Разработка приложений искусственного интеллекта на основе 150 основных проблем финансовой индустрии.

150 болей финансового ведомства: как хаос пользовательских запросов превратили в 11 рабочих приложений

Компания FPT, совместно с Департаментом информационных технологий и цифровой трансформации, с октября 2025 года провела исследование потребностей в 23 подразделениях министерства — и выявила 150 точек, где ИИ мог бы снять ручную нагрузку. Для продуктовых команд, работающих над финансовыми сервисами, это редкий по прозрачности кейс: от разрозненных пользовательских болей — к масштабируемой архитектуре через стандартизацию бизнес-задач.

От 150 разрозненных запросов к 80 бизнес-задачам

Ключевой ход FPT — не создание отдельного инструмента под каждый запрос, а их систематизация и объединение. 150 выявленных потребностей (от поиска юридических документов и составления отчетов до работы колл-центров и информационной поддержки граждан) были сведены к 80 бизнес-задачам. Каждую задачу описали через конкретные критерии: кто пользователь, где источник данных, что на входе, что на выходе и как проверяется результат.

Пример из источника: запрос «быстрее находить документы» превратился в спецификацию с указанием хранилища, способа понимания запроса системой, наличия ссылки на источник и механизма верификации. На выходе — 11 ИИ-приложений для управления, операционной деятельности и профессиональной поддержки. Не универсальный чат-бот, а набор узких инструментов под конкретные флоу.

Подход напоминает классический продуктовый аудит: сначала карта пользовательских сценариев, затем кластеризация, затем прототип. Разница в масштабе — 570 сотрудников прошли онлайн-обучение, ещё 155 — очное. Ретеншн на таких платформах зависит не от алгоритма, а от того, насколько приложение встроено в существующий рабочий процесс. Пилот это учитывает: ИИ внедряют не как дополнительный слой, а как замену рутинных операций — от поиска до синтеза контента.

Та же проблема — на уровне одного пользователя

Параллельный пример из российской практики: разработчик и юрист, специализирующийся на финансовом праве, описал свой путь создания веб-приложения LFP для личного финансового планирования. Проблема, с которой он столкнулся, — классический фрагментированный онбординг финансов: ипотека живёт отдельно от инвестиций, цели — в голове, Excel-модель разрастается и ломается при каждом изменении. Западные сервисы вроде ProjectionLab и YNAB не учитывают российские продукты — ИИС, материнский капитал, специфику локальной инфляции.

LFP строит единую модель: доходы, расходы, ипотека, инвестиции, цели — с прогнозом капитала на 10–30 лет вперёд с учётом инфляции и сложного процента. Главный экран — шесть живых графиков, пересчёт при изменении любого параметра. Отдельные сценарии для ипотеки vs аренды, FIRE-расчёт, стресс-тесты при девальвации или потере работы. Важно: автор не разработчик по образованию — он решил свою собственную боль и обнаружил, что она универсальна.

Что это значит для тех, кто строит финансовые приложения

Оба кейса — государственный и инди — демонстрируют одну и ту же закономерность: финансовый софт ломается не на уровне алгоритмов, а на уровне онбординга и флоу. Пользователь (будь то госслужащий или частный инвестор) приходит с фрагментированным контекстом: данные в разных системах, терминология не совпадает, запрос не формализован. Приложение, которое не решает этот затык на входе, теряет аудиторию ещё до первого полезного действия.

Методология FPT — систематизация 150 запросов в 80 задач с формализацией каждого — применима к любому финансовому продукту. LFP — пример того, что даже один разработчик, начавший с CJM собственной боли, может выстроить рабочую архитектуру. Для рынка финансовых приложений оба сюжета сигнал: побеждает не функциональность ради функциональности, а встроенность в реальный пользовательский путь.

Стоит отслеживать, как подход к кластеризации финансовых болей будет применяться за пределами госсектора Вьетнама — на трендовом трекере технологий и гаджетов подобные кейсы всё чаще попадают в фокус при оценке перспективности AI-продуктов.