12 сентября 2025 года, в День программиста в Точке кипения РГЭУ(РИНХ) состоялось торжественное награждение победителей конкурса «Искусственный интеллект в курсовых и выпускных квалификационных работах», организованного банком «Центр-инвест» совместно с РГЭУ (РИНХ).
Конкурс стартовал 1 октября прошлого года, и за это время в конкурсную комиссию поступило множество интересных проектов, демонстрирующих передовые технологии искусственного интеллекта. Призовой фонд конкурса составил 1 миллион рублей.
Торжественную церемонию открыла ректор РГЭУ (РИНХ) Елена Макаренко, поздравив гостей и студентов университета с праздником – Днем программиста.
«На сегодняшний день профессия программиста является одной из самых востребованных в мире. Специалисты по программированию обеспечивают информационную безопасность и цифровизацию России, а также её непрерывное технологическое развитие. Желаю успехов в этой нелегкой, но увлекательной работе и постоянного развития!»
Елена Николаевна выразила слова благодарности председателю Совета директоров банка «Центр-Инвест» Василию Высокову за большой вклад банка в подготовку высококвалифицированных специалистов, за поддержку творческих инициатив студентов.
В свою очередь Василий Васильевич отметил, что Банк «Центр-инвест» придерживается клиентоцентричного подхода более 30 лет, успешно реализует ESG-модель ответственного бизнеса, поддерживает образовательные и культурные проекты, создает условия для развития талантов в регионе и их глобальной конкурентоспособности в интересах нынешнего и будущих поколений.
С приветственными словами к участникам церемонии обратились: президент РГЭУ (РИНХ) Адам Альбеков, проректор по учебной работе Ирина Кислая, проректор по научной работе и инновациям Наталья Вовченко, проректор по развитию образовательных программ и цифровой трансформации Юрий Радченко, генеральный директор компании “Быстрые отчеты” Алла Шлюпкина.
Далее состоялась церемония награждения победителей в четырех номинациях.
В номинации «Лучшая работа в области информационных технологий»:
Бесхлебнов Егор с выпускной квалификационной работой на тему: Интеллектуальная система рекомендаций для выбора вуза и специальности с использованием машинного обучения. Система анализирует академические успехи, личные предпочтения и рыночные тренды, чтобы предложить абитуриенту оптимальные варианты для поступления.
Кондарюк Никита. Исследование направлено на детекцию машинно-сгенерированного текста на русском языке. Автором была выбрана и реализована модель LightGBM, показавшая высокую точность классификации.
Мясников Александр. Исследование на тему «Разработка интеллектуального чат-бота для студентов и абитуриентов вуза» показывает возможности применения нейросетевой архитектуры трансформер для автоматизации ответов на типовые вопросы студентов и снижения нагрузки на преподавателей.
Пригода Александр. Исследование посвящено разработке интеллектуальной системы анализа и оценивания неформализованных заявок клиентов ИТ-компании в целях анализа звонков и сообщений. Система автоматически создаёт задачи и сделки, а также интегрируется с бухгалтерскими системами.
Старовойтов Владислав. В своём исследовании «Программный комплекс анализа и прогнозирования для сервиса аренды автомобилей» Владислав разработал модель, с достаточно высокой точностью предсказывающую вероятность оформления подписки, которая интегрирована в удобное API.
Хатченок Олег. В выпускной квалификационной работе «Разработка веб-приложения по выдаче рекомендаций книг» разработана система, которая анализирует предпочтения пользователей и предлагает персонализированные подборки литературы.
Горбоносова Анна. В своем исследовании разработала платформу для корпоративного обучения с интеграцией технологий искусственного интеллекта. Платформа позволяет автоматизировать создание учебных материалов и демонстрирует высокую экономическую эффективность.
Чугунов Николай. Выпускная квалификационная работа посвящена разработке веб-приложения для поиска вариантов передержки домашних животных. В нём реализованы уникальные функции: добавление любых видов животных, интеллектуальный анализ отзывов.
Выстороп Алёна. Выпускная квалификационная работа посвящена сравнительному анализу классических и нейросетевых моделей для однодневного прогнозирования цен акций ПАО «Газпром». В исследовании применялись методы ARIMA, ETS, LSTM и GRU на данных Московской биржи за период с 2018 по 2025 год.
Землянский Степан. В выпускной квалификационной работе на тему «Разработка аналитической системы для повышения эффективности сервисов проката самокатов и велосипедов» применены методы машинного обучения для прогнозирования выручки, а также кластеризации зон эксплуатации, что позволяет оптимизировать работу прокатных компаний.
