Искусственный интеллект фидуциарного уровня: управляемый ИИ в специализированных издательских компаниях – как Thomson Reuters решает проблему доверия к корпоративному ИИ с помощью Snowflake

Агентство Reuters открывает архивы: как журналистский контент становится ценным исходным материалом для ИИ

Искусственный интеллект фидуциарного уровня: почему доверие — это всё при использовании искусственного интеллекта

Искусственный интеллект зарекомендовал себя как движущая сила инноваций во многих отраслях, но в таких крайне чувствительных областях, как юриспруденция, налогообложение и регулирование, действуют свои собственные правила. Там, где нереалистичные модели ИИ или ошибочные правовые положения могут привести не только к ущербу репутации, но и к огромным юридическим рискам, слепое доверие к технологиям недопустимо. Для решения этой задачи глобальный поставщик информационных услуг Thomson Reuters полагается на масштабное партнерство с облачной платформой данных для ИИ Snowflake. В основе лежит концепция «управляемого ИИ» — строго контролируемого, заслуживающего доверия ИИ, который ставит во главу угла надежность результатов, а не скорость. В данной статье рассматривается, как Thomson Reuters консолидирует десятки тысяч баз данных, значительно ускоряет критически важные рабочие процессы и, попутно, превращает свой обширный, существующий уже несколько десятилетий, новостной архив в ценный ресурс для глобальной экономики ИИ. Узнайте, почему превосходное управление данными становится решающим конкурентным преимуществом в современном специализированном издательском деле и какие препятствия еще предстоит преодолеть при масштабировании корпоративного ИИ.

«Искусственный интеллект фидуциарного уровня» — это особый тип управляемого ИИ: он описывает наивысший уровень доверия и управления в среде управляемого ИИ, необходимый для случаев использования, связанных с фидуциарными вопросами, таких как юриспруденция, налогообложение и регулирование, в то время как управляемый ИИ — это более общий термин для профессионально управляемой, контролируемой инфраструктуры ИИ в целом.

Thomson Reuters — канадско-британская медиа- и технологическая компания со штаб-квартирой в Торонто, образованная в 2008 году в результате приобретения британского информационного агентства Reuters канадской корпорацией Thomson.

Агентство Reuters было основано в Лондоне в 1851 году и является одним из старейших и крупнейших информационных агентств в мире. Контрольный пакет акций Thomson Reuters по-прежнему принадлежит Woodbridge Company, частной инвестиционной компании канадской семьи Томсон, которой принадлежит примерно 67-70 процентов акций. Компания котируется на Нью-Йоркской фондовой бирже и Торонтской фондовой бирже под тикером TRI.

В 2025 финансовом году выручка группы составила приблизительно 7,48 млрд долларов США, а численность сотрудников по всему миру — около 27 100 человек в более чем 100 странах. Компания в основном разделена на пять сегментов: Юридические специалисты (продукты для юридических исследований и организации рабочих процессов для юридических фирм и государственных учреждений), Корпоративные клиенты (решения для внутренних юридических, налоговых и комплаенс-отделов), Специалисты по налогообложению и бухгалтерскому учету (продукты для налогового и бухгалтерского учета), Reuters News (традиционный новостной бизнес) и Глобальная печатная продукция.

Компания Thomson Reuters теперь позиционирует себя как «компания, использующая искусственный интеллект и технологии», которая поддерживает профессионалов, предоставляя им надежный контент и автоматизированные рабочие процессы, опираясь на более чем 150-летний опыт работы с контентом. Среди ее наиболее известных продуктов — платформа для юридических исследований Westlaw и генеративный ИИ-помощник CoCounsel для юристов, оба из которых все больше полагаются на модернизированную инфраструктуру данных на основе ИИ — именно та область, которая лежит в основе ранее проанализированного партнерства со Snowflake.

Надежность важнее скорости: новый эталон искусственного интеллекта в специализированных издательствах

Искусственный интеллект без ошибок: как Thomson Reuters решает проблему доверия в правовой системе

Искусственный интеллект обычно считается ускорителем роста, но в юридической, налоговой и регуляторной сферах важнее всего одно: надежность. Любой, кто продает юристам, налоговым консультантам и отделам по соблюдению нормативных требований систему ИИ, которая выдумывает неверные юридические формулировки или ссылается на устаревшие правила, рискует не только нанести ущерб репутации, но и понести юридические последствия для своих клиентов. Именно здесь вступает в игру партнерство между Thomson Reuters и Snowflake, представленное на Snowflake Summit 26 в июне 2026 года. Оно демонстрирует, как традиционная медиа- и информационная компания может преобразовать свои обширные, крайне конфиденциальные хранилища данных в надежную основу для генеративного ИИ, не теряя при этом контроля над происхождением, качеством и доступом к данным.

