Код курса.
У каждого курса есть свой уникальный код. Зная этот код вы можете быстро найти курс в форме поиска.
Выберите городМосква
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Новосибирск
Сочи
Москва
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Новосибирск
Сочи
УПРАВЛЕНИЕ ТРЕБОВАНИЯМИ В БАНКОВСКИХ ПРОЕКТАХ С УЧЕТОМ AI
Тип курса
Авторский
Длительность
16 ак. часов
Ближайшая дата
01 окт 2026
Стоимость
29 700 RUB
Описание
Это первый модуль в треке курсов: Бизнес-анализ банковских решений: требования, BPMN, DMN, CMMN и AI
Данный модуль закладывает основу всего курса. Сначала необходимо понять, что именно требуется банку, пользователям, ИТ, рискам, комплаенсу и ИБ. Только после этого можно моделировать процессы, правила и сложные кейсы.
Цель модуля: сформировать у слушателей практические навыки выявления, структурирования, согласования, проверки и управления требованиями к банковским решениям, включая решения с использованием AI.
Сквозной практический кейс курса:
"Цифровой кредитный процесс банка с использованием AI: от заявки клиента до принятия решения, выдачи, контроля, обработки исключений и сопровождения сложных кейсов".
В ходе курса слушатели последовательно разрабатывают комплект рабочих артефактов:
· карту заинтересованных сторон;
· реестр требований;
· AI-ограничения и AI-требования;
· матрицу трассируемости;
· реестр рисков требований;
· карту заинтересованных сторон;
· реестр требований;
· AI-ограничения и AI-требования;
· матрицу трассируемости;
· реестр рисков требований;
Практическая ценность для банка
Банк получает:
· более качественные требования к банковским решениям;
· снижение риска переделок;
· лучшую согласованность между бизнесом, ИТ, рисками, ИБ, комплаенсом и Data Science;
· прозрачные требования к AI-компонентам;
· основу для проектирования процессов, решений и контролей;
· трассируемость: зачем нужно требование, где оно реализуется, как проверяется и кто отвечает.
· более качественные требования к банковским решениям;
· снижение риска переделок;
· лучшую согласованность между бизнесом, ИТ, рисками, ИБ, комплаенсом и Data Science;
· прозрачные требования к AI-компонентам;
· основу для проектирования процессов, решений и контролей;
· трассируемость: зачем нужно требование, где оно реализуется, как проверяется и кто отвечает.
Практическая ценность для сотрудников
Сотрудники научатся:
· выявлять скрытые и противоречивые требования;
· формулировать требования так, чтобы их можно было разработать и протестировать;
· использовать AI как помощника, а не как автора истины;
· задавать правильные вопросы бизнесу, ИТ, рискам, ИБ и комплаенсу;
· управлять изменениями требований;
· учитывать AI-риски уже на этапе анализа.
· выявлять скрытые и противоречивые требования;
· формулировать требования так, чтобы их можно было разработать и протестировать;
· использовать AI как помощника, а не как автора истины;
· задавать правильные вопросы бизнесу, ИТ, рискам, ИБ и комплаенсу;
· управлять изменениями требований;
· учитывать AI-риски уже на этапе анализа.
Обучение можно пройти как в очном, так и в онлайн формате. В онлайн формате вы также сможете общаться с преподавателем и другими слушателями, задавать вопросы и комментировать ответы, а записи занятий доступны в любое время суток, вне зависимости от погодных условий, что позволит вам учиться в любом удобном для вас месте.
По окончанию обучения выдается удостоверение о повышении квалификации (при условии предоставления слушателем необходимых для оформления документов).
Входит в комплексные программы:
Уровень сложности курса
Базовый
Кому полезен курс
Бизнес-аналитики, системные аналитики, владельцы процессов, специалисты ИТ-подразделений, проектных команд, подразделений сопровождения, развития, рисков, комплаенса, информационной безопасности и другие сотрудники банка, участвующие в проектировании, разработке, внедрении и развитии банковских решений.
Учебно-методические материалы
Электронные учебные пособия на русском и английском языках
Ваш результат обучения
Цель модуля: сформировать у слушателей практические навыки выявления, структурирования, согласования, проверки и управления требованиями к банковским решениям, включая решения с использованием AI.
Программа курса
Ключевые темы
1. Роль требований в банковском решении
· Требования как основа проектирования, разработки, тестирования, приемки и сопровождения.
· Особенности требований в банке.
· Почему банковские требования должны учитывать бизнес-цели, регуляторику, риски, ИБ, данные, операционный контроль и сопровождение.
· Требования как основа проектирования, разработки, тестирования, приемки и сопровождения.
