Единые правила применения AI
AI-ассистенты работают по утвержденным инструкциям, шаблонам задач, правилам репозитория и требованиям к безопасности.
FinSys
AI Factory
Платформа для управляемой AI-first разработки
Платформа объединяет среду разработки, правила применения AI, контроль качества, безопасность, документацию и метрики в едином производственном контуре для IT-команд.
FinSys AI Factory
Контур разработки
01Задачацель, контекст, критерии
02AI-пландекомпозиция, риски, проверки
03Код и тестыветка, MR, CI/security gates
04Reviewhuman approval, evidence, релиз
Lead timeскорость
Defectsкачество
Cost/featureэкономика
1 месяц
до первых измеримых результатов на выбранном потоке разработки
+50%
целевой сценарий прироста производительности пользователя
on-prem
или cloud-поставка под требования инфраструктуры и безопасности
Назначение платформы
Управляемый контур AI-first разработки
FinSys AI Factory поставляется как платформа и методология внедрения для команд, которым важно использовать AI в промышленном процессе: с едиными правилами, контролем качества, безопасностью, прозрачными метриками и управляемым масштабированием.
Процесс фиксируется в системе
Постановка, план, код, тесты, review, документация и evidence сохраняются как часть маршрута разработки.
Метрики встроены в пилот
Платформа собирает данные по lead time, cycle time, throughput, review time, дефектам и стоимости результата.
Производственный контур
Что получает компания после внедрения
FinSys AI Factory включает платформу разработки, базу знаний, правила работы с AI, Git/MR workflow, CI/security gates, human approval и evidence в едином контуре.
Единая среда разработки
Задачи, репозитории, знания проекта, проверки, артефакты и релизы находятся в одном управляемом контуре.
AI-ready workflow
Каждая задача проходит через цель, критерии приемки, план, реализацию, тесты, документацию и review.
Правила для AI
Корпоративные инструкции, шаблоны, repo rules и контекст проекта фиксируются как часть рабочего процесса.
CI и security gates
Качество, зависимости, секреты и инфраструктурные конфигурации проверяются вне AI-сессии.
Human approval
Финальные решения, архитектура, приемка и ответственность остаются у команды; AI применяется для анализа, подготовки изменений, тестов и документации.
Metrics & evidence
Метрики по скорости, стоимости, дефектам, review time и evidence доступны для оценки пилота и последующего масштабирования.
Архитектура
Функциональная архитектура платформы
Архитектура сгруппирована по функциональным слоям: рабочее место команды, AI-операционный слой, платформа разработки, правила, контроль и аналитика.
Рабочее место команды
Разработчик, тимлид, архитектор, тестировщик, DevOps и руководитель разработки.
AI-операционный слой
AI-инструменты для анализа задач, подготовки плана, работы с кодом, тестами, review-материалами и документацией.
Платформа разработки
Задачи, репозитории, merge requests, сборки, артефакты и релизный маршрут.
Контекст и правила
База знаний, шаблоны задач, правила репозитория, decision log и инженерные стандарты.
Контроль и безопасность
Доступы, approvals, quality gates, secrets scanning и требования к поставке.
Аналитика эффекта
Lead time, cycle time, throughput, defects, cost per feature и adoption команды.
Производственный цикл
Маршрут задачи от постановки до релиза
Рабочий поток переводится в стандартизированный маршрут: задача оформляется в AI-ready формате, проходит через реализацию, проверки, review, evidence и релиз.
До внедрения
- задача требует дополнительных уточнений;
- AI применяется без единых правил и шаблонов;
- review и тесты становятся узкими местами;
- знания хранятся вне единого контура разработки;
- метрики AI-assisted разработки не фиксируются системно.
После внедрения
- задачи оформляются в AI-ready формате;
- AI применяется для анализа, подготовки изменений, тестов и документации;
- CI и review фиксируют качество и безопасность;
- решения, проверки и evidence сохраняются в контуре;
- руководитель получает метрики скорости, качества и результата.
