Fork-Tech

Инвестиционное консультирование в России оцифровано сверху — регулятором, а не разработчиком Когда говорят «цифровизация финконсультирования», представляют удобное приложение с рекомендациями. Но в регулируемом контуре оцифрована не витрина, а вся вертикаль, и задает ее Банк России, а не продуктовая команда. Три опоры, одна логика: ◇ Допуск. Единый реестр инвестиционных советников ЦБ ведет в электронном виде; участник проверяется автоматически — через сервис регулятора и API. Вход на рынок — это вход в цифровой периметр. ◇ Продукт. Если индивидуальные рекомендации формирует программа — робоэдвайзер или AI, она подлежит аккредитации (п.6 ст.6.2 39-ФЗ, сейчас через НАУФОР). Алгоритм здесь регуляторный объект, а не фича. ◇ Отчетность. Результат уходит в ЦБ машиночитаемо, в XBRL. Для профучастников это обязательно с 2018 года, в 2026-м требования обновляются. Вывод для тех, кто строит: комплаенс — не обертка поверх цифрового сервиса, это его архитектура. Регуляторную совместимость, локализацию данных и аудируемость закладывают в фундамент. Ровно так собран наш стек. PWS работает on-premise, входит в реестр российского ПО, имеет ролевую модель доступа и MCP-сервер — протокол, по которому AI-ассистенты подключаются к корпоративным данным внутри контура. XBRL-отчетность мы автоматизируем на реальных проектах. ◇ О платформе: fork-tech.ru/pws ◇ Обсудить: info@fork-tech.ru Кристина Коваленко, основатель и CEO Fork-Tech #PWS #MCP #AI

Рынок оценил переход Robinhood к агентному AI ростом акций на 28%. Для регулируемого финсектора вопрос — под чьим контролем действует AI-агент и по чьему поручению он совершает операции. В конце мая 2026 Robinhood запустил AI-powered Agentic Trading и Agentic Credit Card — движение в сторону автоматизированного инвестирования, платежей и новых направлений вроде prediction markets. Акции компании (NASDAQ: HOOD) выросли на 28,1%. Разница между ассистентом и агентом принципиальная: ◇ Ассистент отвечает на вопрос и подсказывает ◇ Агент выполняет действие сам — открывает сделку, проводит операцию Рынок закладывает агентный AI как следующий драйвер стоимости в финтехе. И это меняет требования к инфраструктуре. Одно дело — чат-бот в приложении. Другое — автономный агент с доступом к счетам и операциям клиента. Для российского регулируемого рынка это упирается в два вопроса: где работает агент и кто его контролирует — и по чьему поручению, от чьего имени он совершает операции. AI, совершающий финансовые операции, в регулируемой отрасли не может жить в чужом облаке и действовать самостоятельно — это зона ИБ, аудита, локализации данных и комплаенса. MCP-сервер в PWS мы интегрировали ещё осенью 2025 именно под этот сценарий: подключение AI-агентов к корпоративным данным и операциям внутри контура заказчика. On-premise, в реестре российского ПО. Западный рынок задаёт направление продукта. Инфраструктуру под агентный AI для регулируемого сектора нужно готовить заранее. ◇ Источник: finance.yahoo.com (HOOD, agentic AI trading) ◇ О платформе: fork-tech.ru/pws ◇ Обсудить: info@fork-tech.ru Кристина Коваленко, основатель и CEO Fork-Tech #PWS #MCP #AI

