Продуктивные майские 👨‍💻

Когда ребенок спрашивает "С чего начать программирование?", большинство родителей просто открывают видео-уроки на YouTube. Не самый плохой вариант, но слишком простой для нашего CEO Александра. Он собрал для сына статический офлайн-сайт с годовым учебным планом... 52 недели от железа до ИИ.

История от первого лица и бесплатный архив в его личном канале.

Уверены, что понравится не только детям)

ТОЛК с Александром 💬

Наш CEO Александр Сельдемиров выставил лот на платформе ТОЛК — благотворительном аукционе встреч.

Победитель получит личную встречу с ним в Москве. Можно будет поговорить о цифровой трансформации и внедрении ИИ, создании и масштабировании технологических стартапов, антикризисном управлении, развитии инженерной культуры и т.д.

Деньги от ставки целиком уходят в фонд "Большая перемена".

Аукцион завершается 18 мая, поэтому, если давно хотели задать ему вопросы напрямую и заодно почувствовать себя хорошим человеком (еще раз — все деньги с лота уйдут в фонд помощи детям без родителей на адаптацию и образование), возможность прямо здесь

С Днем Победы! 🫡

В комментариях можно поделиться историями о подвигах ваших родственников

ФАРМАСТРИМ 💬
*ежегодная отраслевая фармацевтическая онлайн конференция

Через 6 дней там выступит наш директор по коммуникациям Мария Андреева с темой "AI-native системы управления бизнесом за 3 месяца. На примере CRM".

Она расскажет о возможностях AI-native разработки и о том, как буквально через месяц можно получить работающую систему и донастроить ее за следующие два до идеала.

🗓 20 мая 2026
📍 Онлайн
👉 Регистрация на онлайн конференцию

AI-native банки — будущее финансов
детальный обзор

🤓 AI-native бизнес — это компания, чьи процессы, продукты и сама бизнес-модель изначально строятся вокруг ИИ. В отличие от традиционных компаний, которые "внедряют" его в готовые структуры (AI-integrated), AI-native организации не могут существовать без него.

В случае с AI-native банком — это финансовая организация, в которой алгоритмы становятся основным двигателем всех операций, а не обычными "помощниками".

В чем отличия AI-native банка?
Если рассматривать их в модели "Традиционный и цифровой банк VS AI-native банк", то:

1️⃣ Кредитные комитеты, ручной андеррайтинг VS Автоматический скоринг в реальном времени на основе тысяч параметров

2️⃣ Колл-центры и базовые чат-боты по сценариям VS Мультимодальные ИИ-агенты, решающие проблему без участия человека

3️⃣ Стандартные тарифы для всех VS Гипер-персонализация (индивидуальные ставки и кэшбэки для каждого)

4️⃣ Реактивная (блокировка после кражи) VS Проактивная (предсказание фрода до совершения транзакции)

Примеры того, как это работает:

📌 Ядро системы (Core Banking)
В AI-native банке "ядро" работает как аналитическая платформа. Все транзакции анализируются мгновенно. Например, система может заметить, что клиент начал тратить больше на стройматериалы, и автоматически предложить рассрочку на ремонт или страховку жилья.

📌 Автономный комплаенс и риск-менеджмент
Вместо сотен сотрудников, проверяющих документы, ИИ анализирует связи между контрагентами, выявляет сложные схемы отмывания денег и оценивает риски в динамике.
Это позволяет банку работать с минимальными издержками.

📌 Гипер-персонализированный интерфейс
Приложение AI-native банка подстраивается под пользователя. Например, если вы часто переводите деньги родителям 5-го числа, кнопка перевода появится на главном экране именно в этот день.

📌 Инвестиционный ИИ-ассистент
Это полноценный консультант, который анализирует ваш портфель в контексте мировых новостей в реальном времени и дает советы, исходя из ваших жизненных целей.

