«Яндекс» потерял в прибыли из-за увлечений ИИ и музыкой

Привет, Хабр. Я Михаил Мирошников из департамента данных и рекомендательных систем B2C Сбера. Расскажу о переменах в подготовке банковских коммуникаций: об ИИ-генерации текстовых форматов, их почти моментальном согласовании при помощи LLM-проверок и о том, куда это всё ведёт контентные команды.

Государственный Фонд НТИ взял под свое крыло стартап aIDeepFake, у которого нет выручки и сотрудников, зато имеется ценное ИИ-решение для борьбы с дипфейками в банках, корпорациях и государственном секторе. ПО предназначено для выявления подмены личности при оформлении кредитов, а также на собеседованиях. Оно также сможет идентифицировать аватары сотрудников во время крупных совещаний в корпорациях. Компанией руководит Екатерина Корнюшина, которую регулярно приглашают в Совфед как эксперта по нейросетям, а в прошлом она работала в американском Citi и училась в Гарвардском университете. Она также выступает за введение обязательной маркировки ИИ-контента, проверками также сможет заняться ее компания.

На странице тарифов видеомодели написано «около $0,10 за секунду». Ролик на 30 секунд, значит три доллара. Потом приходит счёт в два-три раза больше, и дело не в скрытых комиссиях. Прайс считает каждую секунду, которую модель сгенерировала. В ролик попадает только та, что пережила отбор и монтаж. Я генерирую короткие ролики и рекламу через Gemini API и OpenRouter и по каждой генерации веду лог. В статье покажу, из чего складывается цена одного дубля, как вести лог дублей в CSV и как за минуту получить по нему цену принятой секунды по сценам. В конце мои цифры по трём проектам, из реальных счетов. Читать дальше