Госдума приняла закон о развитии технологий ИИ. Для финансового сектора это вопрос суверенитета данных и контура 8 июля Госдума приняла во втором и третьем чтениях правительственный законопроект № 1271570-8 «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта». Документ рамочный: вводит базовые понятия и передаёт Правительству полномочия детализировать правила в подзаконных актах. Что важно для банков, брокеров и управляющих компаний: ◇ Вводятся две категории отечественных моделей — суверенные (полный цикл разработки у российского юрлица, все данные хранятся в РФ) и национальные (российский разработчик, допустимы компоненты по открытым лицензиям). ◇ Правительство сможет устанавливать случаи обязательного применения только суверенных или национальных моделей в критически важных сферах — прямо названа банковская. ◇ Для чувствительных сфер, включая финансы, могут вводиться дополнительные требования к применению ИИ. Сроки: основные положения — с 1 сентября 2026, требования к моделям и правила их использования — с 1 марта 2027, переходный период для действующих систем — до 1 сентября 2032. Направление понятное: российский стек, данные внутри РФ, управляемый контур. Fork-Tech строит AI/ML-решения для финсектора и платформу PWS с MCP-сервером именно так — on-premise, внутри периметра заказчика, с управлением ИИ-ассистентами без релизного цикла. Разобрать, как это ложится на вашу инфраструктуру — info@fork-tech.ru #ИИ #импортозамещение #ИБ

Сайты всё чаще читают ИИ-агенты, а не люди. Мы перевели свой в формат, который они понимают Всё чаще корпоративный сайт читает не человек с браузером, а ИИ-агент, который собирает из него ответ для пользователя. И обычную страницу он читает плохо: HTML с навигацией, скриптами и версткой сделан под браузер, а не под модель. Агент забирает текст и теряет самое ценное — структуру и связи между материалами. Отсюда выросла отдельная дисциплина — GEO (Generative Engine Optimization). Как SEO, но оптимизация не под поисковую выдачу, а под ответ, который формирует модель. Здесь появился конкретный стандарт — OKF (Open Knowledge Format) от Google Cloud. Знания компании как набор markdown-файлов с YAML-разметкой: один файл — один концепт, ссылки между файлами образуют граф. Читается и человеком, и агентом — без SDK, без авторизации, без привязки к вендору. Мы перевели публичную часть fork-tech.ru в этот формат. Кейсы, решения, страницы, блог — теперь доступны агенту структурированно: ◇ Не HTML со скриптами, а чистый markdown с содержанием ◇ Каждый кейс и решение размечены по типу — агент понимает, на что смотрит ◇ Внутренние ссылки сохранены как граф — видно, как кейсы связаны с решениями Массового трафика по таким форматам пока нет — направление только формируется. Мы заходим в него заранее. В OKF переводим не только публичные материалы: тот же формат применяем к внутренней документации, с которой работают наши ИИ-агенты в контуре разработки. Как это выглядит: https://fork-tech.ru/okf Владислав Лаптев, директор по инновациям Fork-Tech #Инновации #GEO #OKF #AI

PWS стал победителем Yandex B2B Tech Awards в номинации «Инновации технологического сектора». За строчкой «управление продуктом без релизов» то, что уже в проде: ◇ внедрение в банке топ-10 за 1 день ◇ доставка сборок: с часов до минут ◇ изменения в проде за минуты вместо цикла в 3–5 дней ◇ MCP-сервер для AI-ассистентов Это зрелая база, поверх нее PWS разворачивается как on-prem-контур управления AI для регулируемого рынка: аудируемые решения, импортонезависимость, реестр Минцифры. Признание Яндекса подтверждает главное: под продуктом — реальная платформа для бизнеса, а не презентация. Премия: https://b2btech.yandex.ru/award/ О PWS: https://fork-tech.ru/pws/