Зачем это нужно?
✔️Масштабируемость
Банк может обслуживать миллионы клиентов с небольшим штатом сотрудников.

✔️Скорость
Любая операция (от открытия счета до получения кредита) занимает секунды.

✔️LTV (Lifetime Value)
За счет глубокого понимания клиента банк предлагает только те услуги, которые действительно нужны, повышая лояльность.

Но есть один важный нюанс — стать AI-native для "старого" банка крайне сложно из-за наследия старых систем (legacy). Обычно такие проекты создаются либо как необанки с нуля, либо как глубокая цифровая трансформация крупнейших игроков.

Трансформация начинается с прозрачности🫥

Мы строим AI-native банк на базе Evoca Bank. И первый вопрос, который нам задают, когда слышат об этом:
— Окей, звучит мощно, а с чего вы реально начали?
— С дашборда.

С управленческого дашборда, если быть точным. Звучит скромно, но тут нужен контекст:
Больше 100 проектов цифровой трансформации запускаются параллельно. У каждого свой бюджет, сроки и риски. Руководители банка собирают картину мира из десятка таблиц, трех мессенджеров и пересказов на совещаниях. В этом тумане принимать управленческие решения, все равно что вести машину с закрытыми глазами. Технически, конечно, возможно, но доехать до пункта назначения получится только благодаря огромной удаче...

Мы построили дашборд, работающий в реальном времени. Собственники и руководители банка на всех уровнях видят одну и ту же картину (сколько денег заложено в трансформацию, сколько потрачено, какой проект идет по плану и буксует). Метрики на входе каждого проекта и ожидаемый результат на выходе. Словом, дорожная карта всех инициатив на одном экране.

Каждые две недели на заседании цифрового комитета руководители открывают его и видят не чьи-то интерпретации, а конкретные данные, что существенно меняет качество разговора.

Наш CEO Александр убежден, что любая цифровая трансформация должна начинаться с простого вопроса — "А что на самом деле сейчас происходит внутри компании?"

Если у руководства нет на него четкого ответа, то и AI Hub, и AI-native архитектура, о которых мы говорили, повисает в воздухе. Дашборд дает этот четкий ответ и уже на нем строится все остальное.

Лауреат премии PLUS Galaxy Award DU 2026✨

Вчера на ПЛАС-Форуме Digital Uzbekistan в Ташкенте наш CEO Александр Сельдемиров получил премию PLUS Galaxy Award за выдающиеся успехи в области искусственного интеллекта в банкинге.

Спасибо всем, кто в этом участвует: команде ITQuick, партнерам и клиентам, которые готовы идти вперед вместе с нами!

P.S. Александр уже успел поделиться историей с места событий в своем личном канале.

📍 Армения — только начало

Сейчас мы трансформируем Evoca Bank — и это не просто один проект в одной стране. Мы строим модель цифровой трансформации, которую можно масштабировать на банки и финтех-компании в десятках стран, и обкатываем ее прямо сейчас.

Evoca Bank открыт к тому, чтобы делиться опытом напрямую. Поэтому любой потенциальный партнер может связаться с командой банка и услышать из первых уст, как все устроено.

Если вы владелец банка или финтех-компании и хотите стать лучшими в своей стране — пишите нам.

Воспоминания с ПЛАС-Форума Digital Uzbekistan

Эти два дня пролетели незаметно. Форум оказался именно тем, после чего возвращаешься с огромным списком идей и контактов.

Организаторы сделали все на высшем уровне: насыщенная программа, сильный состав участников и ни одной минуты впустую. Видно, что команда PLUS Forum понимает, зачем люди приезжают на такие мероприятия.

Спасибо за приглашение! До следующего раза 🤝

Почему ваш банк знает о вас все, но ничего с этим не делает ❓

У вас ипотека под 12%, а банк уже запустил программу под 10%. И вы продолжаете переплачивать просто потому, что никто вам об этом не сообщил.

