商业企业人工智能
RESTART Group - 为大型企业实施企业人工智能：在安全环境中进行人工智能服务的流程调查、试点、实施和维护。
企业人工智能与公共聊天机器人的区别不在于模型的大小，而在于每个答案都有可追溯的基础：谁提出了问题，有权获得哪些数据，以及事实来自哪里。因此，人工智能的实施不是从模型的选择开始，而是从流程、数据、访问权限和网络安全要求开始。
公司所有AI服务均可集于一身 企业人工智能平台：模型、代理、知识库、访问权限和登录客户环境。
人工智能如何在商业中实施
业务流程的人工智能解决方案
现成的企业人工智能场景，一次实施一个流程，并在公共核心上以模块形式开发：
适用于工业、石油和天然气、能源、采矿、计量、MRO、HSE 和生产 - 行业AI包 具有现成的脚本、数据模板和代理。
什么时候需要企业人工智能？
当员工花时间搜索信息、准备报告、分析文件、处理申请、投标、合同或内部法规时。当存在可重复的智能和积累的知识库时，企业人工智能非常有用。
我们设计什么
RAG文档搜索、部门人工智能助手、代理场景、与1C/SAP/CRM/EDS集成、内部知识库、财务、合同、招标、服务台、开发和网络安全人工智能助手。
AI模块产品图
RESTART AI 企业平台可以开发为基于公共核心的一组应用程序模块：知识AI、服务台AI、CFO AI、合同/采购AI、招标和销售AI、开发AI、安全/GRC AI、HR AI和特定行业的行业AI包。
这种方法无需从头开始创建每个人工智能场景。用户、角色、数据源、提示、模型、日志、审计、集成和安全规则仍然通用，每个新模块都连接到已经托管的循环。
AI基础设施和GPU能力
AI 飞行员很快不仅会遇到提示和界面，还会遇到计算环境：文档位于何处、向量搜索如何工作、谁有权访问日志、嵌入、重新排名或本地模型需要哪些 GPU、开发/测试/生产如何划分以及谁负责操作。
因此RESTART AI方向辅以服务 AI基础设施和算力。我们可以在一个循环中提供平台、实施和计算资源：从试点到生产。
人工智能造福人类：脊柱裂
平台上公共AI产品
RESTART AI 企业平台不仅仅作为企业模块的企业平台。在此基础上，RESTART开发了人工智能与数据、集成、安全和人类场景相结合的应用产品。
1trAIner 展示了 SportTech 画像：八个数据源、级联计划、带记忆功能的教练代理、Telegram、MAX、Web 控制台和 iOS 应用。脊柱裂（Spina Bifida）项目展示了社会性 AI/MedTech 画像：计算机视觉、RAG、人在回路（human-in-the-loop）以及对敏感话题的谨慎处理。
金融科技案例：银行的人工智能平台和 RAG 代理
在 NDA 下的一个银行项目中，RESTART 为乌兹别克斯坦排名前 5 的一家银行实施了人工智能平台和 RAG 代理。该解决方案成功通过试点，得到了客户的积极评价，目前正在维护和开发中。
对于 AI 方向来说，这是一个重要的公共信号：RESTART 不仅可以启动演示聊天机器人，还可以通过知识库、SharePoint、移动和 Web 渠道、访问角色、审计和质量指标来保护企业级架构。
CleverHub 和应用人工智能助手
对于客户不仅需要平台环境，还需要现成应用产品的任务，该集团使用 CleverHub 系列：用于语音请求的 VoiceHelp、用于会议记录的 Meeting Hub、用于文档处理的 Document AI 以及用于 RAG 搜索的企业知识的 Ragify。
架构方法
我们从数据源、访问权限和业务流程开始。然后我们设计了索引层、模型层、工作流程、接口和审计循环。这种方法可以降低泄露、提示混乱和人工智能解决方案不透明的风险。
AI 数据在循环中准备 企业数据仓库：来源、质量、展示和访问权限。
安全与控制
AI 环境必须考虑角色、访问矩阵、日志记录、提示版本控制、人工验证、禁止在没有商定架构的情况下将敏感数据发送到外部服务，以及本地/私有云托管的可能性。
如果AI不仅响应，还参与业务流程，则需要一个单独的层 安全的人工智能自动化：权限、日志、人机交互、集成和动作控制。
在验收AI系统之前，有一个独立的问题：系统在负载下的表现如何——能否支撑预期数量的并发用户，以及在用户激增时响应质量是否下降。为此，集团内部设有“Polygon”（Polygon）——这是由“因文特”有限公司（OOO “Invent”）打造的AI系统验收与压力测试平台：单次运行即可同时检验这两个维度，并生成包含验收通过/未通过（PASS/FAIL）判定的测试报告，用于验收文件；而质量评估则由客户环境中的本地模型完成。 测试台是如何构成的 · polig-on.ru.
如何保护模型、RAG 和数据——在页面上 人工智能数据安全；AI 如何帮助网络安全服务本身—— 人工智能在网络安全中的应用.
经营成果
更快地找到信息，减少了文档和响应的手动准备，减少了对个别专家的依赖，并且出现了可以在模块中开发的透明自动化场景。
第一步
最佳的起点是人工智能发现或一个流程的试点：知识库、合同、招标、服务台、财务或内部行政助理。
如何在试点中规划效益测量 — 详见本文 «如何评估人工智能对员工的益处».
交付成果
- 当前环境、系统、数据和流程所有者的地图；
- 目标架构和集成的描述；
- 优先事项、风险和现实的路线图；
- 团队组成、角色、管理形式和验收标准；
- 启动后的产业运营和发展规划。
常见问题
如何在业务流程中实施人工智能？
一次一个流程：流程和数据调查，根据质量标准对真实文档和用户进行试点，然后包含集成、角色、日志和运营计划的生产循环。
在公司中从哪里开始实施人工智能？
通过人工智能发现：在 10 个工作日内，编制人工智能场景登记册，检查数据准备情况和网络安全限制，并为一个试点准备一个概念。结果是决定是否运行脚本。
飞行员能坚持多久？
企业数据库的 RAG 试点有两个版本： “Light” - 4 周，最多 300 个文档；“Light” - 4 周，最多 300 个文档； “完整”——6 周，最多 2000 个文档。版本和期限在合同签订前已确定。
是否可以在不将数据传输到云端的情况下实现人工智能？
是的。该架构可以是本地部署、私有云或混合架构，具有源限制、日志记录和访问控制功能。未经客户书面许可，生产数据不会传输至外部AI服务。
企业人工智能与 ChatGPT 有何不同？
企业人工智能在公司内部运作：每个答案都有一个可追踪的基础——谁问，哪些数据有权访问以及事实从哪里获取，并且访问、日志以及与 1C、SAP、CRM 和 EDMS 的集成均由公司管理。当没有内部循环时，员工将文件携带到公共服务部门 - 这是泄漏的主要风险。
可以实现哪些AI代理和AI助手？
搜索公司文档、服务台助理、财务、合同和采购、招标和销售、人力资源和开发、用于网络安全和合规的人工智能，以及根据允许的场景在系统中执行操作的人工智能代理。
没有大项目就可以开始吗？
是的。对于大多数领域来说，快速调查、架构会议或试点是合理的第一步。
让我们讨论一下您的环境
描述任务、当前系统、约束和预期结果。我们将提供实用的第一步：诊断、试点、审计、路线图或项目团队。