Михаил Самичев, директор по разработке и архитектуре ПО Fork-Tech о выборе интеграционной шины (ESB) Интеграционная шина (ESB) для брокера, банка или УК — это не «коннектор между системами», а контур, через который проходят пострейд-операции, расчёты, обмен с биржей и депозитарием, выгрузки в регуляторную отчётность. Падение шины — это не локальный сбой, а одновременная остановка процессов сразу в нескольких системах. Поэтому выбор ESB — это выбор фундамента интеграционной архитектуры на 5–10 лет вперёд, а не покупка инструмента. Лицензию можно оформить за один разговор. Разобраться, от чего вы становитесь зависимы, — гораздо дольше. Правильные вопросы вендору на старте экономят не деньги, а годы технического долга. Ниже — пять тем, по каждой из которых стоит получить прямой ответ, а не общие слова: ◇ Лицензирование и стоимость владения. Как цена растёт с нагрузкой — считается по ядрам, по числу интеграций, по объёму сообщений или по количеству подключённых систем? Что, кроме самой лицензии, входит в стоимость владения? Это важно, потому что шина, дешёвая на старте, при масштабировании легко становится самой дорогой строкой ИТ-бюджета. ◇ Независимость от вендора. Есть ли доступ к исходному коду, открытые форматы конфигураций, стандартные протоколы? Сможет ли ваша команда или альтернативный подрядчик поддерживать решение, если отношения с вендором по любой причине закончатся? После 2022 года для российского финрынка это отдельный класс рисков, а не паранойя. ◇ Поддержка и SLA. Каковы время реакции и режим работы — 24/7 или рабочие часы? Как устроены порядок эскалации и ответственность за инциденты? ESB — система класса mission-critical: единичный инцидент бьёт по нескольким бизнес-процессам сразу, поэтому здесь нужны цифры в договоре, а не слова о «качественной поддержке». ◇ Поведение под нагрузкой и при отказах. Есть ли повторная доставка сообщений, отказоустойчивый кластер, сквозная трассировка пути сообщения между десятком систем? Что происходит, когда сообщение «застряло»? Ответы на это лучше получить до продакшена, а не во время первого серьёзного инцидента. ◇ Российская специфика. Есть ли продукт в реестре отечественного ПО? Возможен ли аудит с точки зрения ИБ и насколько устойчив сам вендор? На рынке уже более 15 зрелых ESB-решений, а в реестре их заметно больше. Зрелость каждого — предмет отдельного сравнения, а не общих оценок. Принципиальный сдвиг: если раньше выбор интеграционной платформы был во многом вопросом функциональности и цены, то сейчас на первый план выходят независимость, контроль и предсказуемость жизненного цикла. Цена важна, но перестала быть решающим фактором. Fork-Tech строит для брокеров, банков и УК интеграционный контур — обмен с биржами, депозитариями и регуляторными системами, — где аудируемость, отказоустойчивость и независимость от конкретного вендора напрямую влияют на операционную устойчивость и соответствие требованиям регулятора. #мнения #АналитикаFork

Код больше не актив. Актив то, что вокруг него 71% крупных российских компаний уже используют генеративный ИИ. Код генерится быстрее, чем команда успевает его проверять, и это меняет логику цены: чем дешевле код, тем дороже все остальное. Потому что дешевый код — это не бесплатный код. Независимое тестирование 100+ моделей показало: 45% сгенерированного ИИ кода содержит уязвимости из списка OWASP. Плотность уязвимостей — в 2,7 раза выше, чем у кода, написанного человеком. В регулируемом финансовом контуре бизнес уже не платит за код, он платит за: ◇ прозрачность — кто отвечает за то, что внутри ◇ on-prem-контроль — данные не уходят за периметр (68% российского рынка GenAI — именно on-prem) ◇ перенос ответственности — регулятор спрашивает с вендора ◇ архитектуру — почему именно так, а не «как сгенерилось» Скрытый риск, который редко считают: купить «код» — значит купить технический долг с доставкой. Код без понятной родословной в регулируемом контуре — это скрытая угроза или будущее предписание. И платит за это не IT-директор, платит бизнес — за происхождение кода, а не за репозиторий. Финансы и страхование — крупнейший сегмент GenAI в России (12 млрд ₽), и спрос там идет за максимальным контролем. Поэтому наш продукт PWS в реестре Минцифры, разворачивается on-prem и имеет слой управления доступами и политиками.

