Categoría: Uncategorized

Недавнее обновление SAP SuccessFactors 1H 2026 обещает стать самым серьезным сдвигом в управлении персоналом за последние годы. Маркетинг обещает, что невидимые помощники сами исправят ошибки и предскажут увольнения. Но за магией стоят колоссальные бюджеты на облака и риск того, что бесконтрольный ИИ нарисует в ведомостях цифры из параллельной вселенной. 

Сегодня наш гость – Артем Ляшанов, финтех-предприниматель, эксперт по платежным технологиям и транзакционному бизнесу. Эксперт умеет смотреть на любой продукт не фрагментарно, а через призму жизненного цикла и регуляторных рисков. 

Агентный ИИ 

Главный тренд обновления SAP SuccessFactors 1H 2026 это переход к агентному ИИ. Если раньше система была пассивным хранилищем, которое ждало команды человека, то теперь она превращается в активного цифрового диспетчера.

Мы обсудили с Артемом Ляшановым, как новые инструменты помогают заделывать дыры в бюджетах крупных компаний.

Интервьюер: Что принципиально меняется в SuccessFactors в этом году?

Артем Ляшанов: Если вкратце, SAP превращает систему управления персоналом из пассивного хранилища данных в активного цифрового диспетчера. В 2026 году всё меняется благодаря агентному ИИ.

Интервьюер: Звучит заманчиво, но за всё нужно платить. В чем подвох такой автономности?

Артем Ляшанов: Конечно, обратная сторона медали существует. Чтобы эти агенты постоянно сканировали миллионы записей, нужны колоссальные компьютерные мощности. Что выгоднее, платить за мощные облачные серверы или продолжать содержать огромный штат поддержки, который вручную разгребает завалы из тикетов? Автоматизация всегда дешевле человеческого фактора в долгосроке.

 Интервьюер: Если говорить о деньгах, как это помогает зарабатывать быстрее? Особенно в таких динамичных нишах, как платежные технологии?

Артем Ляшанов: В компаниях, которые занимаются платежами, каждый лишний день простоя нового сотрудника, это потерянные деньги. Раньше данные вручную переписывали из одной таблицы в другую. В новом система просто убирает лишнюю бумажную волокиту.

Интервьюер: Но ведь у каждого банка или финтех-стартапа свои уникальные правила. Как стандартная система SAP может под них подстроиться?

Артем Ляшанов: Это отличный вопрос. Раньше, если программисты пытались переделать стандартную программу под нужды фирмы, она начинала глючить после первого же обновления. Специальный конструктор позволяет добавлять любые функции в отдельный безопасный блок. Мы получаем надежную основу, которую можно легко подстраивать под себя, как конструктор.

Как технологии экономят миллионы

Интервьюер: Как SAP SuccessFactors помогает не утонуть в проверках?

Артем Ляшанов: Ценность обновления 2026 года в том, что система берет на себя роль невидимого аудитора. Она автоматически собирает данные по всем филиалам и валютам, выявляя скрытые перекосы. 

Интервьюер: Кстати о найме. Часто говорят, что компании ищут таланты на стороне, не замечая их внутри. Может ли ИИ помочь найти скрытые резервы?

Артем Ляшанов: Абсолютно. Одна из самых абсурдных трат в крупном бизнесе это найм дорогих внешних консультантов, когда нужный специалист уже сидит в вашем офисе. Обновление внедряет четкую и понятную библиотеку знаний вашей компании. 

Интервьюер: Подводя итог, можно ли сказать, что мы движемся к моменту, когда ИИ полностью заменит управленцев в вопросах рутины?

Артем Ляшанов: В конечном счете, все эти технологические новшества ведут к одной цели, убрать шум и ошибки из рабочих процессов. 

Что дальше?

Для тех, кто хочет глубже разобраться в том, как ИИ меняет само мышление руководителя и какие вызовы стоят перед современным лидером, рекомендуем прочитать авторскую колонку Артема Ляшанова. Это отличная точка отсчета для тех, кто уже внедрил базовую автоматизацию и думает о следующем шаге в развитии цифровой экосистемы компании.

Артем Ляшанов (Фінтех-інвестор)

Чи замислювалися ви, чому одні фінтех-гіганти зберігають лідерство десятиліттями, а інші зникають після першого ж гучного скандалу з витоком даних чи дискримінаційним алгоритмом? Відповідь криється не в обчислювальній потужності серверів, а в архітектурі довіри.

Відповідальний штучний інтелект?

Це не просто відсутність помилок. Це свідоме впровадження систем у такий спосіб, щоб вони приносили користь суспільству, активно запобігаючи будь-якій шкоді. Це створення технологій, які обслуговують людські потреби незалежно від того, чи це складна медична діагностика, чи миттєві транскордонні платежі.

Мій підхід до Responsible AI базується на шести фундаментальних принципах:

• Етичність;
• Справедливість;
• Прозорість;
• Безпека та стійкість;
• Приватність;
• Підзвітність.

Ці принципи створюють універсальний фундамент, на якому ми будуємо інновації. У сучасному фінтеху, де довіра клієнта є головним капіталом, дотримання цих стандартів дозволяє масштабуватися на міжнародні ринки, оминаючи регуляторні пастки та репутаційні кризи.

Етика як бізнес-стратегія: Кейси глобальних лідерів

Щоб зрозуміти, як етика переплітається з прибутком, варто подивитися на рішення гравців, які диктують правила гри. Сьогодні етичність це не благодійність, а форма довгострокової конкурентної переваги.

• Apple. Впровадження методу диференційованої приватності в iOS дозволяє компанії збирати аналітику, математично гарантуючи анонімність кожної окремої людини;
• Amazon. Коли ШІ-інструмент для рекрутингу продемонстрував упередженість щодо жінок, компанія не стала його модернізувати, вона його повністю ліквідувала, щоб уникнути несправедливості;
• Google Health. Система виявлення ретинопатії детально пояснює лікарям, які саме зони знімка вплинули на вердикт, що дозволяє фахівцям обґрунтовано довіряти алгоритму;
• OpenAI. Реліз GPT-4 відбувся лише після багатомісячного червоного тестування для виявлення потенційних сценаріїв зловживань.

Ці кейси доводять, що технічні рішення можуть і повинні балансувати бізнес-користь та права людини. Відповідальний підхід часто вимагає мужності відмовитися від інвестованих ресурсів заради збереження етичного вектора, але в перспективі це завжди конвертується у лояльність ринку.

Чому відповідальність стосується кожного?

ШІ перестав бути внутрішньою справою лише ІТ-департаментів. Сьогодні його вплив має планетарний характер і торкається базових механізмів функціонування суспільства.

Сфери, де відповідальний підхід є критичним:

• Інформаційне середовище;
• Соціальна рівність;
• Культурний зв’язо;
• Автономне майбутнє.

Ми маємо розуміти, що це не просто питання комплаєнсу чи юридичних звітів. Це про стратегічне налаштування технологій на службу найвищим прагненням людства. Відповідальність – це запобіжник, який не дає інноваціям перетворитися на загрозу.

Артем Ляшанов

Фундамент майбутнього

Справжня відповідальність тримається на глибокому розумінні людської гідності та справедливості. Технологія має розширювати автономію людини, спрощуючи доступ до послуг, а не ставати цифровим бар’єром.

Приклади втілення в життя:

• Цифрова автономія (Естонія). Система «Kratt» спрощує взаємодію громадян з державою, але залишає фінальне рішення за людиною у всіх критичних питаннях;
• Цифрова інклюзивність (Індія). Голосові ШІ-інтерфейси регіональними мовами відкривають доступ до державних сервісів людям, які не володіють англійською або мають труднощі з письмом.

Такі засади дають чітку відповідь на питання, у якому світі ми прокинемося завтра. У фінтеху ми прагнемо такої ж інклюзивності: фінансові інструменти майбутнього мають бути зрозумілими, безпечними та доступними для кожного, незалежно від соціального статусу.

Замість висновку

У 2026 році відповідальність у сфері штучного інтелекту перестає бути опцією, вона стає ключовим інструментом захисту капіталу, репутації та приватності користувача. Ми не просто захищаємо дані, ми формуємо правила гри, за якими цифрова економіка працюватиме наступні десятиліття.

Фінтех майбутнього – це простір, де інновації синхронізовані з цінностями. Тільки обираючи шлях прозорості та справедливості вже сьогодні, ми завойовуємо право на успіх у завтрашньому дні – Артем Ляшанов.

Can a modern bank survive in the conditions of regulatory pressure, endless lists of PBC and threats of financial criminals, relying only on manual labor?

In 2026, the answer is obvious: no. While the industry faces the outflow of young talent and the complexity of legislation, artificial intelligence (AI) is becoming the lifeline that not only automates reports, but also fundamentally changes approaches to security and transparency.

Artem Lyashanov, an expert in the field of fintech innovations, emphasizes that the transition to AI compliance is a necessity for maintaining competitiveness. In this article, we will consider how algorithms help in fraud detection, document management and risk forecasting, and we will also understand real cases of world banks.

Detection of fraud and monitoring of transactions

Outdated methods often create a huge amount of noise, due to which real threats remain unnoticed among thousands of false positives. This not only overloads security departments, but also annoys honest customers whose accounts are blocked unnecessarily.

AI offers a fundamentally different approach, for example, instead of static lists, it uses machine learning to analyze huge arrays of data in real time. This allows not only to catch fraudsters faster, but also to significantly reduce the number of errors, making life easier for honest users.

Banks get the opportunity to see anomalies where the human eye or old software cannot see anything.

Key advantages of implementation:

• Algorithms are constantly being improved, learning new tactics of cybercriminals without the need to manually update the rules;
• AI more accurately distinguishes atypical customer behavior from real theft of funds;
• Transaction processing and issuing a verdict on its security take place in milliseconds.

HSBC uses AI to monitor credit card transactions, which allows it to block suspicious activity before it causes significant damage. Standard Chartered has implemented an anti-money laundering (AML) system that analyzes communications between senders and receivers around the world.

Automation of PBC documentation and lists

One of the most difficult stages of the audit is the preparation of PBC (Prepared By Client) lists – documents that the client must provide for verification.

Previously, this process required hundreds of hours of searching for papers, correspondence and endless reconciliations, which demotivated employees and lengthened the period of inspections. The human factor with such a volume of work inevitably led to errors.

Instead of flipping through hundreds of pages, a specialist can simply request the necessary figures or contract terms from the system. This allows the team to focus on validating data and making strategic decisions.

New generation instruments:

• DocuMine allows you to upload arrays of documents and instantly receive answers to compliance questions with links to specific paragraphs;
• UpLink automates PBC requests, centralizing the process of collection and preliminary verification of documents;
• Intelligent reporting – automatic generation of text reports based on analyzed data.

After the implementation of such systems, banks note a radical reduction in preparation time for inspections. Freed resources are directed to a deep analysis of risks, which significantly increases the quality of the audit.

Risk forecasting

Thanks to predictive analytics, banks no longer just record the facts of violations, but try to predict their probability on the basis of indirect signs.

Analyzing market reports and even social networks, AI helps to form a clear picture of potential threats and future regulatory changes.

In addition, routine employee requests are now processed by intelligent chatbots, which significantly speeds up internal processes. They help to quickly understand complex procedures, fill out forms correctly, or get clarifications on new laws such as GDPR.

Development directions:

• Virtual assistants advising staff on regulatory issues 24/7;
• Modeling scenarios of legislative changes and their influence on the bank’s business processes;
• Constant monitoring of systems for compliance with security standards without waiting for scheduled inspections.

“Banks using predictive models are the first to adapt to the new rules of the game, avoiding huge fines and reputational losses. AI becomes the foundation of trust between the financial institution, the regulator and the client.”

Artem Lyashanov