Thomson Reuters — глобальный поставщик информационных услуг в области права, налогообложения и регулирования, предоставляющий своим клиентам такие продукты, как Westlaw для юридических исследований и CoCounsel, генеративный ИИ-помощник для юристов. Snowflake, в свою очередь, позиционирует себя как облачная платформа для работы с данными на основе ИИ, которая обеспечивает централизованное, безопасное и соответствующее нормативным требованиям управление корпоративными данными для аналитики и приложений ИИ. Сотрудничество между двумя компаниями является ярким примером того, как концепция управляемого ИИ — профессионально эксплуатируемого, контролируемого и интегрированного искусственного интеллекта в существующие бизнес-процессы — оказывается успешной в одной из самых требовательных нормативных сред.

От 37 500 таблиц к единой истине: архитектура данных, лежащая в основе ИИ

В 2021 году Thomson Reuters выбрала Snowflake, поскольку эта платформа смогла объединить требования к управлению и безопасности в масштабах всего предприятия с масштабируемой инфраструктурой данных. С тех пор компания создала единый, безопасный источник достоверной информации, охватывающий более 37 500 контролируемых таблиц и 350 различных источников данных. Эта основа лежит в основе внутренней платформы My Data Space, через которую центральные команды предоставляют и обмениваются надежными данными в масштабах всей организации.

Более 1500 внутренних пользователей, включая инженеров данных, аналитиков и руководителей, теперь ежедневно используют эту систему для получения защищенных данных и анализа информации для своих рабочих процессов. Особо следует отметить ускорение критически важных рабочих нагрузок до 3,4 раз, что позволяет проводить сложные анализы данных, которые ранее занимали недели, за считанные секунды. Этот скачок — не просто вопрос вычислительной мощности, а результат консолидированного конвейера обработки данных, который исключает ручную подготовку данных, позволяя командам сосредоточиться на принятии решений, а не на логистике данных.

Cortex AI и CoCo: два инструмента для ускорения и модернизации

В основе технической реализации лежит Snowflake Cortex AI — полностью управляемый сервис искусственного интеллекта, позволяющий организациям запускать большие языковые модели непосредственно на собственных данных, защищенных нормативными требованиями, без необходимости переноса их во внешние системы. Для Thomson Reuters это означает преобразование сложных нормативных наборов данных в аналитические данные в режиме реального времени, что значительно ускоряет разработку интеллектуальных приложений. Cortex AI поддерживает модели от различных поставщиков, включая Anthropic, Meta и Mistral, а также современные модели, такие как Claude Opus 5 и Gemini 3 Pro, которые работают непосредственно в защищенной среде Snowflake.

Параллельно Thomson Reuters использует Snowflake CoCo, помощника программиста на основе искусственного интеллекта, который помогает командам модернизировать устаревшие системы и ускорить их миграцию в среду Snowflake. Упрощая разработку в контролируемой среде, команды могут масштабировать инновации в области ИИ и данных без ущерба для безопасности или стандартов соответствия. Это сочетание аналитического инструмента и помощника разработчика демонстрирует, как управляемый ИИ работает на практике: инфраструктура, выбор моделей, политики безопасности и масштабирование управляются поставщиком платформы, в то время как бизнес-подразделение сохраняет контроль над своими данными и сценариями использования.

Искусственный интеллект фидуциарного уровня: новый эталон фидуциарной ответственности в ИИ

Термин «фидуциарный ИИ», используемый компаниями Snowflake и Thomson Reuters, описывает уровень качества, при котором точность, отслеживаемость и обоснованность результатов являются непреложными требованиями. Кейтлин Халферти, руководитель отдела данных и аналитики в Thomson Reuters, подчеркнула, что реальная ценность заключается не только в скорости, но и в способности внедрять инновации в контролируемой среде, где команды могут преобразовывать сложные нормативные данные в практические выводы, сохраняя при этом уровень доверия, контроля и надежности, необходимый для профессиональных приложений с высоким уровнем риска.

Для компании, чьи основные продукты используются юристами, налоговыми консультантами и экспертами по регулированию в критически важных для бизнеса ситуациях, такой подход — это не маркетинговый слоган, а экономическая необходимость. Ошибочные или незадокументированные расходы на ИИ в области, где на кону миллионы долларов или юридическая ответственность, могут поставить под угрозу всю бизнес-модель корпорации. Уровень управления Snowflake, включающий в себя ролевой контроль доступа, маскирование данных, маркировку объектов и журналы аудита, обеспечивает техническую основу, а дополнительные функции фильтрации, такие как Cortex Guard, помогают предотвратить ненадлежащие или вредные результаты работы модели.