Китайские фонды видят в ИИ «суперпузырь». На наш взгляд, пузырь — в оценках, а не в технологии На прошлой неделе два известных китайских хедж-фонда предупредили инвесторов о перегреве рынка ИИ. Wealspring Asset (под управлением свыше $1,4 млрд), чей основатель Ян Дун в своё время предсказал пик рынка 2007 года, назвал глобальные акции ИИ «суперпузырём» и допустил, что «точка обвала может быть уже не за горами». По его оценке, многие компании ИИ-инфраструктуры используют «вполне обычные» бизнес-модели, не имеют долгосрочного преимущества и держатся на постоянных вливаниях капитала. Шанхайский фонд Banxia пошёл дальше: его основатель Ли Бэй заявил, что «триггер для схлопывания пузыря уже появился», сославшись на давление на темпы роста выручки Anthropic. Оговорка по существу: Anthropic — частная компания, её показатели публично не аудируются, поэтому здесь речь об оценке, а не о проверенном факте. Владислав Лаптев, директор по инновациям Fork-Tech:

«Пузыри надуваются там, где оценка оторвана от выручки и от реальной задачи. Это вопрос не к технологии, а к спекулятивным мультипликаторам. Прикладной ИИ, встроенный в конкретный бизнес-процесс, живёт по другим законам — он либо снижает издержки и риски, либо его просто не покупают».

Где для нас проходит граница: ◇ Пузырь — это оценка без бизнес-модели и без долгосрочного рва ◇ Ценность — это ИИ под измеримую задачу: регуляторная отчётность, сверки, ассистенты внутри контура ◇ Эффект мы считаем в трудозатратах и сроках Так мы и строим AI/ML-решения - внутри периметра клиента, с привязкой к конкретному результату. ◇ Обсудить прикладные ИИ-сценарии: info@fork-tech.ru #мнения #AI #аналитикаFork

"Давайте оптимизируем затраты на бэк-офис" Знакомая фраза из уст CEO или CFO. И почти всегда за ней стоит желание начать с оптимизации, а начинать надо не с нее. Классическая для бизнеса картина — автоматизация бэк-офиса не успевает за бизнесом. Гэп на поддержку новых продуктов и операций закрываем наймом, потом RPA, сейчас ИИ, потом снова наймом, потому что для сопровождения армии роботов или регуляторики опять нужны люди. И посреди этого замкнутого круга, в какой-то момент, обычно внезапно, хватаемся за сердце и автоматизацию функций: доля ручного труда переваливает за 40%, и это становится видно — в цифрах, ошибках, убытках, претензиях. А еще через какое-то время топы, глядя на расходы, понимают: подразделение большое, растет, но непрозрачное — выросло быстрее, чем кто-либо успел это описать. Вот тогда и начинают звучать слова: надо повысить эффективность, не нанимать, а оптимизировать. Только оптимизация начинается с замеров. Управлять можно тем, что оцифровано. Вот что нужно сделать: ◇ Составить матрицу продуктов и P&L: какие продукты у вас есть, в каких системах живут и сколько каждый стоит. Удивитесь, как часто в бэк-офисах на поддержке остаются продукты, которые бизнес давно перестал продавать: пара клиентов, а сопровождение убыточно. ◇ ФОТ по функциям и продуктам: годовая стоимость каждой — ФОТ плюс аллокация. В связке с матрицей продуктов это даёт картину "сколько зарабатываем — сколько тратим". База для решения. ◇Объем операций и клиентов: сколько операций, сколько времени, какая доля ручных, по каким продуктам. Полезно смотреть в разрезе факт vs план. ◇ При расчетах помнить — особенно в финтехе — что регуляторика забирает до 30% времени операционки и ИТ. Даже при высокой автоматизации, просто в силу частых изменений. Потенциал оптимизации сидит в продуктах и системах: в том, какой продукт в какой системе живёт, сколько приносит и во сколько обходится. Поэтому сначала — прозрачность на цифрах, а экономия или рост уже следствие. Я видела это с обеих сторон. В Fork-Tech мы с этого и начинаем любой такой проект: раскладываем продукты, ФОТ, системы и операции в одну карту. Без нее потенциал не вычислить. А вы где в последний раз находили спрятанные деньги — в процессах или в системах? Или в куртке?) Кристина Коваленко, CEO и основатель Fork-Tech, ex-CIO

