Корпоративная AI-инфраструктура

Безопасный корпоративный ИИ

ИИ внутри компании — полностью локально или с безопасным доступом к облачным моделям

Используйте искусственный интеллект для работы с документами, корпоративными знаниями и бизнес-процессами, сохраняя контроль над данными компании.

  • Полностью локальная работа без передачи данных наружу
  • Гибридный режим с локальной обработкой данных перед обращением к облачной модели
Подобрать вариант Сравнить решения
Инфраструктура компанииДанные · права · политики
Локальный ИИВесь поток внутри
AI GatewayКонтроль перед облаком

Одна корпоративная среда. Два способа обработки задач.

Два контура внедрения

Архитектура под требования вашей компании

Оба варианта подключаются к документам, бизнес-процессам и информационным системам.

Данные не покидают компанию

Локальный ИИ-контур

Модель, база знаний и обработка запросов находятся внутри инфраструктуры организации.

Изучить локальный контур
ПДн и чувствительные данные обрабатываются локально

Защищённый AI Gateway

Локальная защита данных и управляемый доступ к возможностям облачных AI-моделей.

Изучить AI Gateway
01 / Полностью локально

Локальный ИИ-контур

Ваш корпоративный ИИ работает внутри инфраструктуры организации. Документы, запросы пользователей и ответы модели не передаются внешним AI-провайдерам.

Данные не покидают компанию

Внутри вашего контура

Одна рабочая станция или сервер класса NVIDIA RTX 5090 / RTX 5080 / RTX 5070 Ti. Архитектуру проектируем под локальную модель с проектным ограничением до 24 ГБ VRAM. Выбор модели и ожидаемую нагрузку уточняем на пилоте.

Все основные компоненты размещаются в инфраструктуре заказчика; доступ к внешним AI API для работы не требуется.

Как проходит запрос

Права сотрудника проверяются до поиска по базе знаний. Модель использует доступные ему фрагменты и формирует ответ внутри компании.

Инфраструктура компании
  1. Браузер сотрудника
  2. Внутренний web-интерфейс
  3. Авторизация и права доступа
  4. Корпоративный AI Backend
  5. Policy Engine
  6. RAG / база знаний
  7. Локальная LLM
  8. Ответ пользователю

Что умеет контур

Начать можно с поиска по документам одного отдела, затем подключать новые источники и сценарии. Возможности включаются с учётом прав сотрудников и качества исходных данных.

  • Корпоративный AI-чат и поиск по внутренним документам
  • RAG по базе знаний с указанием источников
  • Работа с PDF, DOCX, XLSX, TXT и другими офисными форматами
  • Краткие резюме и сравнение документов
  • Извлечение информации, подготовка текстов и отчётов
  • AI-помощники отдельных подразделений и раздельные базы знаний
  • Подключение CRM, ERP, 1С и других систем через адаптеры и API
  • Разграничение доступа и журналирование действий
  • Автономная работа без внешних AI API

Примеры рабочих запросов

Вопросы формулируются обычным языком; для поиска и проверки фактов система может показывать исходный документ.

  • «Найди условия поставки для клиента Альфа.»
  • «Сравни две редакции договора и покажи изменения.»
  • «Какие неисправности этого оборудования встречались за последний год?»
  • «Подготовь сводку по этим отчётам.»
  • «Найди инструкцию для оборудования и укажи страницу источника.»

Преимущества

Этот вариант подходит, когда автономность и контроль данных важнее доступа к самым крупным облачным моделям.

  • Максимальный контроль над данными и работа с конфиденциальными документами
  • Возможность размещения в закрытой сети
  • Нет зависимости от стоимости токенов облачных API
  • Предсказуемая инфраструктура и интеграция с внутренними системами
Честно об ограничениях

Ресурсы локального сервера имеют значение

На пилоте проверяем качество ответов и нагрузку на выбранном оборудовании, чтобы спланировать рабочую конфигурацию.