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрить индивидуальные решения на основе искусственного интеллекта.

Управляемая платформа искусственного интеллекта — это комплексное и беззаботное решение для вашего бизнеса в сфере искусственного интеллекта. Вместо того чтобы возиться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — зачастую всего за несколько дней.

Основные преимущества с первого взгляда:

⚡ Быстрая реализация: от идеи до готового к использованию приложения за считанные дни, а не месяцы. Мы предлагаем практические решения, которые создают немедленную добавленную стоимость.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются с вами. Мы гарантируем безопасную и соответствующую законодательству обработку данных без их передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Полностью исключаются высокие первоначальные инвестиции в оборудование, программное обеспечение или персонал.

🎯 Сосредоточьтесь на своем основном бизнесе: сконцентрируйтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы берем на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего решения на основе ИИ.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растет вместе с вами. Мы обеспечиваем непрерывную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Более подробная информация здесь:

• Платформа управляемого искусственного интеллекта

Westlaw и CoCounsel как бенефициары: практические последствия для флагманских продуктов

Ключевой эффект консолидации данных сразу же очевиден в двух флагманских продуктах Thomson Reuters. Благодаря объединению конвейеров обработки данных для Westlaw, устоявшейся платформы юридических исследований, и CoCounsel, генеративного ИИ-помощника для юристов, основные рабочие процессы теперь выполняются до 3,4 раз быстрее, что позволяет перейти от статических отчетов к анализу данных практически в режиме реального времени. Этот сдвиг коренным образом меняет повседневную работу юристов: вместо ожидания ежедневных обновлений пользователи теперь получают непрерывную, проверенную информацию о нормативных изменениях.

Кристиан Кляйнерман, исполнительный вице-президент по продуктам компании Snowflake, подчеркнул, что Thomson Reuters демонстрирует, как компании могут масштабировать ИИ и управление совместно, создавая надежную основу, которая позволяет командам работать быстрее и масштабировать ИИ в масштабах всего предприятия. Это заявление подчеркивает стратегическую двойную функцию партнерства: это одновременно проект технологической модернизации и инструмент для укрепления доверия с клиентской базой, которая традиционно очень осторожна в отношении технологических инноваций.

Контент как сырье: агентство Reuters открывает свои архивы для экономики искусственного интеллекта

В дополнение к своей внутренней платформе данных, в августе 2026 года агентство Reuters объявило о том, что предоставит доступ к своему журналистскому контенту через Snowflake Marketplace, что позволит компаниям обогащать свои приложения и модели искусственного интеллекта основанными на фактах новостями и мультимедийным контентом Reuters. Этот рынок предоставляет компаниям доступ к журналистским материалам Reuters, начиная с 1987 года, доступным на пяти языках и напрямую интегрированным в рабочие процессы ИИ. Это открытие знаменует собой важный шаг для всей медиаиндустрии, демонстрируя, как защищенные авторским правом журналистские архивы могут стать монетизируемым ресурсом для систем генеративного ИИ без отказа от контроля над правами на использование.

Это позиционирует Thomson Reuters одновременно как поставщика надежных обучающих и контекстных данных для сторонних систем искусственного интеллекта и как оператора собственных приложений ИИ, соответствующих требованиям корпоративного управления, для своих основных клиентов. Эта двойная роль принципиально отличает издателей и специализированных поставщиков информации от чисто технологических компаний, поскольку они обладают эксклюзивными, зачастую многолетними, наборами данных, которые представляют собой значительное качественное преимущество для моделей генеративного ИИ по сравнению с общедоступными данными в интернете.

Стратегия платформы Snowflake: от хранилища данных до уровня управления для корпоративного ИИ

Сотрудничество с Thomson Reuters соответствует более широкой стратегической направленности Snowflake, поскольку компания все больше позиционирует себя как управляющий слой для корпоративного мира, основанного на агентах. В апреле 2026 года Snowflake объявила о значительных улучшениях Snowflake Intelligence и Cortex Code, призванных позволить организациям подключать еще больше источников данных, корпоративных систем и моделей ИИ к своим надежным данным Snowflake в рамках единого интерфейса. Snowflake Intelligence выступает в качестве персонального помощника для бизнес-пользователей, адаптируясь со временем к индивидуальным предпочтениям и рабочим процессам, а Cortex Code служит уровнем разработки для корпоративного ИИ, обеспечивая разработку на основе данных во всей экосистеме.