Микросервисы или монолит: в финтехе это вопрос не моды, а операционного риска Спор "микросервисы против монолита" в финтехе наконец перестал быть вопросом веры. Для того, кто отвечает за надежность и отчетность, он сводится к одному: какой выбор создаёт меньше риска. Регулируемая финансовая компания живет в двух режимах сразу. Торговый шлюз и обработка рыночных данных требуют минимальных задержек и независимого масштабирования — здесь микросервисы оправданы. Но бэк-офис, регуляторная отчетность и клиентский учет ценят другое: согласованность данных и возможность все проверить и проследить. Для них дробление на десятки сервисов добавляет не гибкость, а риск. Почему риск. Когда одна операция "размазана" по нескольким сервисам, систему сложно гарантированно откатить целиком при сбое. В финансах каждый такой эпизод — потенциальное расхождение в отчетности и инцидент, который ложится в реестр рисков. И стоимость. Больше сервисов — больше инфраструктуры под ними: отдельные процессы сборки, мониторинга и версионирования под каждый. У IT-команды среднего брокера или УК до трети времени уходит не на бизнес-логику, а на обслуживание этого каркаса. При этом монолит — не панацея. Ключевое свойство архитектуры — не тип развертывания, а модульность: четкие границы между доменами. Прагматичный подход 2026 года: начинать с модульного монолита с явными границами, а узкие места выносить в отдельные сервисы по данным о реальной нагрузке, а не из эстетики. В наших проектах для финсектора мы выбираем архитектуру именно так — под профиль риска и требования регулятора, а не под технологический тренд. Понять, соответствует ли ваша архитектура вашему профилю риска, — это первый вопрос IT-аудита: понятный скоуп, 2–4 недели. Напишите на info@fork-tech.ru. Андрей Горячев, руководитель направления разработки Fork-Tech #мнения #архитектура

Иностранные ИИ-модели в России не запретят. Что это означает для финсектора Правительство переработало законопроект об ИИ и сменило само его название — теперь это закон о поддержке развития технологий ИИ. Акцент сместился с ограничений на поддержку отечественных разработок. Документ сократился с 21 статьи до 13. Для бизнеса главное: запрета на иностранные нейросети нет, компании сохраняют право самостоятельно выбирать технологические решения. Что убрали из проекта: ◇ Понятие "трансграничных" моделей, которые государство могло бы ограничить ◇ Категорию "доверенных" — остались "суверенные" и "национальные", и нужны они для доступа к господдержке, а не для запретов ◇ Обязательную маркировку ИИ-контента - теперь требуется лишь обеспечить возможность пометки Звучит как либерализация, но для регулируемых отраслей суть не в послаблении. Приоритет отечественных решений для КИИ и госструктур сохраняется. Для уже внедренного иностранного ИИ в чувствительных системах предусмотрен переходный период - как минимум до 2032 года и при условии, что данные хранятся и обрабатываются в России. То есть вопрос перешел в плоскость "где лежат ваши данные и внутри какого контура работает ваш ИИ?" Это то, что мы закрываем по умолчанию: Fork-Tech разворачивает AI-решения on-premise, внутри периметра заказчика, а данные под ними собираются на отечественном стеке — Data Platform. Для финсектора это не реакция на закон, а базовое требование к архитектуре. Подготовиться к изменениям проще всего с IT-аудита: понятный скоуп, 2–4 недели. Напишите на info@fork-tech.ru. Кристина Коваленко, основатель и CEO Fork-Tech #мнения #аналитикаFork #импортозамещение