· Особенности требований в банке.
· Почему банковские требования должны учитывать бизнес-цели, регуляторику, риски, ИБ, данные, операционный контроль и сопровождение.
· Типовые проблемы требований:
o неполнота;
o противоречивость;
o неоднозначность;
o отсутствие проверяемости;
o позднее подключение рисков, ИБ и комплаенса;
o слабая связь требований с процессом и тестированием.
o неполнота;
o противоречивость;
o неоднозначность;
o отсутствие проверяемости;
o позднее подключение рисков, ИБ и комплаенса;
o слабая связь требований с процессом и тестированием.
2. Заинтересованные стороны банковского решения
· Бизнес-заказчик.
· Владельцы процессов.
· ИТ.
· Риски.
· Комплаенс.
· Информационная безопасность.
· Операционные подразделения.
· Юридическая функция
· Сопровождение.
· Data Science / ML-команды.
· Model Risk Management.
· Внутренний аудит.
· Внешние поставщики данных и сервисов.
· Бизнес-заказчик.
· Владельцы процессов.
· ИТ.
· Риски.
· Комплаенс.
· Информационная безопасность.
· Операционные подразделения.
· Юридическая функция
· Сопровождение.
· Data Science / ML-команды.
· Model Risk Management.
· Внутренний аудит.
· Внешние поставщики данных и сервисов.
3. Виды требований
· Бизнес-требования.
· Пользовательские требования.
· Функциональные требования.
· Нефункциональные требования.
· Регуляторные требования.
· Требования ИБ.
· Требования к данным.
· Требования к интеграциям.
· Требования к отчетности.
· Требования к контролям.
· Требования к эксплуатации и сопровождению.
· Требования к AI-компонентам:
o качество данных;
o объяснимость результата;
o контроль ошибок;
o ограничения использования модели;
o мониторинг качества модели;
o обработка спорных решений;
o ручной пересмотр;
o аудит действий и решений.
· Бизнес-требования.
· Пользовательские требования.
· Функциональные требования.
· Нефункциональные требования.
· Регуляторные требования.
· Требования ИБ.
· Требования к данным.
· Требования к интеграциям.
· Требования к отчетности.
· Требования к контролям.
· Требования к эксплуатации и сопровождению.
· Требования к AI-компонентам:
o качество данных;
o объяснимость результата;
o контроль ошибок;
o ограничения использования модели;
o мониторинг качества модели;
o обработка спорных решений;
o ручной пересмотр;
o аудит действий и решений.
4. Выявление требований
· Интервью.
· Воркшоп.
· Анализ документов.
· Анализ текущего процесса.
· Анализ инцидентов.
· Анализ жалоб.
· Анализ ручных операций.
· Анализ исключений.
· Прототипирование.
· Работа с противоречивыми ожиданиями.
· Использование AI для подготовки вопросов, группировки требований, поиска противоречий и первичной проверки полноты.
· Интервью.
· Воркшоп.
· Анализ документов.
· Анализ текущего процесса.
· Анализ инцидентов.
· Анализ жалоб.
· Анализ ручных операций.
· Анализ исключений.
· Прототипирование.
· Работа с противоречивыми ожиданиями.
· Использование AI для подготовки вопросов, группировки требований, поиска противоречий и первичной проверки полноты.
5. Качество требований
· Однозначность.
· Полнота.
· Проверяемость.
· Реализуемость.
· Трассируемость.
· Согласованность.
· Измеримость.
· Приоритизация.
· Управляемость изменений.
· Однозначность.
· Полнота.
· Проверяемость.
· Реализуемость.
· Трассируемость.
· Согласованность.
· Измеримость.
· Приоритизация.
· Управляемость изменений.
6. Управление требованиями
· Реестр требований.
· Версионирование требований.
· Управление изменениями.
· Scope creep в банковском проекте.
· Impact-анализ изменений.
· Матрица трассируемости.
· Связь требований с процессами, решениями, тестами и релизами.
· Риски требований.
· Использование AI для анализа изменений и выявления затронутых требований.
· Реестр требований.
· Версионирование требований.
· Управление изменениями.
· Scope creep в банковском проекте.
· Impact-анализ изменений.
· Матрица трассируемости.
· Связь требований с процессами, решениями, тестами и релизами.
· Риски требований.
· Использование AI для анализа изменений и выявления затронутых требований.
Практика
Практическое задание 1. Карта заинтересованных сторон
Слушатели определяют участников цифрового кредитного процесса:
· кто инициирует изменение;
· кто формулирует требования;
· кто согласует;
· кто блокирует;
· кто тестирует;
· кто сопровождает;
· кто отвечает за данные;
· кто отвечает за AI-модель;
· кто отвечает за контроль и объяснимость решений.