С момента запуска в ноябре 2025 года этот инструмент быстро завоевал популярность: более половины клиентов активно используют его для повышения производительности. Snowflake применяет аналогичный подход в секторе финансовых услуг с помощью Cortex AI for Financial Services, который сочетает в себе строгие меры безопасности и соответствия нормативным требованиям с доступом к данным партнеров, таких как FactSet, MSCI и Associated Press. Эта параллель между финансовым и юридическим секторами подчеркивает отраслевую закономерность: там, где ошибки обходятся дорого и отслеживаемость имеет важное значение, модель ИИ, ориентированная на управление, преобладает над открытыми, неконтролируемыми подходами.

Управляемый ИИ как бизнес-модель: почему управление становится важнее выбора модели

Термин «управляемый ИИ» описывает фундаментальный сдвиг в том, как компании используют искусственный интеллект. Вместо того чтобы работать с отдельными языковыми моделями изолированно, такая компания, как Thomson Reuters, переносит значительную часть инфраструктуры, архитектуры безопасности, выбора моделей и операций на специализированную платформу, которая обрабатывает эти задачи в масштабе и с непрерывными обновлениями. Реальная ценность создается уже не только за счет обучения или адаптации отдельных моделей, но и за счет надежного управления всем жизненным циклом данных и ИИ: от сбора и управления данными до предоставления результатов в производственных приложениях.

Для специализированных издательств, юридических фирм, консалтинговых компаний и других наукоемких отраслей это означает, что конкурентное преимущество все чаще проистекает не из доступа к самим моделям ИИ — которые сейчас в значительной степени стандартизированы и доступны многим поставщикам — а из качества, эксклюзивности и управления базовыми данными. Компания Thomson Reuters убедительно это демонстрирует: реальное конкурентное преимущество заключается не в использовании моделей Claude, Gemini или других языковых моделей как таковых, а в способности использовать эти модели безопасно, прозрачно и в соответствии с законодательством на высокоспециализированных наборах данных, накопленных за десятилетия.

Динамика конкуренции на рынке специализированной информации: ускорение как фактор дифференциации

Ускорение обработки данных до 3,4 раз позволяет Thomson Reuters предоставлять своим конечным клиентам — юристам, налоговым экспертам и аналитикам по вопросам регулирования — критически важную, актуальную информацию значительно быстрее, чем раньше. На рынке, где конкуренты, такие как LexisNexis, Bloomberg Law и специализированные стартапы в области юридических технологий, также внедряют инструменты генеративного искусственного интеллекта, скорость в сочетании с надежностью становится решающим фактором. Первый поставщик, предоставляющий надежные и проверенные ответы, завоевывает доверие профессиональной группы, которая традиционно крайне консервативно относится к новым технологиям.

В то же время, это развитие создает структурное преимущество для устоявшихся поставщиков информации, обладающих обширными, исторически сформированными и юридически проверенными наборами данных, по сравнению с новыми участниками рынка, которые, хотя и обладают современными технологиями ИИ, не имеют сопоставимой глубины данных и репутации. Таким образом, сотрудничество со Snowflake также выступает в качестве своего рода барьера для выхода на рынок: хотя небольшая компания теоретически могла бы использовать ту же облачную инфраструктуру, ей не хватает многолетнего, тщательно отобранного массива данных, который составляет фактическое содержание приложений ИИ.

Риски и открытые вопросы масштабирования ИИ на основе принципов управления

Несмотря на позитивное освещение в официальных пресс-релизах, остается ряд вопросов без ответа, которые имеют решающее значение для сбалансированной оценки. Ни Thomson Reuters, ни Snowflake не публикуют подробную информацию о фактических показателях ошибок используемых систем ИИ, частоте этапов проверки человеком или конкретных затратах на внедрение. Показатель ускорения в 3,4 раза явно относится к определенным критически важным задачам, а не ко всем сценариям использования внутри компании, что ограничивает его значимость для общей оценки успеха.

Кроме того, вопрос зависимости от одного облачного провайдера остается актуальным: компания, которая строит всю свою инфраструктуру данных и управление ИИ на платформе, подобной Snowflake, берет на себя значительные стратегические обязательства, которые могут иметь заметные последствия в случае повышения цен, технических сбоев или стратегических изменений со стороны провайдера. Вопрос о том, как генеративные модели ИИ обрабатывают противоречивые или устаревшие правовые источники в огромном массиве данных, состоящем из 37 500 таблиц, также остается без ответа в публичных заявлениях и, вероятно, будет представлять собой постоянную проблему на практике.

