ПРИМЕНЕНИЕ vs БЕЗОПАСНОСТЬ ДАННЫХ — 18 августа 2026 г. в 16:09:54.330
ПРИМЕНЕНИЕ vs БЕЗОПАСНОСТЬ ДАННЫХ Проводила созвоны для переформатирования своего курса и еще раз убеждаюсь: один из главных барьеров между финансистом и применением ИИ - страх нарушения конфиденциальности данных и требований законодательства о персональных данных. И этот страх понятен. В рабочие файлы присутствуют ФИО, названия контрагентов, наименования товаров, реквизиты, номера договоров, внутренние коды, цены, коммерческие условия. Передавать такие данные в ИИ "как есть" многим просто страшно. Поэтому я решила поискать, какие решения уже есть на рынке для автоматической обработки и защиты таких данных до передачи в ИИ модель. ⚡ И нашла: Из зарубежных решений интересны, например: IRI DarkShield Инструмент для поиска и маскирования чувствительных данных в разных типах файлов, включая Excel, Word, PDF и текстовые документы. Подходит для корпоративных процессов, где важно встроить защиту данных в рабочий контур. Microsoft Presidio Это уже не готовый сервис для обычного офисного пользователя, а скорее инструмент для ИТ-команд. Хотя с помощью ИИ может освоить любой. Его можно разворачивать внутри компании и использовать для автоматической анонимизации данных в текстах и таблицах через промежуточную обработку. Из российских решений обратила внимание на: DeepDocs Сервис от Сбера для скрытия чувствительных данных в документах. По открытым описаниям работает с популярными форматами, включая PDF, Word и Excel. Т1 Сфера. Обезличивание данных Корпоративное решение из российского контура. Больше ориентировано на крупные компании и задачи системной защиты данных. На рынке есть и другие решения. Одни сфокусированы на документах и файлах, другие - на обезличивании баз данных, третьи - на безопасной работе с ИИ внутри корпоративного контура. Вывод: Выбор не стоит между применением и безопасностью. Вопрос в том, как организовать процесс так, чтобы не рисковать персональными и коммерчески чувствительными данными. Если хотите, следующим постом разберу какие есть варианты обработки данных, чем отличается маскирование, псевдонимизация и обезличивание на практике.