Финтех · платежи · AI

Тимур Бедрединов

Делаю банковские продукты и внедряю ИИ в работу продуктовых команд.

Здесь разборы моих проектов и руководства по работе с ИИ. У каждой цифры подписано, откуда она: мой опыт, пилот, исследование, расчёт или учебный пример. Реальные данные закрыты NDA, поэтому на сайте реконструкции и демо.

×13доход от бизнес-карт за 4,5 годаопыт автора
3 месяца → 2 неделилендинг РКО от старта до публикацииопыт автора
400+ часованалитика освободилось за 8 днейпилот аналогичного агента

Резюме Telegram YouTube

Атлас8 этапов × 4 плоскости

Столбцы карты это этапы продуктовой работы, строки показывают, кому достаётся эффект, а в нижней строке инструменты
	01Исследование рынка	02Гипотезы	03Приоритизация	04Прототип	05Согласования и комитеты	06Разработка	07Запуск	08Рост
Командакак продуктовая команда работает с ИИ	Исследование через RAG и дообучение моделей, в планах	Разведка ростараскрыта, 16 сентября	Приоритизация бэклога, в планах	От исследования до прототипа за 5 недельраскрыта, 30 сентября	Агент читает данные, но не меняет ихраскрыта, 24 сентября	Больше релизов той же командойраскрыта, 19 сентября	не открыта	Как собрать и вырастить ИИ‑командураскрыта, 11 октября
Клиентчто меняется для клиента	Агент платит в пределах задачираскрыта, 18 октября	не открыта	не открыта	Агенты, которые действуютраскрыта, 27 сентября	не открыта	ДБО и дистанционные каналы обслуживания, в планах	не открыта	Активация и лайфтайм клиентов, в планах
Банкпроцессы и портфель банка	не открыта	не открыта	Что руководитель перестаёт делать с ИИраскрыта, 18 октября	не открыта	Оптимизация процессов банка, в планах	Контекст вместо иерархиираскрыта, 30 сентября	Как оценить мощности до закупкираскрыта, 27 сентября	Портфель и миграция клиентов между поведенческими группами, в планах
Инструментына чём строится Продуктология 2.0	не открыта	не открыта	не открыта	MVP банка без платных лицензийраскрыта, 1 октября	ИИ‑агенты под контролем банкараскрыта, 10 октября	Агент без проверки каждого шагараскрыта, 7 октября	Агент находит нужное в знаниях банкараскрыта, 8 октября	не открыта

раскрыта14
в планах6
не открыта12

Следующая клетка: Активация и лайфтайм клиентов

Почему «Стапель»?

Стапель

Место, где судно собирают и спускают на воду. Мои проекты проходят тот же путь:

Собираю личнопрототип, агента, пайплайн
Проверяю на данныхпилот и замер до → после
Внедряюв работу команд

Продуктология 2.0: AI-native продукты и процессы

Что уже можно прочитать?

Исследование рынка × клиент18 октября

Агент платит в пределах задачи

Ошибка агента ограничена одной задачей, а не картой компаниипродуктовая модель автора

Агенту дают не карту, а право на задачу. Как компания и банк проверяют покупку агента до заказа и за секунды, пока идёт авторизация, держат общий бюджет и сверяют итог.

Приоритизация × банк18 октября

Что руководитель перестаёт делать с ИИ

19 изменений в работе руководителя: что перестать, изменить и начатьаналитический отчёт корпоративного университета, 2026

Доступ к ИИ ускоряет черновики, а решения ускоряет руководитель. 19 изменений в его работе, у каждого первый шаг и способ проверить; полный текст с рабочими формами.

Рост × команда11 октября

Как собрать и вырастить ИИ-команду

В вакансиях AI-продакта то же продуктовое ядро, что у обычного112 продуктовых вакансий без фильтра по ИИ

Что требуют от AI-продакта и 15 профессий ИИ-команды: продуктовое ядро, технический слой, уровни от junior до head и две ветки после senior. Разобраны 1 092 ИИ-вакансии и 112 продуктовых вакансий.

Согласования и комитеты × инструменты10 октября

ИИ-агенты под контролем банка

Списание до паузы даёт в примере 3 списания, сверка номера операции 1учебный пример, суммы условные

Из чего собран банковский ИИ-агент и что делает каждая часть: LangChain и LangGraph, MCP, FastAPI и asyncio, Langfuse и LangSmith. Пауза и защита от повторного платежа, проверка вызова, трассы и оценки, размещение и что просят в вакансиях.

Запуск × инструменты8 октября

Агент находит нужное в знаниях банка

В тесте банка слова и векторы вместе нашли 75 % нужного, одни векторы 42 %технический блог крупного банка

Как банку построить хранилище контекста для ИИ-агентов: эталон, для начала 300⁠–⁠500 вопросов, три поиска с маршрутом, права до модели, бюджет индекса, модели в контуре, шлюз для агентов, оценка по решённым задачам и план на 12 недель.