Это повседневная реальность миллионов клиентов:
➖ 71% людей ожидают персонализированный подход от компаний, с которыми работают (по данным McKinsey)
➖При этом только 30% клиентов банков считают, что реально его получают (по данным Dataiku)
Разрыв колоссальный и он стоит денег обеим сторонам.

Почему так происходит?
Банки создают хорошие продукты, а потом рассылают одинаковое уведомление всем подряд. 90% этих сообщений — белый шум. Клиенты привыкли его игнорировать, и их сложно в этом винить.

В Evoca Bank мы строим другую модель. Система анализирует поведение каждого клиента и формирует персональные предложения. Конкретное действие для определенного человека в этот самый момент.

На вашем счете месяцами лежит стабильный остаток? Система видит это и предлагает депозит. Ипотека на условиях хуже текущей программы? Система предлагает рефинансирование.

За этим стоят NBO (Next Best Offer) и NBA (Next Best Action) модели, которые учатся понимать контекст каждого клиента. По данным того же McKinsey:
➖ Компании, которые делают персонализацию хорошо, получают до 8-кратного возврата на маркетинговые инвестиции и 10-15% роста выручки.
➖ Те, кто продолжает рассылать одно и то же всем подряд, теряют клиентов (76% людей раздражаются из-за отсутствия персонализации).

Многие привыкли измерять качество банковского сервиса красотой приложения, но нам кажется, что настоящий критерий в другом. Способен ли банк решить вашу проблему до того, как вы сами ее заметили?

Кредитный скоринг во многих банках устроен совсем не так, как вы представляли

Когда говорят о "кредитном скоринге", у вас скорее всего возникают подобные ассоциации: алгоритмы, модели, автоматические решения за секунды.

На самом деле в большинстве банков — это Excel-таблицы, скоркарты (по которым сотрудник вручную проверяет заявку) и целые продуктовые направления, где формализованная оценка клиента не применяется вообще.

Так сложилось, что банковская отрасль 20 лет развивалась по определенной логике. Скоринг появлялся точечно под конкретный продукт или требование регулятора. Ручные процессы работали, просто медленнее и дороже, и пока объемы позволяли, это мало кого беспокоило.

Исследования
➖ По данным глобального опроса McKinsey (ноябрь 2025), почти 2/3 организаций до сих пор не начали масштабировать ИИ на уровне предприятия.

➖ Deloitte фиксирует, что только 25% банков располагают инфраструктурой данных, достаточной для полноценного внедрения ИИ.

➖ А Moody's отмечает, что во многих банках данные по-прежнему распределены между таблицами, файловыми хранилищами и изолированными системами.

Проблема проявляется, когда банк решает запускать цифровые кредитные продукты (рефинансирование, BNPL, онлайн-ипотеку). Каждый из них требует автоматизированного принятия решений, и тут выясняется, что под продуктами нет фундамента, на который можно опереться...

При этом банки, которые этот путь прошли, получают измеримый результат: сокращение времени обработки заявки на 62% и снижение затрат на андеррайтинг на 41%.

Именно в этой точке цифровая трансформация становится настоящей. Когда от витрины переходишь к фундаменту и обнаруживаешь, что самая важная работа — та, которую снаружи не видно.

Зачем мы отправляем заказчика к нашим конкурентам ❓
#ТакМожноБыло

В масштабной трансформации банка рано или поздно звучит один и тот же вопрос: "А почему так дорого?" Вопрос понятный и у него есть два варианта ответа:
1️⃣ — обидеться, развернуть презентацию на 40 слайдов и долго объяснять, почему каждый час стоит столько, сколько стоит.

2️⃣ — сказать "давайте проверим". Взять те же требования, те же спецификации и отправить их 2-3 внешним компаниям на локальном рынке и за его пределами и посмотреть, что вернется.

