Главная
/
Блог
/
Категория_2
/
Noroots в подкасте СберПро
22.08.2026
Категория_2
1000
Время чтения: 9 минут
Обновлено: 26.08.2026
Noroots в подкасте СберПро: локальный ИИ, защищённый контур и автоматизация договорной работы
Сохранить статью:
Основатель noroots Валентин Микляев стал гостем нового выпуска подкаста СберПро «Цифра в деле». Темой разговора стал один из наиболее распространённых мифов о корпоративном искусственном интеллекте: действительно ли самые эффективные решения могут работать только в облаке.
В выпуске Валентин объяснил, почему требования частного пользователя и крупной организации принципиально различаются. Для человека или небольшой компании облачный сервис часто оказывается самым простым и экономически оправданным вариантом. Корпоративному заказчику, напротив, необходимо учитывать безопасность данных, контроль доступа, управляемость инфраструктуры, внутренние регламенты и предсказуемость результатов.
Поэтому при работе с чувствительными документами вопрос заключается не в том, какая языковая модель считается самой мощной в целом. Значительно важнее, насколько хорошо решение адаптировано к конкретной бизнес-задаче, корпоративным правилам и отраслевому контексту.
В выпуске Валентин объяснил, почему требования частного пользователя и крупной организации принципиально различаются. Для человека или небольшой компании облачный сервис часто оказывается самым простым и экономически оправданным вариантом. Корпоративному заказчику, напротив, необходимо учитывать безопасность данных, контроль доступа, управляемость инфраструктуры, внутренние регламенты и предсказуемость результатов.
Поэтому при работе с чувствительными документами вопрос заключается не в том, какая языковая модель считается самой мощной в целом. Значительно важнее, насколько хорошо решение адаптировано к конкретной бизнес-задаче, корпоративным правилам и отраслевому контексту.
Содержание
1.
От проверки текста — к управлению результатом сделки
2.
Корпоративный ИИ внутри защищённого контура
2.1
От проверки текста — к управлению результатом сделки
2.2
Корпоративный ИИ внутри защищённого контура
3.
Первые результаты проекта
4.
Универсальный или специализированный ИИ
Автор
Редакция сайта Noroots
Категории
Категория_1
Категория_2
Категория_3
Популярные статьи
Noroots — лауреат международной премии Data Award 2026
Noroots и CodeInside подписали соглашение о технологическом сотрудничестве на ЦИПР 2026
Noroots и F.Doc: безопасные шаблоны документов для клиник
LegalTech без границ: как меняется рынок юридических технологий
5 мифов об автоматизации: почему юристы до сих пор не доверяют технологиям
От проверки текста — к управлению результатом сделки
В подкасте Валентин также рассказал о подходе noroots к договорной работе. Договор — это не просто документ, который необходимо проверить и подписать. За ним стоит сделка с определённой бизнес-целью, сроками, обязательствами и ожидаемым результатом.
Источник:…
Задача корпоративного юриста и контрактного менеджера состоит не только в поиске юридических формулировок с высоким уровнем риска. Не менее важно помочь компании достичь цели сделки и предотвратить потерю её ценности: срыв сроков, штрафы, пропущенные обязательства, ошибки при согласовании и другие отклонения от запланированного результата.
Noroots помогает автоматизировать разные этапы этого процесса:
Noroots помогает автоматизировать разные этапы этого процесса:
1
Cоздание и проверку договора, поиск рисков, проверку контрагента, сравнение документов, работу по корпоративным плейбукам, согласование и контроль исполнения обязательств.
2
Cоздание и проверку договора, поиск рисков, проверку контрагента, сравнение документов, работу по корпоративным плейбукам, согласование и контроль исполнения обязательств.
Задача корпоративного юриста и контрактного менеджера состоит не только в поиске юридических формулировок с высоким уровнем риска. Не менее важно помочь компании достичь цели сделки и предотвратить потерю её ценности: срыв сроков, штрафы, пропущенные обязательства, ошибки при согласовании и другие отклонения от запланированного результата.
Noroots помогает автоматизировать разные этапы этого процесса:
Noroots помогает автоматизировать разные этапы этого процесса:
Cоздание и проверку договора, поиск рисков, проверку контрагента, сравнение документов, работу по корпоративным плейбукам, согласование и контроль исполнения обязательств.
Cоздание и проверку договора, поиск рисков, проверку контрагента, сравнение документов, работу по корпоративным плейбукам, согласование и контроль исполнения обязательств.
Задача корпоративного юриста и контрактного менеджера состоит не только в поиске юридических формулировок с высоким уровнем риска. Не менее важно помочь компании достичь цели сделки и предотвратить потерю её ценности: срыв сроков, штрафы, пропущенные обязательства, ошибки при согласовании и другие отклонения от запланированного результата.
Noroots помогает автоматизировать разные этапы этого процесса:
Noroots помогает автоматизировать разные этапы этого процесса:
1
Cоздание и проверку договора, поиск рисков, проверку контрагента, сравнение документов, работу по корпоративным плейбукам, согласование и контроль исполнения обязательств.
