Сбер расширяет линейку ИИ-продуктов для адаптации к природным вызовам

Ключевым продуктом является модульная платформа GeoAI, протестированная в десяти регионах России, стало известно Logos44.ru

На полях Петербургского международного экономического форума первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин сообщил о расширении продуктовой линейки на базе искусственного интеллекта для поддержки регионов и корпоративных клиентов в адаптации к природным и социальным вызовам

В рамках реализации обновлённого подхода к стратегии в области устойчивого развития Сбер расширяет продуктовую линейку на базе искусственного интеллекта.

 «Новые решения направлены на поддержку регионов и корпоративных клиентов в их адаптации к природным и социальным вызовам, а также способствуют достижению национальных целей развития России. С конца февраля 2026 года Сбер запустил уже 12 пилотных проектов по внедрению этих технологий в регионах.

Ключевым продуктом в области адаптации к природным изменениям является модульная платформа GeoAI, протестированная в десяти регионах России. Она предназначена для геопространственной аналитики и решения широкого спектра задач природоохранной деятельности. Например, один из модулей способен выявлять неиспользуемые сельскохозяйственные земли для возврата их в оборот. По данным Росстата и Минсельхоза, в России сейчас простаивает от 20 до 40 миллионов гектаров земель, потенциально пригодных для сельского хозяйства. Возврат даже 10% этих земель, по оценкам экспертов, может дать прирост ВВП в агросекторе на десятки миллиардов рублей ежегодно», — рассказал первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин.

Другие модули платформы решают не менее важные задачи: проводят комплексный мониторинг состояния полей с целью снижения затрат аграриев на 15–20%, осуществляют детекцию инвазивных видов растений, проводят мониторинг деградации почв, предоставляя данные о развитии процессов опустынивания.

Отдельный модуль разработан для рыбопромысловой отрасли: интеллектуальный алгоритм моделирует движения стайных видов рыб и приоритизирует точки их вылова. Это позволяет рыбопромысловым компаниям оптимизировать маршруты, повышать эффективность, уходя от «слепого» поиска улова, и оптимизировать затраты на обслуживание парка судов.Ещё один модуль платформы проводит оценку потенциала кормовой базы в северных территориях, что позволяет оптимизировать маршруты движения и миграции стад скота для выпаса.