Мы всегда выбираем второй путь. По каждому значимому проекту в рамках нашего партнерства с банком мы собираем оценки от независимых подрядчиков на открытом рынке и только после этого формируем собственное предложение.

Зачем?
Если кто-то на рынке готов сделать то же самое с той же скоростью и дешевле, нам нужно это знать первыми (это сигнал, что в нашей модели что-то требует пересмотра). Если наша оценка оказывается ниже рыночной при сопоставимом качестве — это уже факт, с которым будет сложно спорить на комитетах и советах директоров.

Такая прозрачность требует уверенности в собственной работе. Генподрядчик, который сам приглашает конкурентов для сравнения, должен быть готов к любому результату. Именно эта готовность становится главным аргументом в долгосрочном партнерстве.

Мы строим отношения, в которых вопрос "а почему так дорого?" перестает быть неудобным и становится частью процесса. Задавайте его почаще)

Как встроить человека в работу ИИ ❓
#ПереводСКорпоративного

Когда компании внедряют ИИ в бизнес-процессы, рано или поздно возникает вопрос: где в этой схеме человек? Ответ на него зависит от того, насколько дорого обходится ошибка и насколько быстро система должна работать.

Есть два подхода:
1️⃣ Human-in-the-Loop (HITL) — человек встроен непосредственно в процесс принятия решений. Система готовит результат, человек проверяет и утверждает. Без этого подтверждения процесс не идет дальше.
*Используется там, где цена ошибки высока (кредитные решения, медицинские диагнозы, юридические документы и т.д.). В этом случае скорость приносится в жертву точности и ответственности.

2️⃣ Human-on-the-Loop (HOTL) — человек находится над процессом. Система работает самостоятельно, оператор наблюдает через мониторинг и вмешивается только при аномалиях или высоком риске.
*Подходит для высокочастотных процессов, где постоянное участие человека физически невозможно (обработка транзакций, фрод-мониторинг, операционные очереди...).

Если последствия обратимы и быстро обнаруживаются — HOTL достаточно. Если ошибка дорогая, публичная или юридически значимая — нужен HITL.

Одна фраза — и у вас другой проект 👍
#ВГоловеУАлександра

Посреди встречи по созданию корпоративного хранилища данных звучит фраза: "А давайте сделаем все в реал-тайме." Логично. Зачем ждать сутки, если можно получать данные мгновенно?

С точки зрения бизнеса — безупречная логика, только вот... это совершенно другой проект!

Классическое хранилище работает в пакетном режиме (данные собираются по расписанию, проходят обработку и попадают в отчеты). Надежно, проверено и предсказуемо по стоимости.

Real-time — потоковая обработка, которая работает 24/7 и предполагает принципиально другую инфраструктуру, команду и уровень эксплуатации.

Насколько отличается?
1️⃣ Инфраструктура real-time обходится в 3-5 раз дороже
2️⃣ Разработка — в 2-3 раза (специалистов с опытом потоковой обработки на рынке мало)
3️⃣ Запуск MVP занимает 6-12 месяцев вместо 2-4 для пакетного решения
4️⃣ И поддержка требует дежурной смены круглосуточно

Есть задачи, где real-time действительно необходим: антифрод, мониторинг транзакций, операционные дашборды. Тем не менее, для управленческой отчетности, аналитики и маркетинговых сегментов данные с задержкой в сутки прекрасно работают.

И вот тут появляется ключевой вопрос:
— Превышает ли стоимость задержки данных стоимость инфраструктуры для ее устранения?
Для выявления мошенничества? Однозначно да.
Для ежемесячной финансовой отчетности? Очевидно нет.

Оптимальное решение для большинства случаев — гибрид (надежная пакетная основа для 80% задач и точечная real-time обработка там, где скорость действительно окупается).

Сначала стоит выяснить, что бизнес теряет из-за задержки в сутки (и теряет ли вообще). Иногда ответ на этот вопрос экономит полгода работы и несколько миллионов рублей...

