Глава компании-разработчика аддитивного редактора FIS Platform — в ТОП-3 номинации «Человек года в сфере ИТ» 

Решение резидента Сколково FIS позволяет ИИ-агентам создавать и изменять банковское ПО через специализированные команды. В ходе тестирования трудоёмкость разработки удалось сократить примерно в 6 раз.

В 2025–2026 годах FIS под руководством основателя и директора компании Евгения Кашменского создала аддитивный редактор и начала опытную эксплуатацию нового контура ИИ-агентной разработки на платформе FIS Platform, развернутой в банках ТОП-10 РФ. С этим проектом эксперт FIS вошёл в ТОП-3 номинации «Человек года в сфере ИТ» премии СМИ «Деловой квартал Новосибирска». 

В середине октября решение было презентовано жюри в рамках выбора кандидатов. Методика отбора строилась на открытом голосовании представителей власти, отраслевых сообществ, бизнесменов, аналитиков рынков и обладателей звания «Человек года» прошедших лет по 5 критериям: 

• влияние на развитие Новосибирской области и России;
• повышение качества жизни новосибирцев и россиян;
• влияние на ИТ-отрасль;
• новаторство и инновационность решений;
• деловая репутация эксперта в профессиональной среде.

Приложения FIS используются десятками тысяч специалистов банков для повышения эффективности и качества банковских процессов, а значит, влияют на качество услуг и скорость обслуживания миллионов жителей России, в том числе из Новосибирска. Развитие FIS Platform с применением ИИ-агентов позволяет ускорять создание банковских систем и сервисов и их адаптацию под меняющиеся требования клиентов и регулятора. 

Аддитивный редактор — это специализированный командный слой, реализованный в виде MCP-сервера, который позволяет ИИ-агентам взаимодействовать с FIS Platform и создавать прикладные решения для автоматизации банковских процессов. Вместо прямого доступа к внутренней структуре системы агент получает более 200 специализированных команд. Каждая операция адресована конкретному объекту платформы и возвращает результат или структурированное сообщение об ошибке. Агент анализирует результат, при необходимости корректирует следующий шаг и продолжает выполнение сценария — с итоговой верификацией человеком. Такой подход позволяет совместить возможности генеративного ИИ с существующей архитектурой, правилами и механизмами валидации внутри банка.