Консалтинг на автопилоте: почему галлюцинации ИИ бьют по репутации гигантов Консалтинговый гигант KPMG отозвал аналитический отчет «Redefining excellence in the age of agentic AI» из-за ложных данных, сгенерированных нейросетью. Исследовательская группа GPTZero выяснила, что документ готовили с помощью генеративного ИИ без должной верификации фактов, что привело к масштабным галлюцинациям. Описанные в исследовании кейсы внедрения ИИ официально опровергли упомянутые в нем организации: швейцарский банк UBS, британская NHS, Swiss Federal Railways и Transport for London. KPMG удалила отчет для проведения расследования. Ранее аналогичный провал настиг компанию EY – они отозвали отчет о программах лояльности из-за вымышленных ИИ-сносок на источники. Кейс наглядно иллюстрирует риски использования LLM в бизнесе: гладкий и профессиональный стиль генерации усыпляет бдительность сотрудников, из-за чего пропускается этап фактчекинга. В корпоративной среде ручной контроль и валидация данных по независимым первоисточникам остаются обязательным условием для любого контента.

Кристина Коваленко, основатель и CEO Fork-Tech Закон о «ГосТехе»: для рынка это не про сервисы, а про компоненты Президент подписал закон №166-ФЗ о технологической платформе создания, развития и эксплуатации информационных систем. С 1 сентября 2027 года такой платформой официально станет «ГосТех», оператор — Минцифры. До сих пор платформа работала на указе президента и актах правительства — теперь у неё полноценная законодательная основа. Главное в этом законе — закреплённая модель. Государство переходит от разрозненных ведомственных систем к сборке из готовых компонентов: владельцы ИТ-компонентов поставляют участникам серверы, ПО и базы данных, а уполномоченный орган оценивает целесообразность новых систем и контролирует исполнение. Что это значит, на мой взгляд: ◇ Прямого эффекта для людей закон не несет, он инфраструктурный и фундаментный. Госсервисы потенциально будут оцифровываться быстрее, но большого сдвига в повседневной жизни ждать не стоит. ◇ Закон прямо закрепляет роль поставщиков компонентов платформы. Для отечественных ИТ-компаний это конкретное окно: государство будет строить системы из готовых "кирпичиков", и спрос на эти кирпичики сформируется. ◇ Формируется новый регулируемый сегмент с жесткими требованиями к российскому происхождению владельцев компонентов. Мы в Fork-Tech делаем ровно это — продукты на отечественном стеке и в реестре российского ПО. Так что окно, о котором идет речь, для нас не абстракция. Полный комментарий в материале ComNews: https://www.comnews.ru/content/245813/2026-06-15/2026-w25/1008/prezident-rf-podpisal-zakon-o-gostekhe ◇ О компании и продуктах: fork-tech.ru ◇ Обсудить: info@fork-tech.ru #мнения #аналитикаFork #импортозамещение

Экспертный пост от Анастасии Ластовкиной, сооснователя, директора по процессам и проектному управлению Fork-Tech Как AI меняет проектное управление К 2030 в IT не останется работы, которую человек делает без AI. По данным Gartner (опрос более 700 CIO, 2025), 75% IT-работы будет выполняться человеком в связке с AI, ещё 25% — AI самостоятельно. Проектное управление меняется одним из первых. Сначала AI забирает рутину руководителя проекта — сбор статусов, постановку задач после совещаний, отчётность в Excel. Дальше важнее: AI переводит управление с учёта на прогноз. Анализирует историю проектов и заранее показывает, где сорвётся срок и где будет перерасход, — пока решение ещё можно скорректировать. Но обе функции держатся на одном условии: качество данных и понятная структура. AI прогнозирует ровно по тому, что в него заложено. Формальные оценки и небрежные описания задач дают такие же прогнозы — просто аккуратно оформленные. Поэтому первый шаг — не выбор инструмента, а дисциплина данных: единый источник, чистая история, понятные сущности. С этого мы и начинаем любой проект по AI в финансовом секторе — сначала порядок в данных, потом интеллект поверх них. Наши инструменты для первого шага, Fork-Tech Data Platform, консолидируют разрозненную отчётность в 3–5 раз быстрее. И только дальше меняется операционная модель: кто какие решения принимает, на каких данных и в каком темпе. AI подсказывает сценарии и считает последствия, но согласование интересов и ответственность остаются за человеком — те самые 75% работы в связке, а не вместо. ◇ AI и данные для финсектора: info@fork-tech.ru ◇ О платформе: fork-tech.ru #мнения #аналитикаFork

