Разделы

ПО Цифровизация ИТ в банках ИТ в госсекторе Искусственный интеллект axenix

Сбербанк расширяет линейку ИИ-продуктов для адаптации к природным вызовам

Первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин сообщил о расширении продуктовой линейки на базе искусственного интеллекта для поддержки регионов и корпоративных клиентов в адаптации к природным и социальным вызовам. Об этом CNews сообщили представители Сбербанка.

В рамках реализации обновленного подхода к стратегии в области устойчивого развития Сбербанк расширяет продуктовую линейку на базе искусственного интеллекта.

Александр Ведяхин, первый заместитель председателя правления Сбербанка: «Новые решения направлены на поддержку регионов и корпоративных клиентов в их адаптации к природным и социальным вызовам, а также способствуют достижению национальных целей развития России. С конца февраля 2026 г. «Сбер» запустил уже 12 пилотных проектов по внедрению этих технологий в регионах. Ключевым продуктом в области адаптации к природным изменениям является модульная платформа GeoAI, протестированная в десяти регионах России. Она предназначена для геопространственной аналитики и решения широкого спектра задач природоохранной деятельности. Например, один из модулей способен выявлять неиспользуемые сельскохозяйственные земли для возврата их в оборот. По данным Росстата и Минсельхоза, в России сейчас простаивает от 20 до 40 млн га земель, потенциально пригодных для сельского хозяйства. Возврат даже 10% этих земель, по оценкам экспертов, может дать прирост ВВП в агросекторе на десятки миллиардов рублей ежегодно».

Почему разработка без кода становится новым стандартом управления сервисами
Почему разработка без кода становится новым стандартом управления сервисами Цифровизация

Другие модули платформы решают не менее важные задачи: проводят комплексный мониторинг состояния полей с целью снижения затрат аграриев на 15–20%, осуществляют детекцию инвазивных видов растений, проводят мониторинг деградации почв, предоставляя данные о развитии процессов опустынивания.

Отдельный модуль разработан для рыбопромысловой отрасли: интеллектуальный алгоритм моделирует движения стайных видов рыб и приоритизирует точки их вылова. Это позволяет рыбопромысловым компаниям оптимизировать маршруты, повышать эффективность, уходя от «слепого» поиска улова, и оптимизировать затраты на обслуживание парка судов. Еще один модуль платформы проводит оценку потенциала кормовой базы в северных территориях, что позволяет оптимизировать маршруты движения и миграции стад скота для выпаса.