Салават Юсупов

Тимлид команды авторов Банки.ру

Привет! Меня зовут Салават, я тимлид в бренд-медиа Банки.ру. Это самый большой финансовый маркетплейс в России. По данным SimilarWeb, мы входим в ТОП-30 самых посещаемых сайтов в мире в сфере финансов. В среднем нашу площадку посещает 30 млн пользователей в месяц.

В отличие от многих коллег, у нас в Банки.ру сначала было медиа, а потом уже появилась технологическая платформа. Сейчас бренд-медиа не основное направление компании, но в нем мы аккумулируем всю информацию вокруг финансового маркетплейса и помогаем пользователям принимать верные финансовые решения. Я расскажу про наш опыт внедрения ИИ в работу.

Содержание

Проблемы, которые возникали в редакции, и как мы их решали

В нашей редакции есть три команды: команда новостей, команда статей — она пишет все большие материалы, и команда, которая производит аналитический контент. В прошлом году ко мне стали приходить разные коллеги с жалобами:

— SEO-специалисты провели быстрый аудит нашего контента и пришли к выводу, что в выборке из 100 материалов около восьми из них были с признаками генерации ИИ. А этого нужно избегать, потому что тогда медиа теряет позиции в выдаче.

— Редакторы начали жаловаться на авторов — качество текстов сильно упало, тоже видна рука ИИ. Непонятно, что делать, как кого ловить и отслеживать это.

— А еще у нас в команде есть редактор-ментор. Он помогал в адаптации нового сотрудника и тоже как-то пришел с жалобой, что коллега перебарщивает с ИИ — не начинает работу, если не посоветуется с нейросетями.

Самый простой способ решить такую проблему — собрать всех и запретить использовать нейросети, пока мы не выработаем какие-то правила их внедрения. Но точных способов определить ИИ-шность контента нет. Есть признаки, по которым субъективно можно предположить, что контент сгенерирован нейросетью. Однако может получиться и так, что мы обвиним человека, который в этом невиновен.

Мы дорожим своей командой авторов и редакторов, но при этом понимаем, что ИИ в современном мире — часть контентной среды и инструмент, с которым редакциям нужно учиться работать. Поэтому мы решили, что не будем запрещать использование ИИ, но попробуем упорядочить его применение.

Для этого мы решили провести с командой три занятия по темам:

• Что такое LLM/ИИ/нейросети и как они работают.
• Промпт-инжиниринг.
• Правила работы с нейросетями.

Я мог разработать правила сам, показать их команде и сказать, что теперь мы работаем так. Но мне хотелось, чтобы мы установили и приняли их вместе. К сожалению, занятия не помогли, и даже наоборот, подогрели спор. Позиции у приверженцев обеих сторон стали четче.

Одни считали нейросети партнерами, современными рабочими инструментами. Другие были убеждены, что нейросети — зло. Если редактор видел, что автор даже частично использовал ИИ, то он мог отказаться от работы с ним насовсем. Некоторые предлагали категорично не использовать нейросети, потому что боялись потерять свой голос.

Правила, которые мы выработали на встрече:

• Любой факт от ИИ мы перепроверяем. Как бы это ни было сложно, каким бы очевидным ни казалось утверждение, мы должны это перепроверить.

Это связано с тем, что, во-первых, у нас большая аудитория, поэтому цена ошибок высока, а во-вторых, мы работаем с финансовым контентом, который постоянно меняется. Поэтому решение, которое может принять человек, читая наш контент, может привести к убыткам. Наша задача — этого не допустить.

Нейросеть хороша на этапе черновика и структуры, но финальные качества и факты — всегда ответственность редактора.

Как мы начали вайб-кодить и к чему это привело

В январе 2026 года у нас появились корпоративные доступы к OpenCode — агенту, который имеет доступ к большинству популярных нейросетей. Больше всего его используют коллеги из IT, разработчики, но под наши задачи он тоже подходит. С помощью ИИ в нашей команде создается не только контент, но и сервисы для работы в редакции, которые упрощают рутину.

Три группы инструментов, которые мы сами создали в редакции без приглашения разработчиков, только на вайб-кодинге:

• генерация контента,
• радары — поиск новых идей,
• аналитика и бизнес.

Все сделано на основе микросервисной архитектуры и лежит на одном сайте внутри корпоративной сети.

