Примеры применения искусственного интеллекта в информационной и производственной безопасности, выявлении мошенничества и управлении рисками. Кейсы описывают угрозы, работу ответственных сотрудников и результаты использования решений.
Кейсов внедрения: 286.
Сотрудники загружают записи с производственных объектов и носимых видеорегистраторов; ИИ-модель распознаёт людей, оборудование и защитные средства, проверяет соблюдение норм и формирует отчёт о нарушениях с временными метками.
Количественный эффект не раскрыт.
Система с элементами ИИ диагностирует работу насосных агрегатов.
В таблице заявлено, что за четыре месяца эксплуатации выявлены три потенциальные аварийные ситуации до критической стадии и предотвращено отключение теплоснабжения более чем у 5 000 потребителей.
Яндекс Маркет внедрил ML-систему автоматической обработки и классификации данных для выявления контрафакта.
Не раскрыт.
Робот-оператор VS Robotics начал информировать водителей «Ситидрайва» о нарушениях.
Количественный эффект не раскрыт.
Камера на весах самообслуживания определяет SKU товара по изображению, сопоставляет его с выбором покупателя и сигнализирует о возможном пересорте.
Среднее время операции сократилось с 12 до 5 секунд, а система была масштабирована более чем на 5000 устройств.
Система анализирует входящую почту, блокирует вредоносные письма на этапе обработки и направляет другие нежелательные сообщения в папку «Спам».
Обработано около 81 млрд входящих писем; почти 4,8 млрд вредоносных писем заблокировано, ещё 9,8 млрд сообщений направлено в папку «Спам».
В аэропорту запущена биометрическая посадка на внутренние рейсы.
Сервис запущен в регулярной работе 17 июня 2025 года.
В ремонтно-механическом цехе стартовал проект машинного обучения для детектирования средств индивидуальной защиты.
Проект стартовал в 2025 году.
Система видеонаблюдения и мониторинга состояния водителей отслеживает концентрацию внимания и признаки засыпания в автобусах.
Система внедрена в четырех автобусах; вероятность ДТП по вине водителя снижена на 90%; предотвращено 214 фактов засыпания на рабочем месте.
Нейросеть анализирует данные 205 камер наружного наблюдения и распознаёт 22 вида нарушений, включая отсутствие рабочих, техники, прогресса строительства и признаки пожара.
За три года система выявила более 2,3 тысячи нарушений. Отдельно сообщается, что 438 многоквартирных домов под видеонаблюдением были сданы без задержек.
Сбербанк разработал мультимодальных ИИ-агентов и интегрировал их во внутреннюю платформу киберразведки банка для борьбы с фишингом.
Количественный эффект не раскрыт.
В сервисе Membrana Kids собственная ML-модель анализирует каждый посещённый ребёнком сайт, присваивает ему категорию доступа и при необходимости блокирует опасный контент.
Категоризация ускоряет последующий анализ контента и помогает выявлять зеркала вредоносных сайтов; количественный эффект не раскрыт.
Система компьютерного зрения Luna Cars автоматизирует пропуск автомобилей в одном из московских офисов МТС.
Количественный эффект не раскрыт.
Видеоаналитика FindFace Multi работает в составе комплекса «Безопасный город» и анализирует видеопотоки с камер на улицах Кызыла.
Система выявляет находящихся в розыске людей.
Видеоаналитика на основе ИИ применяется для повышения безопасности на строительной площадке застройщика Ростовской области.
не раскрыто
На семи строительных объектах оснащены контрольно-пропускные пункты системами видеоаналитики, биометрии и экологического контроля.
Биометрический контроль организован на семи контрольно-пропускных пунктах.