В Центре экономического анализа “Интерфакс” мы пришли к простому выводу: ИИ-инициативы имеют смысл, только если они развиваются на продуктовой основе. Суть в том, что мы относимся к самим исследованиям и аналитике как к продукту с чётким клиентом, сценарием использования и измеримым результатом. Технология здесь не самоцель, а инструмент улучшения этого продукта.

Как этого добиться? Помогает старая добрая CRISP-DM - методология, которая не даёт разорвать связь между моделью и бизнес-ценностью. Проект начинается не с выбора алгоритма, а с вопроса: «Какую конкретную проблему заказчика мы решаем?»

Я оцениваю наши ИИ-проекты по четырём слоям:

- Продукт: влияние на ценность сервиса (time‑to‑insight, полнота данных, качество поиска) - Экономика: TCO, ROI, стоимость единицы результата - Процесс: сокращение рутины, ускорение отчётов, снижение ошибок - Модель: точность, полнота, стабильность, но только в привязке к задаче

Практика показала, что такой подход хорошо работает для узкоспециализированных решений. Скоринговые модели, RAG для внутреннего поиска, классификаторы документов. Их эффект не в масштабе, а в точности попадания модели в заказ бизнеса. И оценивать их нужно строго, но без перегибов: не загонять в рамки платформенных трансформаций.

Главный вывод: не противопоставляем продуктовые метрики модельным, а выстраиваем единую систему оценки. Тогда любой ИИ-проект (будь то скоринг, оценка справедливой стоимости или майнинг данных) получает чёткий критерий успеха.

#ИИ #DataScience #CRISPDM #Аналитика #ПродуктовыйПодход