Так выглядит экран одного из инструментов

Изначально коллеги из SEO-отдела скептически отнеслись к внедрению ИИ, так как переживали, что нейросеть будет выполнять работу хуже, чем человек, а значит, мы можем потерять наши позиции в выдаче. Но мы провели исследование и увидели, что показатели не ухудшились, поэтому используем эти инструменты в работе. Вот что у нас есть:

• Генератор мета-тегов. Раньше этот процесс занимал примерно один рабочий день. Чтобы сгенерировать теги, нужно было скинуть текст SEO-специалисту, он проверял ключевые слова, потом писал варианты title и description, а после — автор их вставлял. Теперь мы загружаем текст статьи в программу перед публикацией, а инструмент за пару минут подбирает ключевые слова, формулирует title и description.

• Генератор низковисящих фруктов. Есть темы, в которые не нужно глубоко вникать, а нужно быстро разобраться, что произошло, и быстро написать новость. Мы сделали генератор, который может быстро отработать инфоповоды и писать черновики постов за несколько минут. Но, конечно, эти тексты требуют редактуры и фактчекинга.

• Обогащение фактурой. ИИ находит актуальные факты, цифры и цитаты из 26 авторитетных источников, которые помогают дополнить любой материал.

Например, если нам нужно написать статью на какую-то юридическую тему, а факты в ней меняются в течение времени, то, чтобы не держать в голове всю фактуру и изменения, авторы могут задать тему ИИ. Нейросеть сама изучит авторитетные источники и соберет фактуру для материала. Больше всего этот инструмент используют коллеги из отдела новостей.

Это инструменты поиска новых идей. У нас есть:

• Ежедневный сканер медиа конкурентов. Он находит новые материалы, оценивает их потенциал и готовит карточки с конспектом от нейросети.

• Дашборд с трендами из Google Discover. В нем формируются карточки с трендами, подобранные под наше медиа.

Их у нас тоже несколько:

• Бот с отчетностью. Бот присылает отчетность для редакторов со всеми ключевыми метриками проекта. Отчетность бывает ежедневная, еженедельная, ежемесячная. Данные отправляются сразу в корпоративный мессенджер.

• Аналитика на естественном языке, а не с помощью SQL-запросов, привычных для программирования. Редактор формулирует запрос на русском языке, ИИ обращается к базе данных, анализирует и выдает результат. Например, в командной строке редактор вводит: трафик Ивана Иванова за последние семь дней, а нейросеть показывает данные. Никаких SQL-запросов для работы с базами данных не нужно.

Чек-лист: можно ли автоматизировать рутинную задачу с ИИ

Кажется, что с помощью ИИ можно упростить и ускорить многие рутинные процессы. Но на практике часто бывает так, что на перепроверку результатов работы, сделанных ИИ, уходит больше времени, чем если бы задача изначально была сделана человеком. Если ИИ никак не ускоряет работу и в процессе автоматизации возникает много ошибок, то лучше отказаться от таких помощников. Чтобы понимать, можно ли автоматизировать процесс, проверьте себя по чек-листу:

• Есть ли у задачи четкие входные данные, которые используются постоянно при выполнении задачи, даже если содержание внутри меняется (таблицы, тексты, цифры, правила)? Можно ли описать задачу как «вход → обработка → выход»?

• Какова ценность автоматизации? Насколько автоматизация ускорит работу? Если нужно будет исправить результат, работа над ошибками займет меньше времени, чем если бы вы делали задачу с нуля?

• Есть ли повторяемость задач и какой объем этих задач? Задачи регулярные, и подавляющее большинство задач — это простые действия?

• Какие есть риски и ответственность за ошибки? Насколько критично совершить ошибку?

• Есть ли четкие критерии качества результата? Есть ли понятный способ проверить результаты работы?

• Какой объем знаний необходим для выполнения задачи? Требует ли задача субъективного опыта или ее можно решить, опираясь на общедоступные знания?

Кастомные инструменты — это роскошь, которая есть у немногих компаний. Если разработка своих инструментов под ваши задачи пока недоступна, то знакомство с внедрением ИИ можно начать с библиотеки промптов, которую вы сами протестировали и адаптировали под свои задачи.

Например, можете попробовать эти три простые задачи:

• Задайте ИИ-роль и испытывайте в диалоге уже готовые тексты
• Попросите нейросеть найти противоречия и необоснованные утверждения в тексте
• Сгенерируйте бриф — это помогает, когда есть задача, ставящая в тупик

Хотите стать спикером?

ещё ПОчитать