  • Локальная модель ограничена вычислительными ресурсами сервера.
  • На некоторых сложных задачах качество может быть ниже лучших облачных моделей.
  • Скорость и число одновременных пользователей зависят от оборудования и выбранной модели.
Получить расчётЗапустить пилот
02 / Управляемый гибрид

Защищённый AI Gateway

Локальная защита данных + возможности мощных облачных AI-моделей. Шлюз анализирует запрос до обращения к внешней модели и выбирает разрешённый маршрут обработки.

ПДн и чувствительные данные обрабатываются локально

Шлюз сначала проверяет запрос и выбирает маршрут по политикам компании. Корпоративные документы не передаются внешней модели напрямую.

ИНФРАСТРУКТУРА КОМПАНИИ
  1. Браузер сотрудника
  2. Локальный AI Gateway
  3. Классификация запроса
  4. Policy Engine
  5. Поиск ПДн и конфиденциальных данных
  6. Минимизация контекста
  7. Обезличивание / псевдонимизация
  8. Локальный RAG
  9. Разрешённый очищенный запрос
  10. Provider Adapter Layer
Только разрешённый контекст
ВНЕШНИЙ AI-ПРОВАЙДЕР
Выбранная облачная LLMЧерез совместимый AI API
Ответ возвращается локально
  1. Локальная постобработка
  2. Обратная подстановка допустимых данных
  3. Ответ пользователю

Система снижает объём чувствительной информации, передаваемой внешней модели, посредством обнаружения, минимизации, обезличивания или псевдонимизации данных в соответствии с политиками организации. Риск повторной идентификации оценивается отдельно для конкретных данных и сценария.

Маршрутизация запросов

Три режима обработки

Policy Engine выбирает режим для пользователя, данных и задачи. Правила настраиваются для организации.

STRICT LOCAL

Только локально

Внешняя отправка запрещена. Запрос полностью выполняется локальной моделью.

Пример: коммерческая тайна, особо чувствительные документы или выбранные категории ПДн.
HYBRID SANITIZED

Локальная обработка → облако

Лишний контекст удаляется, чувствительные данные выявляются и обрабатываются по корпоративной политике.

Пример: работа отдела продаж с данными клиента.
CLOUD ALLOWED

Разрешённый облачный запрос

Неконфиденциальная задача направляется выбранной модели напрямую либо после минимальной локальной обработки.

Пример: маркетинг с публичными текстами.
Что увидит облачная модель?

Локальное хранилище псевдонимов

Исходный запрос

Подготовь письмо для Иванова Сергея Петровича из ООО Ромашка по договору №4817 на сумму 2 480 000 рублей.

После локальной обработки

Подготовь письмо для [PERSON_17] из [COMPANY_4] по договору [CONTRACT_8] на сумму [AMOUNT_3].

Например, PERSON_17 соответствует ФИО, COMPANY_4 — организации, CONTRACT_8 — номеру договора. Таблица соответствий хранится внутри защищённого контура. Допустимые данные возвращаются в ответ только после локальной постобработки.

Локальный RAG перед облаком

Минимально необходимый контекст

  1. Поиск по корпоративной базе
  2. Выбор релевантных фрагментов
  3. Минимизация контекста
  4. Проверка чувствительных данных
  5. Обезличивание или псевдонимизация
  6. Формирование разрешённого внешнего запроса

В облако передаётся не исходная корпоративная база, а минимально необходимый разрешённый контекст.

Policy Engine

Решение по данным и роли

Маршрут может учитывать тип данных, подразделение и роль пользователя, источник документа, класс конфиденциальности, выбранного провайдера, разрешённые модели, внутренние политики и требование работать только локально.

Бухгалтерия STRICT LOCALОтдел продаж HYBRID SANITIZEDПубличные тексты маркетинга CLOUD ALLOWED

Это примеры правил; реальные политики определяются при внедрении.

Provider Adapter Layer

Свобода выбора модели

Поддержка различных облачных и локальных AI-моделей через единый шлюз.

  • Смена провайдера без перестройки пользовательского интерфейса
  • Подбор модели под задачу и распределение сценариев
  • Ограничения по провайдеру, модели и категории данных
  • Отсутствие постоянной привязки к одному AI-поставщику
Получить расчётЗапустить пилот
Сравнение

Два решения для разных задач

Выбор зависит от требований к данным, автономности и возможностям моделей.

