FIS начала применять ИИ-агентов для разработки приложений на платформе, развернутой в банках топ-10 России

Дата публикации: 24-08-2026 06:32:00

Российский разработчик банковского ПО FIS начал применять ИИ-агентов для создания и изменения приложений на FIS...

Основное содержимое страницы с новостью.

Российский разработчик банковского ПО FIS начал применять ИИ-агентов для создания и изменения приложений на FIS Platform. Платформа используется в банках топ-10, топ-30 и топ-100 России. Новый контур позволяет агенту работать не только с программным кодом, но и с объектной моделью приложения: создавать типы данных, модули, индексы, прикладные функции, процессы и REST-интерфейсы. Об этом CNews сообщили представители FIS.

Для доступа ИИ к платформе FIS разработала аддитивный редактор — текстовый командный слой, реализованный в виде MCP-сервера. Через него агент получает ограниченный набор специализированных операций, выполняет их последовательно, проверяет результат и корректирует изменения при возникновении ошибки.

ИИ получил доступ к объектам платформы

Большинство представленных на российском рынке связок low-code и генеративного ИИ ориентировано на создание ассистентов, добавление LLM в бизнес-процессы или генерацию отдельных фрагментов кода. В FIS применили другой сценарий: агенту предоставили управляемый доступ к инструментам разработки самой платформы.

Через аддитивный редактор агент получает управляемый доступ к объектам платформы. Он может создавать и изменять модель приложения, добавлять прикладную логику и процессы, а также публиковать REST-интерфейсы. Каждая операция адресована конкретному объекту и возвращает результат либо структурированное сообщение об ошибке.

Командный слой ограничил пространство допустимых операций. Вместо прямого редактирования крупной внутренней структуры агент выполняет небольшие изменения, получает обратную связь от платформы и при необходимости исправляет следующий шаг.

«Мы не стали учить модель заново восстанавливать архитектуру платформы по документации и JSON, а сделали отдельный интерфейс специально для ИИ, с учетом всех его особенностей. Агент использует более двухсот командных сигнатур, после каждого действия получает результат валидации и может скорректировать следующую операцию», — сказал руководитель направления разработки FIS, один из создателей FIS Platform Алексей Ситников.

По оценкам компании, в настоящее время уже зафиксировано снижение человеческой трудоемкости разработки в шесть раз при использовании ИИ-агента и аддитивного редактора FIS Platform с перспективой дальнейшего кратного роста по мере развития инструмента.

Тестирование и опытная эксплуатация

В одном из сквозных экспериментов ИИ-агент создал backend-ядро системы обработки заказов и складских резервов. На вход было передано очень краткое описание бизнес-логики: работа с каталогом, остатками и планируемыми поставками, оформление заказов, резервирование товаров, отгрузка и уведомление клиента при задержке поставки.

Агент сформировал структуру приложения, модель данных, прикладные функции, тестовые данные и REST-интерфейсы. В реализованном сценарии система сначала резервировала товар из складских остатков, затем учитывала ожидаемые поставки, а при задержке или срыве создавала уведомление и позволяла частично либо полностью отменить заказ. Работоспособное REST API создалось с одного промта.

Кроме демонстрационных приложений, FIS создала два регрессионных контура. Их матрица включает 11 разделов, 266 командных сигнатур и 1045 проверок. В ходе опытной эксплуатации редактор обработал 4097 команд в 50 MCP-сессиях. Успешно завершились 855 вызовов, или 94,1%. Почти половина операций — 1854 команды — выполнялась в составе многострочных сценариев, то есть инструмент использовался не только для единичных действий, но и для пакетных изменений.

Максим Радюков, ИТ-директор «Циана»: Мы создали единый контур генеративного ИИ для всей компании цифровизация

Показатель 94,1% характеризует техническую успешность выполнения команд. Он не означает, что такая же доля бизнес-требований реализуется без ошибок или что создаваемые агентом приложения автоматически готовы к промышленной эксплуатации.

Основная нагрузка пришлась на работу с моделью данных — 2606 команд. Еще 677 вызовов относились к пользовательским функциям и 312 — к структуре приложения. По данным встроенной телеметрии, медианное время выполнения команды на крупном приложении составило 13 мс, p90 — около 281 мс, p95 — около 704 мс. Основная задержка в цикле приходилась на работу языковой модели, а не на ответ платформы.

Что это меняет для банковских проектов

Новый механизм пока не означает автоматического перевода действующих банковских систем на автономную разработку. Он создает технологическую основу для ускорения типовых изменений в решениях, построенных на FIS Platform: модификации модели данных, массового редактирования объектов, подготовки функций и API, формирования тестовых данных и проверки результата. Решение о готовности изменения и его выпуске при этом остается за специалистом.

Для корпоративной системы принципиально важно не количество сгенерированного кода, а возможность провести изменение системы через ограничения, проверку и приемку.

Поскольку агент работает с платформенными объектами, изменения проходят через существующие правила и механизмы валидации. Это отличает подход от свободной генерации приложения на базовом технологическом стеке, где модели необходимо отдельно передавать архитектурные ограничения, правила работы с данными и требования к структуре решения.

Зрелость разных частей контура пока неодинакова. Наиболее полно поддержана разработка backend-компонентов. Работа с формами и JSON-компонентами уже доступна, но визуальная логика и тонкая настройка пользовательских интерфейсов по-прежнему требуют существенного участия разработчика.

Следующим этапом FIS планирует связать агентную разработку с автоматизированным тестированием, профилированием, проверками безопасности и воспроизведением ошибок, возникающих в промышленной эксплуатации.

• Почём сегодня объектное хранилище на 2 000 Гб? Предложения десятков поставщиков ― на ИТ-маркетплейсе CNewsMarket

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	FIS начала применять ИИ-агентов для разработки приложений на платформе, развернутой в банках топ-10 России	0	10.99	24-08-2026
2	FIS начала применять ИИ-агентов для разработки приложений на платформе, развернутой в банках топ-10 России	0	10.99	24-08-2026
3	«Алиса AI» получила платформу для создания ИИ-агентов	0	5	29-06-2026
4	«Алиса AI» получила платформу для создания ИИ-агентов	0	5	29-06-2026
5	ЦБ: каждый четвертый банк в России использует технологии ИИ	0	0	08-10-2025
6	Банк России тестирует обмен для развития и обучения ИИ	0	7	21-06-2026
7	От заявки до оплаты: Сбербанк трансформирует закупочные процессы с помощью ИИ-агентов	5	7	05-06-2026
8	«СберУниверситет» запустил программу по созданию ИИ-агентов от бизнес-задачи до прототипа	0	20.25	20-08-2026
9	«СберУниверситет» запустил программу по созданию ИИ-агентов от бизнес-задачи до прототипа	0	20.25	20-08-2026
10	«Т-Банк» запустил ИИ-сотрудника для решения сложных сценариев клиентского обслуживания	0	20.32	07-08-2026

Классификация: Экономика. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 10.99. Источник: open.cnews.ru.