Экономика
Расчет экономики пилотного внедрения
Калькулятор помогает предварительно оценить экономику внедрения по параметрам команды: числу пользователей, полной стоимости специалиста, стоимости лицензий, поддержке, внедрению и ожидаемому приросту производительности.
Чистый эффект за год
38,0 млн ₽
Годовая стоимость команды100,0 млн ₽
Производственная мощность50,0 млн ₽
Стоимость платформы12,0 млн ₽
Окупаемость2,9 мес.
Один пользователь: 2,5 млн ₽ мощности против 500 000 ₽ лицензии
Итоговые показатели фиксируются по результатам X10 Pilot на выбранном потоке разработки.
Формат внедрения
Пилотный формат FinSys X10 Pilot
FinSys X10 Pilot - это пилотный формат внедрения FinSys AI Factory. За 4 недели команда выбирает один поток разработки, разворачивает контур, переносит задачи в новый workflow, фиксирует стартовые и итоговые метрики и готовит решение о масштабировании.
Выбираем поток, фиксируем показатели, разворачиваем платформу, роли и правила.
Переводим задачи в AI-ready формат и запускаем работу через issue / MR / CI / review.
Проводим реальные задачи через новый контур, собираем evidence и bottlenecks.
Сравниваем метрики, фиксируем экономику, риски, support и план масштаба.
Контроль и безопасность
Контроль кода, данных и процесса
FinSys AI Factory поддерживает поставку в контролируемом контуре компании. Формат подбирается под требования к инфраструктуре, безопасности, доступам, хранению кода и данным.
On-premise или cloud
Модель поставки выбирается под требования инфраструктуры, безопасности и закупок.
Self-hosted контур
Подходит для сред, где важны контроль кода, данных и инфраструктуры.
Правила секретов
Production credentials, private keys и чувствительные данные не должны попадать в AI-сессии.
Security gates
Проверки качества и безопасности становятся обязательной частью процесса.
Approval by design
Приемка, архитектурные решения и ответственность остаются в руках команды.
Наблюдаемость
Видно, что изменено, какие проверки выполнены и какие approvals получены.
Почему ФИНСИС
Практика ФИНСИС в финтех-разработке и автоматизации
ФИНСИС разрабатывает и внедряет решения для финансовых организаций, где важны надежность, интеграции, безопасность, качество, сопровождение и управляемость процессов.
Финтех-разработка
Опыт создания и внедрения решений для финансового сектора.
Российская IT-компания
Понимание требований российского рынка, инфраструктуры и закупок.
ИИ и автоматизация
Практика внедрения AI-ассистентов, корпоративных баз знаний и интеллектуальных сервисов.
Промышленный подход
Фокус на процессе, контроле, доказательствах и измеримом результате.
FAQ
Практические условия внедрения
Это заменяет разработчиков?
Нет. Платформа усиливает инженерный процесс: AI помогает с анализом, кодом, тестами, документацией и review-материалами, а решения, архитектура, качество и приемка остаются в зоне ответственности команды.
Можно внедрить платформу on-premise?
Да. Продукт может поставляться в on-premise / self-hosted модели для компаний, которым важен контроль инфраструктуры, кода и данных.
Возможна облачная поставка?
Да. Для быстрого запуска возможна облачная модель поставки, если она соответствует требованиям клиента.
Как измеряется эффект?
Через метрики пилота: lead time, cycle time, throughput, review time, скорость документации, дефекты и стоимость задачи или feature.
Нужно менять весь процесс сразу?
Нет. Рекомендуемый старт - FinSys X10 Pilot на выбранном потоке разработки. После измерения эффекта принимается решение о масштабировании.
Что нужно для запуска пилота?
Пилотный поток задач, стартовые метрики, участники со стороны команды, требования к инфраструктуре, доступы к согласованному контуру и дата запуска.
Запустите FinSys X10 Pilot на выбранном потоке разработки
Пилот позволяет развернуть контур, перенести выбранный поток задач, зафиксировать стартовые метрики и подготовить решение о масштабировании.