США впервые «отключили не чипы, а мозг» – под экспортный контроль попали сами ИИ‑модели. Правительство США потребовало от Anthropic ограничить доступ к моделям Fable 5 и Mythos 5 для всех пользователей, включая сотрудников самой компании, из‑за опасений по поводу использования ИИ для поиска уязвимостей и подготовки атак на ИТ‑системы. Anthropic подчёркивает, что схожие возможности есть и у других публичных LLM, включая GPT‑5.5, и предупреждает: если такой стандарт распространить на всю отрасль, это может фактически остановить вывод на рынок новых сильных моделей. Владислав Лаптев, директор по инновациям Fork‑Tech, для TAdviser:

США впервые применили экспортный контроль не к “железу“, то есть чипам, а к самой модели. Если правительства недружественных стран будут действовать так и дальше, то выпуск новых “сильных“ моделей и их использование в своих сервисах становится рискованным для любого разработчика. По моим наблюдениям, мир продолжает делиться на блоки с разным доступом к ИИ и другим перспективным технологиям. Для России вывод простой: строить всё на одном зарубежном поставщике значит однажды остаться без него. Ответ – внедрять несколько моделей сразу: открытые, такие как Qwen, GLM, DeepSeek, решения в собственном контуре, добавляя к ним отечественные разработки.

Такой кейс хорошо показывает, что при выборе ИИ‑стека важно считать не только стоимость токена и качество модели, но и регуляторный риск: архитектура должна изначально допускать быстрый переход между провайдерами и сценарий работы без конкретного зарубежного облака. 🔹 TAdviser – комментарий Владислава Лаптева

В PWS появился модуль управления навыками ИИ-агентов ИИ-агенты в финансовых компаниях уже работают не только в разработке — они помогают с документами, базами знаний, поддержкой, операционными процессами. Но результат зависит не столько от выбранной модели, сколько от правил, по которым агент выполняет задачу. Эти правила — навыки (Skills): наборы инструкций, шаблонов и сценариев для конкретного рабочего процесса. Ревью кода, стандарты документации, работа с внутренними API, подготовка отчётов, проверка регламентов. Навык задаёт агенту границы задачи и критерий готового результата. Проблема возникает на масштабе: без централизованного управления у каждой команды свои версии одних и тех же инструкций. Один сценарий выполняется по-разному, эффект агентов невозможно сравнить между командами, растут ручная проверка и затраты на сопровождение. Мы добавили в PWS модуль, который это снимает: ◇ Единый каталог навыков — управление доступами, версиями и доставкой обновлений ◇ Работа с вашей системой контроля версий — GitLab, GitHub Enterprise или другие; заменять инфраструктуру не нужно ◇ Навыки остаются в контуре заказчика — PWS выступает единой точкой управления, без ручной пересылки файлов и сверки версий. Модуль проходит пилотную эксплуатацию с интеграцией в действующие процессы разработки. PWS включена в реестр российского ПО Минцифры и Репозиторий АФТ. ◇ О платформе: fork-tech.ru/pws ◇ Обсудить внедрение: info@fork-tech.ru #PWS #AI #импортозамещение

