Помогаем посчитать окупаемость инициатив — от прогноза на этапе гипотезы до валидации на этапе эксплуатации.
Иллюстративная инициатива внедрения динамического ценообразования у ритейлера, пилот 12 недель на части категорий. Сначала эффект собирается в +240 млн ₽ выручки в год, затем четыре корректировки уводят его в минус.
Оценка финэффекта — это управление инвестициями. Компании нужно знать, какие AI-инициативы создают стоимость, а какие её разрушают, — до того, как вложен следующий рубль.
часто уменьшается уверенная годовая цифра эффекта после проверки по отраслевой методологии, иногда — вдвое
Никита Худов, «Финэффект от ИИ: методика 13 крупнейших банков», 2026 →Финансист не проверит дизайн эксперимента и качество модели. Data scientist не разложит эффект по строкам P&L и не посчитает окупаемость.
Мы имеем глубокую экспертизу в обоих направлениях и занимаемся оценкой финэффектов ИИ ещё с 2022 года, а также лидировали разработку методологии АФИИНА.
Эффект обычно считает тот, кто предложил инициативу и отвечает за её успех. Оценка превращается в защиту проекта.
Мы не защищаем инициативу — мы даём объективный и независимый взгляд, подтверждённый данными и методологией.
Модель эффекта, дизайн пилота, контроль метрик и пересчёт после запуска — месяцы работы, которую некому поручить без ущерба основным задачам.
Основную методологическую и аналитическую работу берёт на себя команда strategai. От вашей команды потребуются данные, доступы и управленческие решения.
У каждой стадии свой вопрос и свой метод оценки эффекта. Нажмите на стадию — покажем, в чём её специфика и что делает strategai.
Данных о самой инициативе ещё нет. Эффект оценивают по аналогам и драйверам: объём процесса, доля, на которую повлияет модель, цена единицы. Главный риск — оптимизм автора инициативы.
Пилот должен ответить на финансовый вопрос, а не показать, что модель работает. Если дизайн не зафиксирован до старта, «эффект» потом найдётся в любой удобной метрике.
MDE ниже бизнес-порога: пилот увидит эффект, при котором тиражирование окупается.
Результат пилота — диапазон эффекта с доверительным интервалом. Решение о тиражировании принимают по этому интервалу, бизнес-порогу и юнит-экономике на полном масштабе, где растут и эффект, и затраты.
После запуска эффект не постоянен: данные дрейфуют, рынок и процессы меняются, модель деградирует. Без контроля инициатива годами числится в отчётах с эффектом, которого уже нет.
Подключаемся на любой стадии — начинаем с той, на которой инициатива сейчас.
Один общий таймлайн инициативы: сверху — работы по самой инициативе, снизу — оценка её эффекта, включая работы strategai.
Драйверная модель, бенчмарки АрхИИВ, сценарии, ROI и окупаемость.
Метрики, единица рандомизации, сплит, MDE и бизнес-порог.
Сплит, чистота контрольной группы, метрики и вмешательства.
Эффект и интервал, юнит-экономика, рекомендация по тиражированию.
Параллельно с тиражированием: оптимальный формат вечного контроля, если он нужен, и запуск мониторинга деградации.
Эффект для управленческой отчётности и решения по модели.
Управляющий партнёр /strategai, Никита Худов, руководил Центром AI-трансформации Сбера, где отвечал за разработку AI-стратегии и общий финэффект от AI по Группе.
Команда, которая сегодня работает в /strategai, лидировала разработку единой методологии оценки финэффекта AI на площадке Альянса в сфере ИИ совместно с Ассоциацией ФинТех.
Сбер, Т-Банк, Альфа-Банк, ВТБ, Газпромбанк, Россельхозбанк, Московская биржа, ВСК, ДОМ.РФ, МКБ, ВЭБ.РФ, Капитал Лайф Страхование, ПСБ
Разбор методологии →Собственные публикации и исследования по темам оценки финансовой эффективности инвестиций в AI и управления программой AI-трансформации в организациях.
Без умения честно считать эффект невозможно ни приоритизировать проекты, ни вовремя закрыть неудачные, ни масштабировать удачные.
Никита ХудовПод NDA и без обязательств. Обсудим ваши AI-инициативы, их стадию и данные — и предложим, с чего начать проверку эффекта.