70% бизнеса опасаются ошибок ИИ и думают о страховании рисков

70% бизнеса опасаются ошибок ИИ и думают о страховании рисков

70% бизнеса опасаются ошибок ИИ и думают о страховании рисков

Почти 70% российских предпринимателей готовы застраховать свой бизнес от проблем, которые может вызвать некорректная работа искусственного интеллекта. Такие данные приводит исследование «Совкомбанк страхования» и «Всероссийского бизнес-центра», проведённое на платформе TenChat.

Больше всего компании боятся утечек конфиденциальной информации и ударов по деловой репутации.

Возможные прямые финансовые потери беспокоят значительно меньше — на них указала лишь треть опрошенных. Для каждого четвёртого бизнесмена страховка от рисков, связанных с ИИ, стала вопросом первоочередной важности.

Исследование также показало, что искусственный интеллект активно внедряется в бизнес-процессы. Более половины компаний (54%), которые уже внедрили ИИ, используют его каждый день или хотя бы несколько раз в неделю. 31% делают это время от времени, и лишь 15% пока обходятся без нейросетей.

Чаще всего ИИ применяют для автоматизации рутинных задач (38%), в маркетинге и персонализации (35%), а также в аналитике и прогнозировании (34%). Реже — в клиентском сервисе, логистике и разработке продуктов.

По словам Станислава Ежова, директора по ИИ «Группы Астра», компании часто внедряют новые инструменты без должного контроля.

«Сегодня бизнес массово внедряет ИИ, но более половины компаний не контролируют результаты, а каждый шестой уже несёт убытки. Важно понимать: когда вы что-то внедряете, нужно сразу думать о безопасной архитектуре. Иначе можно потерять чувствительную информацию вместо того, чтобы упростить себе жизнь», — отметил он.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru