периметра компании. На первом этапе была отлажена работа с обращениями, требующими заполнения множества полей и соотнесения данных из разных источников. В результате скорость обработки выросла в 20 раз, а при среднемесячном росте числа обращений на 11% система не тормозит. Резкий рост количества обращений (в 1,5 раза год к году) не привёл к увеличению численности сотрудников ни на одного человека; без автоматизации штат отдела пришлось бы увеличить в 7 раз. Ключевым инструментом стала большая языковая модель (LLM), развёрнутая на локальных мощностях НСИС. На её основе разрабатывается RAG-система для технической поддержки, которая в дальнейшем будет адаптирована под нужды других отделов. Разработчики уже дали пользователям возможность подгружать собственные данные в локальные LLM-модели, создавая корпоративные сценарии. Для тестировщиков развёрнут агент и MCP-сервер, создана единая среда разработки и управления тестами, что ускоряет релизный цикл. Ведущий архитектор НСИС Дмитрий Болот подчеркнул, что ИИ — помощник, а человек — капитан; ИИ не принимает архитектурные решения, но сокращает время на их подготовку, помогая с рутинным анализом. В планах — использование ИИ для Code Review, выявления проблем безопасности и антипаттернов. НСИС намерен стать AI-native компанией, закрывая самые сильные боли в ядре бизнеса, масштабируя решения и постепенно внедряя более сложные инструменты. Результат трансформации — эволюция Автоматизированной информационной системы страхования (АИСС) от простой загрузки договоров до полноценной аналитической платформы для андеррайтинга и борьбы с мошенничеством.