Результат: Stakeholder Map банковского решения с учетом AI-ролей.
Слушатели определяют участников цифрового кредитного процесса:
· кто инициирует изменение;
· кто формулирует требования;
· кто согласует;
· кто блокирует;
· кто тестирует;
· кто сопровождает;
· кто отвечает за данные;
· кто отвечает за AI-модель;
· кто отвечает за контроль и объяснимость решений.
Результат: Stakeholder Map банковского решения с учетом AI-ролей.
Практическое задание 2. Реестр требований
Слушатели формируют реестр требований по сквозному кейсу:
· бизнес-требования;
· функциональные требования;
· нефункциональные требования;
· регуляторные требования;
· требования ИБ;
· требования к данным;
· требования к контролям;
· требования к AI-компоненту.
Результат: структурированный реестр требований.
Практическое задание 3. AI-помощник аналитика
Слушатели используют AI для:
· генерации вопросов к заказчику;
· группировки требований;
· поиска неоднозначных формулировок;
· выявления возможных пропусков;
· подготовки черновика требований;
· проверки требований на тестируемость.
Результат: улучшенный реестр требований после AI-проверки и экспертной доработки.
Слушатели формируют реестр требований по сквозному кейсу:
· бизнес-требования;
· функциональные требования;
· нефункциональные требования;
· регуляторные требования;
· требования ИБ;
· требования к данным;
· требования к контролям;
· требования к AI-компоненту.
Результат: структурированный реестр требований.
Практическое задание 3. AI-помощник аналитика
Слушатели используют AI для:
· генерации вопросов к заказчику;
· группировки требований;
· поиска неоднозначных формулировок;
· выявления возможных пропусков;
· подготовки черновика требований;
· проверки требований на тестируемость.
Результат: улучшенный реестр требований после AI-проверки и экспертной доработки.
Практическое задание 4. Проверка качества требований
Слушатели перерабатывают слабые требования в проверяемые.
Примеры слабых требований:
· "Система должна быстро проверять клиента".
· "AI должен оценивать риски".
· "Нужно учитывать комплаенс".
· "Решение должно быть удобным".
· "Модель должна быть точной".
Задача - сделать требования конкретными, проверяемыми и пригодными для проектирования, разработки и тестирования.
Результат: набор уточненных и проверяемых требований.
Практическое задание 5. Матрица трассируемости
Слушатели связывают:
· бизнес-цель;
· требование;
· процесс;
· решение;
· AI-компонент;
· контроль;
· тестовый сценарий.
Результат: матрица трассируемости требований.
Практическое задание 6. Impact-анализ изменения
Сценарий: в середине проекта появляется новое требование комплаенса, ИБ или Model Risk Management.
Слушатели определяют:
· какие требования меняются;
· какие процессы затронуты;
· какие решения нужно пересмотреть;
· какие AI-ограничения появляются;
· какие тесты нужно изменить;
· какие сроки и риски возникают.
Результат: impact-анализ изменения требований.
Слушатели перерабатывают слабые требования в проверяемые.
Примеры слабых требований:
· "Система должна быстро проверять клиента".
· "AI должен оценивать риски".
· "Нужно учитывать комплаенс".
· "Решение должно быть удобным".
· "Модель должна быть точной".
Задача - сделать требования конкретными, проверяемыми и пригодными для проектирования, разработки и тестирования.
Результат: набор уточненных и проверяемых требований.
Практическое задание 5. Матрица трассируемости
Слушатели связывают:
· бизнес-цель;
· требование;
· процесс;
· решение;
· AI-компонент;
· контроль;
· тестовый сценарий.
Результат: матрица трассируемости требований.
Практическое задание 6. Impact-анализ изменения
Сценарий: в середине проекта появляется новое требование комплаенса, ИБ или Model Risk Management.
Слушатели определяют:
· какие требования меняются;
· какие процессы затронуты;
· какие решения нужно пересмотреть;
· какие AI-ограничения появляются;
· какие тесты нужно изменить;
· какие сроки и риски возникают.
Результат: impact-анализ изменения требований.
! Данный курс может быть заказан согласно 44-ФЗ, 223-ФЗ (закупка, аукцион, запрос котировок, конкурсные процедуры)
Доступные формы обучения
Описание фомата
Очная форма – это классическая форма обучения. Студенты посещают занятия в специально оборудованном классе на территории учебного центра в соответствии с установленным расписанием.
Занятие длится 8 академических часов в день, стандартное время начала обучения – 10:00.
