Экспертные заключения: 0
Консультации: 0

Система непрерывной валидации бизнес-процессов “Вал-ИИ”

Система непрерывной валидации бизнес-процессов “Вал-ИИ” на базе LLM-агента и метрик SLI-SLO.

Проект предполагает создание сервиса, который автоматически подтверждает достижение целевых уровней обслуживания. Продукт будет сопоставлять выходные данные из разнородных корпоративных систем с заложенными бизнес-правилами и рассчитывать метрики SLI-SLO, а LLM-агент будет применяться для анализа неструктурированных данных и генерации текстовых выводов. Решение позволит сократить трудозатраты бизнес-аналитика.

Пользователь сможет подключать источники данных из гибридной ИТ-архитектуры, просматривать верифицированную картину качества бизнес-операций и получать отчеты о соответствии процессов целевым показателям. Основная ценность продукта заключается в автоматизации контроля качества, снижении трудозатрат на сверку данных и повышении управляемости процессов. Доход планируется получать за счёт продажи SaaS-подписок и корпоративных лицензий, включая варианты On-premise и Private Cloud развертывания для соблюдения требований безопасности.

Принцип работы заключается в следующем: потоки фактических данных из разнородных ИТ-систем поступают в платформу, детерминированные алгоритмы проверяют их на соответствие бизнес-правилам и рассчитывают метрики SLI-SLO, LLM-агент анализирует неструктурированные данные и формирует выводы, пользователь получает верифицированные показатели качества и отчеты о достижении целевых уровней обслуживания.

Основные функции продукта: непрерывный сбор данных из гибридных ИТ-систем, автоматическая сверка фактических результатов с бизнес-правилами, расчет и мониторинг метрик уровня обслуживания, формирование аналитических отчетов о соответствии процессов целевым показателям.

Сейчас эта задача решается с помощью ручного сбора и сверки данных из разных систем, из-за чего возникают высокие трудозатраты, задержки в получении объективной картины качества операций и снижение управляемости бизнес-процессами. В результате клиент теряет время и ресурсы на рутинные операции.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT

Рынки

TechNet

Сквозные технологии

Искусственный интеллект, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии