Каждый день корпоративные системы обрабатывают миллиарды записей о клиентах и сотрудниках. И вместе с распространением цифровых сервисов растут утечки: только в 2024 году в России из IT-систем утекло более 1,5 млрд записей.

С мая 2025 года действуют новые штрафы по 152-ФЗ: ✅ до 5 млн ₽ за утечку 1–10 тыс. записей, ✅ до 20 млн ₽ за биометрию, ✅ до 3 % от выручки при повторных нарушениях.

Что делать бизнесу, если данные нужны, но работать с ними становится всё рискованнее?

Одно из решений — технология Named Entity Recognition (NER). Она читает текст как человек и выделяет в нём имена, телефоны, адреса, даты рождения и другие сущности. Их можно замаскировать, прежде чем передавать в ИИ-сервисы или сторонние системы.

Где это уже применяют: 🔘 Финансы: извлечение сумм и контрагентов из договоров. 🔘 Медицина: анонимизация карт пациентов. 🔘 E-commerce: анализ отзывов покупателей. 🔘 СМИ: автоматическое тегирование новостей. 🔘 Чат-боты и голосовые ассистенты: понимание пользовательских запросов.

NER сокращает время обработки документов на 60–80 % и помогает снизить риск штрафов и репутационных потерь.

🔗 Подробнее о технологии и её применении читайте в материале нашего ML-инженера Тимофея Кузнецова.

#ии #кибербезопасность