ПараметрЛокальный ИИ-контурЗащищённый AI Gateway
Хранение документовВнутри организацииВнутри организации
Обработка ПДнЛокальноЛокально до обращения к внешней модели
Основная LLMЛокальнаяЛокальная + облачная
Работа без интернетаДаЛокальный режим доступен; облачный требует подключения
Контроль конфиденциальностиМаксимальныйВысокий, зависит от политики и сценария
Сложные AI-задачиЗависят от доступной локальной моделиМожно использовать мощные облачные модели
Расходы на AI APIОбычно отсутствуютЗависят от использования облачных моделей
Основной сценарийАвтономность и контрольБаланс конфиденциальности и возможностей облачного AI
Сценарии

Корпоративный ИИ в рабочих процессах

Каждый сценарий начинаем с конкретного источника данных и вопроса сотрудника. Это помогает оценить пользу до расширения системы на другие отделы.

Продажи

Работа с CRM, коммерческими предложениями, перепиской, звонками и историей клиента. Менеджер быстрее восстанавливает контекст сделки перед следующим контактом.

Документы

Поиск, сравнение, классификация и анализ корпоративных документов. Сотрудник видит исходный фрагмент и может проверить вывод.

Технический сервис

Поиск по инструкциям, истории ремонтов и технической документации. Инженер быстрее находит похожий случай и нужный регламент.

Руководство

Подготовка управленческих сводок по данным компании. Источники показателей остаются доступными для проверки.

Закупки

Сравнение предложений поставщиков и сопутствующих документов. Различия по условиям собираются в одном месте для решения специалиста.

Поддержка

AI-помощник оператора на базе внутренних инструкций. Он предлагает ответ и ссылку на актуальное правило, оставляя решение за сотрудником.

Внутренняя база знаний

Единый доступ к знаниям компании с учётом прав сотрудников. Новым коллегам проще находить процедуры без поиска по нескольким системам.

Управление и безопасность

Контроль встроен в архитектуру

Права, политики и журналы настраиваются под процессы организации. Конкретные меры защиты и применимые требования определяются при проектировании.

  • RBAC и разграничение доступа
  • Корпоративная аутентификация
  • Журнал действий и маршрутизации запросов
  • Локальное хранение документов
  • Централизованное управление политиками
  • Хранение секретов вне frontend
  • Шифрование соединений
  • Раздельные базы знаний подразделений
  • Управление доступными AI-провайдерами
  • Запрет облачной обработки выбранных данных
Внедрение

От первого процесса к корпоративной платформе

Пилот проверяет полезность ответов, права доступа и работу интеграций на ограниченном наборе данных. Затем масштабируем только подтверждённые сценарии.

  1. 01

    Аудит

    Изучаем процессы, данные и существующие информационные системы. Фиксируем задачу и критерии успешного пилота.

  2. 02

    Выбор контура

    Определяем Local AI или AI Gateway и политики обработки. Согласуем, какие данные могут участвовать в каждом маршруте.

  3. 03

    Пилот

    Подключаем один бизнес-процесс или подразделение. Проверяем качество ответов на реальных рабочих вопросах.

  4. 04

    Интеграция

    Подключаем документы, CRM/ERP/1С/API и права пользователей. Проверяем корректность доступа и обновления данных.

  5. 05

    Масштабирование

    Добавляем подразделения, источники данных и новые AI-сценарии. Каждое расширение оцениваем по пользе и нагрузке.

Ориентир перед аудитом

Какой вариант подходит вашей компании?

Отметьте приоритеты. Подсказка помогает начать разговор об архитектуре и не заменяет технический анализ.

Предварительная подсказка

Выберите приоритеты

Мы покажем, какой контур стоит рассмотреть первым.

Точная архитектура определяется после анализа данных и бизнес-процессов.

Обсудить архитектуру
Следующий шаг

Подберём AI-архитектуру под ваши данные и процессы

Начнём с одного бизнес-процесса и определим, какие данные могут обрабатываться локально, а какие задачи целесообразно передавать внешним AI-моделям.

Обсудить проектЗаказать пилот