет их синтетическими — похожими по формату и свойствам. Модель получает правдоподобный текст, сохраняет контекст и дает релевантный ответ, но реальные данные к ней не уходят. Такие решения показывают, как меняется рынок: о безопасности при работе с нейросетями начинают думать уже на этапе выбора модели. Подключить «Маскировщик» к моделям можно на сайте Rutronix.ai. HFLabs — о клиентских данных

⚡️HFLabs представляет на ПМЭФ новый подход к работе с клиентскими данными Минутка гордости: HFLabs стал одним из победителей «Марафона инноваций» — совместной программы Московского инновационного кластера и «Росконгресса». И сегодня Костя Степанов, CEO HFLabs, расскажет о нашем решении на питерском форуме. Наш новый подход: помочь организации понять, кто ее клиент на самом деле и какой контекст его окружает. Что это значит? ▪️MDM-системы создают золотую запись клиента, но даже самые продвинутые из них не отвечают на вопросы бизнеса. Кто этот человек для организации? С какими компаниями он связан? В какие группы входит? Какими продуктами пользуется? Какие решения можно принять в отношении него прямо сейчас? ▪️На фоне усиления конкуренции и развития ИИ бизнесу уже недостаточно сложить информацию о клиенте в хранилище и сформировать золотую запись в MDM — нужно понимать смысл и связи всех собранных данных. ▪️Семантический слой в работе с данными (а мы говорим именно о нем!) связывает между собой людей, компании, сделки, события. Он создает карту реального мира организации и описывает смысл данных, контекст их использования, ограничения и возможные действия. ▪️В результате организации могут работать не с отдельными записями в базах данных, а с домохозяйствами, холдингами, группами компаний. И в режиме real-time видеть их бизнес-контекст и жизненные ситуации. ▪️Про AI тоже не забыли: корпоративные LLM получают доступ не к разрозненным данным, а к их связям. Поэтому модели реже галлюцинируют и дают более релевантные рекомендации и прогнозы. ✍️ Если хотите узнать, какой эффект это может принести вашей компании, — напишите нам, проведем пилот и покажем, что умеем. Посмотреть трансляцию панельной сессии с участием Кости Степанова можно в 12.00 по ссылке. HFLabs — о клиентских данных

AI в бизнесе: почему модели и железо — это не главное 25 июня поговорим, что тормозит AI-проекты в крупных компаниях. Спойлер: часто это не модели и вычислительные мощности, а данные. На митапе обсудим: — какие данные нужны AI, чтобы он стал рабочим инструментом; — почему без качественных данных нейросети не дают того, что ждет бизнес; — как извлекать знания из сотрудников и превращать их в систему; — как внутренние данные, контексты и жаргон ломают красивые демо. Говорить будем напрямую с теми, кто такие проекты делает. Без записи, в камерной атмосфере — так разговор честнее. Список спикеров скоро опубликуем. Кому будет полезно? CDO, CIO, CTO, архитекторам данных, руководителям data- и AI-направлений и бизнесу, который хочет понять, что стоит за внедрением AI на самом деле. 📍Встречаемся 25 июня в 19:00, в офисе HFLabs рядом со станцией метро «Парк культуры». До начала митапа — фуршет, после — нетворкинг. Митап бесплатный. Для участия зарегистрируйтесь и дождитесь подтверждения.

В России стало больше банкротов: по итогам первого квартала 2026 года ими признаны более 137 тыс. человек Это на 13,7% больше, чем год назад, подсчитал ЕФРСБ. Почти половина банкротов — миллениалы (люди, рожденные в 1981–1996 годах). Женщины банкротятся чаще мужчин: 56% против 44%. Найти банкрота в клиентской базе можно, сверившись со списком ЕФРСБ. Но при оценке клиента важен весь контекст: например, сам человек может и не значиться в реестре, а вот его супруг — да. Для риск-моделей это означает, что смотреть только на одного заемщика уже недостаточно. Важно видеть связи между людьми и понимать, кто из них относится к одному домохозяйству.

Если банк учитывает информацию по домохозяйствам, он заметит, когда жена или муж банкрота обратятся за кредитом. Такие сведения могут пригодиться, например, для определения кредитного лимита.

В теме домохозяйств мы уже много лет — напишите, если хотите узнать об этом больше. HFLabs — о клиентских данных

КYC на китайский манер Новость последних дней: в Китае заранее начали использовать иной иероглиф для написания имени американского госсекретаря Марка Рубио, чтобы избежать применения к нему санкций. Если вы пропустили: Марко Рубио принимает участие в визите Трампа в Китай, несмотря на то, что въезд в страну ему запрещен. Чтобы обойти свой же запрет, китайское правительство и официальные СМИ начали транслитерировать первый слог его фамилии через другой китайский иероглиф, который читается как «лу».

До 2025 года китайские СМИ и ведомства использовали написание фамилии Рубио как 卢比奥. После того как он вступил в должность госсекретаря США, стала применяться транслитерация 鲁比奥, пишет РБК.

Мы в HFLabs уже пошутили, что будь у китайцев наш продукт КУС, который мастерски справляется со всеми возможными задачками по транслитерации, поездка Марко Рубио в Китай была бы под вопросом😄 HFLabs — о клиентских данных

19 мая в прямом эфире обсудим ожидания и реальность в работе Chief Data Officer На недавнем митапе в офисе HFLabs мы выяснили, что качество данных — штука нужная, но вот отвечать за него никто не хочет🤷🏻‍♂️ И задача CDO — со всеми договориться и выстроить процессы. На вебинаре продолжим тему. Возьмем конкретный кейс, с которым может столкнуться CDO, и подумаем, как его реализовать. Вместе со слушателями вебинара разберем: — какие подводные камни есть у запросов, которые поступают к CDO от бизнеса, — где возникают риски и конфликты, — как CDO договориться с другими подразделениями и отстоять свои позиции. Вебинар проведут соавторы тренинга для CDO «Хаос против данных, или Зачем создавать Data Office»: — Тарас Сорока, эксперт по менеджменту, IT и цифровой трансформации, — Константин Степанов, CEO HFLabs, — Павел Абдюшев, директор по развитию продуктов HFLabs. Приглашаем действующих CDO и руководителей data-направлений, претендентов на роль CDO, руководителей бизнеса и ИТ, работающих с данными. 🕕 19 мая, 18.00. Планируем уложиться за час. ✍ Для участия нужна только регистрация. Ссылку для подключения пришлем в день вебинара. HFLabs — о клиентских данных