Разработка × инструменты7 октября

Агент без проверки каждого шага

5 часов проверки в неделю вместо 167пример расчёта, допущения в тексте

Как банку уменьшить ручную проверку ИИ-агента: ступени по числу ошибок, выборка 300 действий и её границы, доказательство к каждому действию, тесты из найденных ошибок и лимит прямых потерь.

Прототип × инструменты1 октября

MVP банка без платных лицензий

8 открытых программ и 0 ₽ за лицензии для MVP банкалицензии в репозиториях проектов

Лицензия каждой из восьми программ разрешает бесплатное коммерческое использование. Разработку, интеграции, серверы и сопровождение лицензия не отменяет. У каждой цифры есть источник и условия: замер проекта, документация, опрос или практика автора.

Разработка × банк30 сентября

Контекст вместо иерархии

−50⁠–⁠60 % слоёв управления в разработкеоценка руководителя направления в интервью

Опыт одной финтех-компании: сквады по 1⁠–⁠6 человек с агентами, три роли вместо слоя менеджеров, код, который читают агенты, и проверки, где о выпуске решает человек. По её публичным материалам.

Прототип × команда30 сентября

От исследования до прототипа за 5 недель

1 млн сообщений → проверенная потребность → прототиппрактика и оценка автора

Путь от исследования рынка до прототипа по шагам: миллион сообщений за 4 часа, боли за 2 дня, интервью за 3 дня, прототип с API на открытом ПО за 4 недели по оценке автора. Реконструкция на грузоперевозках: безопасная сделка на рейс.

Прототип × клиент27 сентября

Агенты, которые действуют

3 действия на перевод голосом, в замере автора 15гипотеза

Проект: агент готовит платёж голосом и исправляющую проводку, а разрешает человек. Подтверждение идёт мимо модели.

Запуск × банк27 сентября

Как оценить мощности до закупки

4 карты на 100 сотрудников, если одновременно работают 20 %оценка по допущениям

Сколько видеокарт и памяти нужно агенту гипотез на команду банка: калькулятор по расчёту автора.

Согласования и комитеты × команда24 сентября

Агент читает данные, но не меняет их

3 замка на записькод автора

Как устроены ИИ-агенты с данными банка: модель и хранилище внутри банка, агент только читает, решает человек.

Разработка × команда19 сентября

Больше релизов той же командой

лендинг: 3 месяца → 2 неделиопыт автора

На лендинге РКО продуктолог собирает прототип за 3 рабочих дня, разработчик доводит его до выпуска: весь путь 2 недели вместо 3 месяцев.

Гипотезы × команда16 сентября

Разведка роста

≈70% находок в деталях поведения клиентовпилот аналогичного агента

Агент связывает платежи, продукты и динамику каждого клиента. Находит, кому предложить новый продукт, кого удержать и где банк теряет доход.

платежипродуктыдинамикаоборот по картам естьэквайринга нетпредложить эквайрингусловный пример

Кто строит таких агентов для банков?

ОпытHead of AI Product · CPO

20 лет делаю продукты в топовых банках и финтех-компаниях: доход от бизнес-карт ×13, последние 8 лет отвечаю за P&L

Сейчас перевожу продуктовые команды на AI-native модель. Продуктологи сами получают данные через AI-агентов и собирают работающие прототипы, а эффект считается в P&L.

×13доход от бизнес-карт за 4,5 года250 млн → 3,3 млрд ₽ в год
ТОП-2бизнес-карты в отраслевом рейтингезадачу решили за 10 месяцев
3 месяцадо плюса в юнит-экономике направленияпотом весь бизнес МСБ вышел в плюс
до 160человек в продуктовых командахAI-native модель во всех трайбах

Итоги ролей в топовых банках и финтех-компаниях. Работодателей не называю.

Всё резюме →

Компетенции

Бизнес

Платежи и эквайринг
Бизнес-карты и РКО
Пассивы МСБ: овернайт и накопления
P&L и юнит-экономика

AI-native

AI-трансформация продуктовых команд
AI-агенты для аналитики продуктологов
LLM-пайплайны и RAG
Прототипы на Claude Code и Cursor

Что откроется следующим?

Следующая клеткаАктивация и лайфтайм клиентов

Дальше в планах

Приоритизация бэклога03 Приоритизация · команда · в планах
Исследование через RAG и дообучение моделей01 Исследование рынка · команда · в планах
ДБО и дистанционные каналы обслуживания06 Разработка · клиент · в планах
Портфель и миграция клиентов между поведенческими группами08 Рост · банк · в планах
Оптимизация процессов банка05 Согласования и комитеты · банк · в планах

Разборы, короткие видео и новые клетки атласа

Канал «ИИ для банков» в Telegram Канал @stapel.studio на YouTube