Cоздание и проверку договора, поиск рисков, проверку контрагента, сравнение документов, работу по корпоративным плейбукам, согласование и контроль исполнения обязательств.
Cоздание и проверку договора, поиск рисков, проверку контрагента, сравнение документов, работу по корпоративным плейбукам, согласование и контроль исполнения обязательств.
2
Cоздание и проверку договора, поиск рисков, проверку контрагента, сравнение документов, работу по корпоративным плейбукам, согласование и контроль исполнения обязательств.
Noroots помогает автоматизировать разные этапы этого процесса.
Корпоративный ИИ внутри защищённого контура
Одним из примеров стало внедрение системы автоматизации договорной работы в крупной организации Санкт-Петербурга, работающей в сфере расчётов с населением и ЖКХ.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Внедрение началось с изучения бизнес-процессов организации. Команда определила цели проекта, проанализировала порядок договорной работы, сформировала систему рисков, разработала плейбуки и создала корпоративную базу знаний. После этого к подготовленной инфраструктуре была подключена языковая модель.
Одним из примеров стало внедрение системы автоматизации договорной работы в крупной организации Санкт-Петербурга, работающей в сфере расчётов с населением и ЖКХ.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Внедрение началось с изучения бизнес-процессов организации. Команда определила цели проекта, проанализировала порядок договорной работы, сформировала систему рисков, разработала плейбуки и создала корпоративную базу знаний. После этого к подготовленной инфраструктуре была подключена языковая модель.
Одним из примеров стало внедрение системы автоматизации договорной работы в крупной организации Санкт-Петербурга, работающей в сфере расчётов с населением и ЖКХ.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Внедрение началось с изучения бизнес-процессов организации. Команда определила цели проекта, проанализировала порядок договорной работы, сформировала систему рисков, разработала плейбуки и создала корпоративную базу знаний. После этого к подготовленной инфраструктуре была подключена языковая модель.
Одним из примеров стало внедрение системы автоматизации договорной работы в крупной организации Санкт-Петербурга, работающей в сфере расчётов с населением и ЖКХ.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Критерий
Облачный сервис (для частных лиц / МСП)
Корпоративный ИИ (on-premise / защищенный контур)
Основной приоритет
Доступность, низкая стоимость, скорость начала работы.
Безопасность данных, управляемость и соответствие регламентам.
Безопасность
Стандартные протоколы шифрования, данные хранятся на стороне провайдера.
Данные остаются внутри корпоративного контура, исключаются внешние утечки.
Настройка
«Из коробки», минимальные возможности для глубокой доработки.
Полная адаптация под бизнес-процессы, плейбуки и отраслевой контекст.
Одним из примеров стало внедрение системы автоматизации договорной работы в крупной организации Санкт-Петербурга, работающей в сфере расчётов с населением и ЖКХ.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Читайте также!
Noroots — лауреат международной премии Data Award 2026
Одним из примеров стало внедрение системы автоматизации договорной работы в крупной организации Санкт-Петербурга, работающей в сфере расчётов с населением и ЖКХ.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Читайте также!
Noroots — лауреат международной премии Data Award 2026
Одним из примеров стало внедрение системы автоматизации договорной работы в крупной организации Санкт-Петербурга, работающей в сфере расчётов с населением и ЖКХ.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Читайте также!
Noroots — лауреат международной премии Data Award 2026
Одним из примеров стало внедрение системы автоматизации договорной работы в крупной организации Санкт-Петербурга, работающей в сфере расчётов с населением и ЖКХ.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Читайте также!
Noroots — лауреат международной премии Data Award 2026
Одним из примеров стало внедрение системы автоматизации договорной работы в крупной организации Санкт-Петербурга, работающей в сфере расчётов с населением и ЖКХ.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Читайте также!
Noroots — лауреат международной премии Data Award 2026
Одним из примеров стало внедрение системы автоматизации договорной работы в крупной организации Санкт-Петербурга, работающей в сфере расчётов с населением и ЖКХ.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Читайте также!
Noroots — лауреат международной премии Data Award 2026
Одним из примеров стало внедрение системы автоматизации договорной работы в крупной организации Санкт-Петербурга, работающей в сфере расчётов с населением и ЖКХ.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Для такой социально значимой инфраструктуры использование внешних зарубежных ИИ-сервисов могло создавать неприемлемые риски. Поэтому решение было реализовано внутри корпоративного контура заказчика с использованием отечественной языковой модели.
Вам также может понравиться
22.02.2026
Категория_2
Noroots — лауреат международной премии Data Award 2026
Noroots — лауреат международной премии Data Award 2026 (краткое описание)
14.06.2026
Категория_2
Noroots и CodeInside подписали соглашение о технологическом сотрудничестве на ЦИПР 2026
Noroots и CodeInside подписали соглашение о технологическом сотрудничестве на ЦИПР 2026 (краткое описание)
12.08.2026
Категория_2
Noroots и F.Doc: безопасные шаблоны документов для клиник
Noroots и F.Doc: безопасные шаблоны документов для клиник (краткое описание)
Автор
Редакция сайта Noroots
