Программа для ЭВМ «СайбоксПлюс» является аналитической ML-платформой, позволяющей применять полный комплекс современных аналитических методов и алгоритмов к бизнес-данным организации для выделения полезной информации, которая может использоваться в других системах организации. Также в рамках программы предоставляется унифицированный набор инструментов для разработки цифровых агентов и помощников для их использования в различных бизнес-процессах организации.

Возможности программы для ЭВМ обеспечиваются функциональностью входящих в ее состав модулей:

• «Кантор» – аналитическая поддержка мониторинга корпоративных клиентов банка, с целью формирования сигналов/предсигналов кредитного риска клиентов, построения витрин данных по банкротствам, ликвидациям и повышения качества кредитного портфеля банка, а также передача информации в смежные системы;

• «Платформа исследования данных» – сбор и обработка информации из различных источников, построение моделей и алгоритмов углубленной ad-hoc аналитики, накопление исторических данных хранилищ данных банка, а также решение задач пользовательского прототипирования на данных;

• «Система глубокого обучения моделей» – анализ, обработка текстовых сообщений клиентов, полученных из разных систем банка, и передача обработанных данных для исполнения соответствующих банковских операций;

• «Модельный оптимизатор» – оптимизация расчета данных моделей, применяемых в методе математического моделирования, с помощью которого реализована услуга инвестиционного консультирования (AI-советник);

• «Облако данных» – загрузка и обработка данных;

• «Система Геоаналитики» – обеспечение процессов для работы с геоданными:

⠀- сбор, обработка, хранение геоданных из внешних и внутренних источников площадки развертывания;

⠀- обогащение массивов данных геоатрибутами;

⠀- предоставление частных геосервисов в пакетном и поточном режимах;

• «Платформа исполнения моделей» – применение моделей машинного обучения или исполнение на их базе стратегий для систем-потребителей в разных режимах: пакетном, онлайн и потоковом;

• «Система автоматизированного машинного обучения (АutoML)» – автоматизация процессов машинного обучения, включая доработку предварительно размеченного набора данных, обучение модели, проведение экспериментов, выбор чемпиона и передачу выбранной модели для постановки в промышленную эксплуатацию;

• «Система управления моделями» – предоставление единого пространства для управления жизненным циклом моделей машинного обучения – процессами их разработки, внедрения, мониторинга и автоматизированной корректировки;

• «Система исследования данных» – решение бизнес-задач по анализу данных с возможностью визуализации результатов с применением методов многомерного статистического анализа и машинного обучения;

• «Мониторинг исполнения регламентов платформы данных» – сбор, унификация и визуализация собранных данных о загруженных объектах (например, витрины, источники, филиалы и группы) на конкретный операционный день, с целью дальнейшего использования этих объектов в составлении отчетности;

• «Платформа качества моделей» – анализ и исследование данных различных моделей (например, бизнес-процессов, корпоративных процессов, регуляторных процессов), визуализация данных в виде интерактивных дашбордов, формирование отчетов по моделям на основе различных источников данных, контроль качества витрин для моделирования;

• «Генеративный ИИ» – предоставление комплексной платформы для работы с большими языковыми моделями (LLM) в банковской сфере;

• «Платформа создания цифровых агентов и помощников» – автоматизация процессов разработки цифровых агентов и помощников и предоставление унифицированного набора инструментов для ускорения процессов их разработки, настройки и эксплуатации.