Преимущество очного обучения – это личный контакт с тренером-преподавателем и с остальными студентами курса. Во время обучения студенты сдают лабораторные работы вендоров, к которым предоставляется доступ, а также лабораторные работы, специально разработанные тренерами-преподавателями. Обучающиеся выполняют практические занятия, получая доступ к оборудованию или при помощи его эмуляции.
Описание фомата
Дистанционное (онлайн) обучение проводится с применением Системы Дистанционного обучения УЦ Микротест - системы Mirapolis. По форме и содержанию дистанционное обучение полностью совпадает с аналогичными очными курсами.
Занятие длится 8 академических часов в день, стандартное время проведения обучения с 10:00 до 17.00.
Обучение проходит в реальном времени с преподавателем. В процессе обучения вы сможете задавать вопросы – в чате или голосом во время занятия. В зависимости от программы курса, каждому студенту предоставляется доступ к стенду с лабораторными работами. Для закрепления материала курса вам будут доступны записи прошедших вебинаров в вашем личном кабинете в ЛК Mirapolis.
Данный формат обучения позволяет существенно сократить командировочные издержки.
Расписание курса
FAQ
Онлайн обучение реализуется в Системе Дистанционного Обучения УЦ Микротест — Mirapolis и проходит в реальном времени с преподавателем. За несколько дней до начала обучения вы получаете необходимые ссылки для подключения к курсу и доступ к Личному кабинету.
Более подробно вы можете ознакомиться с информацией на странице дистанционного обучения.
Если у вас остались вопросы, то обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на все ваши вопросы.
Очное обучение проходит на территории Учебного центра Микротест по адресу: 127083, г. Москва, ул. Мишина, дом 35
За несколько дней до начала обучения участник получает приглашение, в котором указан адрес места проведения и другая полезная информация для обучения.
Если вы не получили приглашение — обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на ваши вопросы и продублируем приглашение на вашу почту.
- Обучение проходит в реальном времени с преподавателем, вы можете задавать свои вопросы и разбирать интересные кейсы сразу в процессе обучения.
- Вашу учебную группу будет сопровождать координатор, которому можно задавать организационные вопросы.
- Если вы по каким-то причинам пропустили онлайн-занятие, то все записи будут доступны 24/7 в вашем личном кабинете в Системе Дистанционного Обучения. Также вы можете их использовать для закрепления материала.
- Дополнительно для вашего удобства мы создаем чат в Telegram вашей группы, где вы сможете задавать вопросы преподавателю, координатору и обмениваться опытом с коллегами по обучению.
По итогу прохождения обучения слушатели получают либо Сертификат Учебного центра о прохождении курса, либо Удостоверение о повышении квалификации, зарегистрированное в ФРДО (Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении).
Помимо этого, по факту прохождения авторизованных курсов вендоров Eltex, PostgresPro, Astra Linux, QTECH, АЭРОДИСК и др. выдается электронный сертификат вендора.
В основном корпусе в Москве по адресу ул. Мишина, дом 35. Рядом муниципальная платная парковка на всех прилегающих улицах.
По поводу остальных филиалов и корпусов — уточняйте информацию у наших менеджеров. Мы постараемся сделать всё возможное для вашего комфортного обучения.
Да, во время занятий для слушателей всегда доступны чай, кофе, печенье и другие снеки на кофе-брейках.
Наш центр работает с корпоративными и частными клиентами. Для каждой категории клиентов мы разработали различные варианты сотрудничества, позволяющие гибко подходить к ценообразованию и вариантам оплаты.
Обо всех специальных условиях читайте в разделе Спецпредложения или обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru)
Также подпишитесь на новости нашего учебного центра, где вы первыми узнаете про интересные предложения от нас.
Не нашли подходящиего курса?
Оставьте заявку на обучение для вашей организации
Почему выбирают обучение у нас
Техническая
экспертиза
экспертиза
Эксперты в обучении:
- Сети передачи данных и связь
- ОС Linux и платформы виртуализации
- Центры обработки данных и СХД
Опытные преподаватели с мультивендорной экспертизой
Расширенный лабораторный полигон для практики
Подготовка ИТ-специалистов по государственным профессиональным стандартам
Образовательный девелопер
Проектирование и реализация мультивендорных образовательных решений, программ «под ключ»
Разработка и реализация технологических решений для оценки компетенций: тесты, лабораторные полигоны и стенды
Большой опыт создания технологических партнерств с ИТ-вендорами, дистрибьюторами и крупными интеграторами
Пул экспертов в управлении образовательными проектами + разработчики, методологи, педагогические дизайнеры
Подпишитесь и будьте в курсе
Информация о новинках, скидках и акциях. Уже более 36 000 подписчиков!
Оставить заявку
Оставить заявку