Опарин Дмитрий. «Прогнозирование стоимости минимальной потребительской корзины торговой сети на основе методов интеллектуального анализа данных». На реальных данных торговой сети «Магнит» проведено сравнение моделей, где наилучший результат показал метод Хольта-Уинтерса. позволяет повысить точность прогнозов для ритейла и может быть использован в управлении ассортиментом и ценообразовании.
Ситников Иван. В своей выпускной квалификационной работе «Анализ и прогнозирование показателей валютной пары методами интеллектуального анализа данных» автор успешно реализовал и сравнил модели SARIMAX, HMM и LSTM, а также разработал ансамблевый подход, повышающий точность прогноза.
Тарасова Полина. В исследовании на тему «Разработка системы для анализа образовательных программ на основе обработки текстовых данных с использованием современных IT-решений» был описан и применен гибридный подход, сочетающий NLP, машинное обучение и интеграцию с Telegram-ботом для удобства использования.
В номинации «Лучшая работа в области информационной безопасности»:
Ахмедов Бабек. Выпускная квалификационная работа «Индикаторы компрометации и выявление АРТ группировок в инфраструктуре» посвящена методам борьбы с целевыми кибератаками. В исследовании продемонстрировано сочетание методик осуществления выявления угроз и проактивного поиска в целях раннего обнаружения сложных угроз.
Иванова Софья. В курсовой работе на тему «Исследование возможностей применения искусственного интеллекта в криптографических системах» осуществила анализ возможностей применения методики криптографического хеширования паролей с использованием алгоритмов SHA-512 и Argon2, а также ограничения применения модели искусственного интеллекта FLAN-T5 для генерации хешей.
Коровянский Иван. В выпускной квалификационной работе «Риски нарушения конфиденциальности информации при внедрении технологий искусственного интеллекта» были разработана и адаптирована для малого и среднего бизнеса модель на примере информационной системы компании «Алтиора», доказана эффективность предложенных мер, что позволяет безопасно внедрять ИИ-технологии без нарушения требований законодательства.
В номинации «Лучшая работа в области экономики, финансов и управления»:
Дьяченко Софья. В своей выпускной квалификационной работе осуществила статистический анализ удовлетворенности населения РФ условиями труда, результаты которого опровергают гипотезу о влиянии поколенческих особенностей на отношение индивидов к трудовой деятельности и выделяет ключевые факторы: уровень дохода, карьерные возможности и психологический климат в коллективе.
Корниенко Тамара. В выпускной квалификационной работе на тему «Особенности формирования учетно-аналитической системы инновационной стартап-компании» на основе информационной базы собственного инновационного стартапа ООО «ГЕОДЕТЕКТ», автор предлагает современное решение на основе искусственного интеллекта и RAG-технологий, позволяющее оптимизировать бухгалтерский учёт и работу с нормативной базой.
Лисичкина Светлана. В своей выпускной квалификационной работе осуществила статистический анализ технологического предпринимательства на основе данных инновационного центра «Сколково». Автор применяет методы кластеризации и моделирования для выявления ключевых факторов успеха технологических компаний, таких как размер команды и международная активность.
В номинации «Лучшая работа в области экономики, финансов и управления»:
Семанивский Никита. В своем исследовании рассматривает этические и правовые вызовы, связанные с использованием технологий искусственного интеллекта, а также потенциальные риски потери контроля над ИИ, проблемы ответственности за его решения и вопросы защиты данных.
Торжественную церемонию продолжил образовательный блок, где Василий Высоков выступил с открытой лекцией «Искусственный интеллект и анализ данных». Лекцию предварял видеоролик, полностью сгенерированный искусственным интеллектом на основе книги профессора Высокова «Дон креативный». Книга исследует природу творчества, креатива и конкурентных преимуществ Дона.
В образовательном блоке также выступили программист компании “Быстрые отчеты” Цой Сабрина и старший тестировщик Axenix Гетоев Давид.
И в завершении, участники мероприятия приняли участие во Всероссийской акции «ИТ-диктант». На протяжении уже более 5 лет студенты РГЭУ (РИНХ) входят в число лидеров самого масштабного в стране ИТ-тестирования.
«ИТ-диктант» - это не только возможность проверить себя, но и шанс узнать что-то новое, расширить горизонты и почувствовать драйв от погружения в мир IT. А еще получить призы от партнеров за сертификат на 100 баллов.
