Как промышленному холдингу подготовить ERP и казначейство к расчетам в цифровых рублях без масштабной трансформации: опыт трехмесячного проекта BeringPro, необходимые доработки и итоги первых недель работы.
Роман Свиридов, старший менеджер BeringPro, руководитель практики казначейства и корпоративных финансов Юлия Балычева, эксперт практики казначейства BeringPro В большинстве российских…
Экспертный разбор отчета Accordion от Алексея Сизова: почему эффективное использование ИИ в корпоративных финансах и бюджетировании невозможно без выстроенной архитектуры данных.
Исследование точности 18 ИИ-моделей в корпоративных финансах. Сравнение платных и бесплатных нейросетей. Как безопасно применять ИИ для решения бизнес-задач.
Почему ИИ в казначействе и финансах не приносит прибыли и как это исправить: LLM, RAG, ИИ-агенты, галлюцинации, примеры на VESNA.Treasury
Что делать при аварии дата-центра и почему обычный бэкап не спасет? Разбираем децентрализованные хранилища Web 3.0, правило 3-2-1 и нюансы по 152-ФЗ.
ИИ-агент в финансах и DeFi может уверенно ответить «всё в порядке», когда данных нет. Разбор кейса H10 из CACE-Bench: крах xUSD, Morpho, Arbitrum.
Как внедрение ИИ-агентов в финансы создает разрыв младшего звена (Junior Gap). Как не потерять будущих руководителей.
Как автоматизировать управление финансовыми рисками и стресс-тесты? Разбор 2-й части ЕКР для «Норникеля» от BeringPro на базе платформы «Форсайт».
Отчет KPMG 2026: почему инвестиции в ИИ не работают без базовой ИТ-инфраструктуры. Инсайты для CFO по управлению техническим долгом и безопасности.
Как научить LLM-агентов в банке самостоятельно исправлять ошибки? Разбираем архитектуру кредитного конвейера 2.3: движок AEGIS, Self-Harness и комплаенс 115-ФЗ.
Как измерить качество мультиагентных LLM-систем в корпоративном кредитовании? Трёхуровневая система метрик, контроль галлюцинаций и комплаенс (115-ФЗ)
Разбор проекта BeringPro для Норникеля: автоматизация управления ликвидностью и моделирование долгового портфеля на базе 1С:УХ для 80+ юрлиц. Кейс ЕКР.
Доработанная архитектура кредитного конвейера 2.1. Узнайте, как обеспечить безопасность ИИ-агентов, аттестацию ФСТЭК, изолированные анклавы и комплаенс.
Как построить цифровой кредитный конвейер нового поколения? Разбор 6-слойной ИТ-архитектуры: микросервисы, BPM, ИИ-агенты и автоматическая проверка ИНН.
Как интегрировать IRB-подход, машинное обучение (XGBoost) и регуляторную отчетность (ф. 111, 106) в систему оценки кредитных рисков. Читайте аналитику.
Узнайте, как автоматизировать управленческую отчетность и уйти от Excel. Смотрите онлайн-практикум по консолидации данных от экспертов Финград и DM Solutions.
Анализ цифровой трансформации финансового надзора в России. Рассматриваются технологии RegTech и SupTech, платформа «Знай своего клиента» (ЗСК), цифровой рубль и ЕБС. Влияние на комплаенс и риски.
Анализ трендов TMS 2026: как развиваются казначейские системы в России и мире? Сравнение функционала, данные KPMG, TD Bank. Какие решения выбирают лидеры рынка?
Стратегическое исследование Strategic Treasurer 2025: 50% компаний уже используют AI в финансах. Данные о внедрении агентного AI, прогнозировании денежных средств и влиянии на персонал. Читайте в «Вестнике финансовых технологий».