Когда клиент приходит через AI-агента, ваш интерфейс не видит никто Тренд, который меняет правила для финансового бизнеса: все больше взаимодействий уходит в AI-агентов и голосовые сценарии. Экран перестает быть лицом компании. Лицом становится то, как ваша система ответит чужому агенту — и по каким правилам она пустит его к данным. Кристина Коваленко разобрала этот сдвиг в своем канале: интерфейсы коммодитизируются, остаются два актива — данные, структурированные для машины, и политики доступа для агентов. Мы строили PWS именно под этот сценарий — и встроили MCP-сервер в платформу еще в прошлом году, до того как тренд стал мейнстримом. Что это дает финансовой компании: ◇ MCP-сервер — протокол, по которому AI-ассистенты подключаются к корпоративным данным и сервисам. Запуск новых сценариев — в 3–4 раза быстрее ◇ Ролевая модель и SSO — кто из агентов что может, по какому правилу, с разграничением прав. Тот самый "слой политик". ◇ On-premise — агенты работают с данными внутри вашего контура, не за периметром Вопрос уже не в том, красивее ли стал экран. Вопрос в том, готова ли ваша инфраструктура пускать AI-агента к данным — под контролем и с аудиторским следом. ◇ О платформе: fork-tech.ru/pws ◇ Обсудить: info@fork-tech.ru #PWS #MCP #AI

Аудит платформы PRYSM: потенциал ускорения развития до 50% без изменений в коде Компании MANUFAQTURY из сферы коммерческой недвижимости требовалась независимая экспертиза B2B-платформы «Призма» (PRYSM) — единого цифрового пространства для управления офисным трафиком и операционными процессами. Задача: оценить готовность к масштабированию, проанализировать процессы разработки и найти решения для ускорения развития продукта. В рамках ИТ-аудита эксперты Fork-Tech разобрали пять направлений: ◇ Архитектура решения — жизнеспособность и гибкость при масштабировании ◇ Качество кодовой базы — ревью кода и практик разработки ◇ Технологический стек — соответствие задачам масштабирования ◇ Устойчивость инфраструктуры — готовность к росту нагрузки ◇ Командные процессы — эффективность разработки и взаимодействия По итогам оценки выявили: продукт обладает качественной кодовой базой, правильным архитектурным фундаментом и сильной in-house командой. Учитывая высокую технологическую зрелость платформы, рекомендации сформировали с фокусом на оптимизацию процессов. Их внедрение позволит ускорить вывод новых функций на рынок до 50% без масштабного и дорогостоящего рефакторинга, сохранив устойчивость системы под высокими нагрузками. Результаты аудита легли в основу стратегии дальнейшего развития PRYSM. Анастасия Ластовкина, директор по процессам и проектному управлению Fork-Tech:

задача была не просто оценить текущее состояние продукта, а найти точки роста с максимальным бизнес-эффектом.

◇ Разбор кейса: fork-tech.ru/cases/manufaqtury-prysm-tech-audit ◇ Обсудить похожую задачу info@fork-tech.ru #кейс #ИТаудит

3 июня MAX исчез из App Store – Apple сослалась на санкции, разработчика не предупредили. Доступ к загрузке потеряли больше 20 млн владельцев iPhone, около четверти аудитории. Вместе с этим iOS отозвала push-токен приложения – уведомления перестали приходить и тем, у кого MAX уже был установлен. Приложение открывается, но без оповещений о новых сообщениях и звонках в реальном времени мессенджер теряет основную ценность. Владислав Лаптев, директор по инновациям Fork-Tech:

Сегодня в безопасности не находится никто. Проект с предустановкой на каждое устройство в стране за день теряет основной канал до iOS-аудитории – без предупреждения и переговоров. Это меняет не оценку отдельного продукта, а сам подход к проектированию цифровых каналов.

Главный вывод касается планирования. При выходе на iOS веб-версия как PWA – приложение, которое ставится на экран без магазина – готовится сразу, параллельно с основным: она остаётся рабочим входом и доставляет уведомления через браузер, даже когда приложения нет в App Store. Вторая опора – экосистема. Когда пользователь работает с сервисом через несколько приложений одной среды, потеря одного канала перестаёт быть критичной. Для MAX логичный путь – доступ к перепискам прямо в приложении VK: своя дистрибуция, свои уведомления, та же аудитория.