Наша #HRM 👨‍💻

Несколько лет наши рекрутеры работали в стороннем HRM-сервисе и накопили внушительную базу (больше 8 тыc. кандидатов, 400+ вакансий, история переписок, комментарии, воронки и т.д.).

Когда мы решили уйти, нам предложили выгрузить нашу же базу за деньги... То есть все, что мы собирали годами, оказалось в заложниках в чужой инфраструктуре!

После такого вопрос "Строить свое или продолжать арендовать?" решился окончательно. Мы не ведем переговоры с террористами, так что оставался только один вариант — собственная HRM.

Разработчик, который взялся за эту задачу, никогда в жизни не открывал HRM изнутри. Не знал, как устроена рекрутерская воронка, чем куратор вакансии отличается от рекрутера, почему одному важно видеть все этапы подбора, а другому достаточно 2 из 7.

Сначала пытались объяснять словами — созвоны, описания, текстовые пояснения. Казалось, что договорились и все понятно, но просто показалось. Открываем результат и видим что-то совершенно другое.

Все сдвинулось, когда рекрутер начала рисовать ему экраны. Без Figma и прототипов, просто по-человечески: вот здесь я нажимаю, сюда попадаю, это вижу, а вот это мне вообще не нужно.

Так разработчик увидел ее рабочий день целиком. Это 5 открытых окон с HeadHunter, Google Drive, Zoom, Telegram и платформой для найма. Чтобы передать одно CV заказчику, нужно скачать файл, сохранить локально, загрузить на диск, скопировать ссылку и отправить в чат.

5 действий на одного кандидата. Мы настолько к этому привыкли, что перестали замечать, сколько времени на это уходит... Задача переформулировалась сама: 1 экран, 1 поток и минимум переключений.

Про реакцию наших рекрутеров на MVP расскажем в следующий раз, а пока можете поделиться своей болью (или нет) по поводу HRM-систем 👇

Реакция команды на #HRM 🏖

Устроили первый полноценный демо для кураторов и начали с парсинга. Рекрутер нажала кнопку, и профиль кандидата с рекрутинговой платформы подтянулся за 3 секунды (навыки, опыт, контакты... все по полям). Реакция команды была примерно: "Мечта" и "Прям пушка". Не удивительно, ведь до этого те же данные каждый раз вносили вручную.

Потом посыпались вопросы от тех, кто знает, о чем спрашивать:
"А если кандидат уже есть в базе?" — есть распознавание дублей, система перенаправляет на существующий профиль.
"А резюме по нашему формату?" — один клик, и Word-файл готов.

Кураторам оказались не нужны все этапы воронки, и прямо на демо придумали кнопку "скрыть этап", чтобы каждый настраивал интерфейс под себя.

Когда дошли до персонализации, всплыла важная деталь. Разработчик с очень хорошим зрением собрал первую версию с мелким шрифтом. Рекрутеры видели чуть хуже, поэтому мы добавили настройку шрифта, цвета и фона. Оказывается, для людей, которые проводят в интерфейсе целый день, это одна из самых важных деталей. Приятный глазу шрифт.

А ближе к концу демо обрадовали уже Александра (CEO ITQuick). Рекрутеры знали тех, кому можно предложить нашу HRM! Система строилась чисто для внутреннего использования и, похоже, быстро перерастает в продукт.

Цифры (для тех, кто их любит)
✅ 400+ вакансий в работе
✅ 8 000+ профилей в базе
✅ парсинг за 3–5 секунд
Старые дубли из импортированной базы пока чистим вручную, полноценная аналитика еще в работе.

В бэклоге у нас AI-блок (описание кандидата под вакансию, перевод, приоритизация навыков и т.д.). Идей хватает, и в этом, пожалуй, главное преимущество собственного продукта...

Любую из них можно реализовать хоть завтра, без оглядки на чужую дорожную карту.