Управляемые данные как новая ключевая компетенция медиаиндустрии

Партнерство между Thomson Reuters и Snowflake представляет собой наглядный пример того, как традиционные медиа-компании и специализированные информационные фирмы могут оставаться актуальными в эпоху генеративного искусственного интеллекта. Вместо прямой конкуренции с крупными поставщиками моделей ИИ, они позиционируют себя как хранители, управляющие и гаранты высококачественных, проверенных наборов данных, которые служат основой для надежных приложений ИИ. Вероятно, в ближайшие годы эта тенденция распространится и на другие отрасли с высокими нормативными требованиями, такие как здравоохранение, финансовый надзор и государственный сектор, где происхождение, возможность проверки и контроль данных имеют как минимум такое же важное значение, как и вычислительная мощность используемых моделей.

В долгосрочной перспективе успех стратегий управляемого ИИ будет зависеть не от того, какая языковая модель окажется наиболее мощной, а от того, насколько последовательно компании управляют, поддерживают и подготавливают свои данные для продуктивного использования. Компания Thomson Reuters, благодаря многолетним инвестициям в единую, контролируемую архитектуру данных, создала структурное преимущество, которое теперь приводит к измеримому повышению скорости и эффективности и одновременно служит образцом для всей профессиональной издательской и информационной индустрии.

И Snowflake, и Unframe.AI стремятся обеспечить безопасное и соответствующее требованиям корпоративного управления использование ИИ, но принципиально различаются по своей бизнес-модели и целевой аудитории: Snowflake — это в первую очередь платформа инфраструктуры данных, Unframe — это полностью управляемое решение.

Основная бизнес-модель и подход

Snowflake изначально представляла собой облачную платформу для хранения данных, которая со временем превратилась в «облачную платформу для работы с данными на основе ИИ», предоставляя компаниям инфраструктуру, инструменты управления и строительные блоки ИИ, такие как Cortex AI, для создания собственных приложений ИИ, как самостоятельно, так и через партнеров, таких как Thomson Reuters. Unframe с другой стороны, позиционирует себя как «управляемая платформа для внедрения ИИ». Вместо предоставления инструментов для самостоятельной разработки, она предлагает готовые к использованию, производственные решения на основе ИИ для решения конкретных бизнес-задач в течение нескольких дней, сконфигурированные из предварительно созданных модульных «строительных блоков» в соответствии с архитектурным планом. В случае с Unframe клиент, по сути, определяет желаемый результат, а компания занимается технической реализацией, эксплуатацией и постоянной оптимизацией.

Сходства

Оба поставщика делают акцент на высоком уровне управления, безопасности и отслеживаемости как на ключевом преимуществе для крупных предприятий, стремящихся внедрить ИИ, не теряя контроля над конфиденциальными данными. Оба также не привязаны к конкретной модели, то есть не ограничивают клиентов одной языковой моделью, а позволяют использовать различные языковые модели, такие как Claude, Gemini или GPT, в рамках одной платформы. Оба также придерживаются принципа объединения данных из различных исходных систем и их контекстуализированной подготовки для приложений ИИ: Snowflake — через свою центральную платформу данных, Unframe через свою «инфраструктуру знаний».

Ключевые отличия

особенность	Снежинка	Unframe.AI
Основное предложение	Облачная инфраструктура данных с компонентами искусственного интеллекта (Cortex AI)	Полностью управляемые, готовые решения на основе искусственного интеллекта
модель реализации	Компании/партнеры создают собственные приложения на этой платформе	Unframe разрабатывает, настраивает и эксплуатирует решение для клиента
Время достижения результата	Возможна многолетняя реализация (Thomson Reuters с 2021 года)	По словам поставщика услуг, это может занять от нескольких дней до нескольких недель
Модель ценообразования	Облачная оплата на основе использования	Ориентирован на результат, иногда без риска, до подтверждения эффективности
Целевая аудитория	Крупные корпорации со своими собственными командами разработчиков и специалистов по обработке данных	Компании из списка Fortune 500, не обладающие значительными внутренними возможностями для разработки искусственного интеллекта
Развертывание	Основная облачная платформа	Облачные решения, локальные решения, частное облако, гибридные решения

Когда Unframe.AI может стать более интересным?

Unframe.AI, вероятно, станет более привлекательным выбором, особенно для компаний, которым нужны быстрые, измеримые результаты для конкретных, четко определенных сценариев использования, без больших собственных команд инженеров данных или разработчиков ИИ, поскольку платформа явно рекламирует внедрение в течение нескольких дней, а не месяцев. Это особенно актуально для организаций, которые уже имеют распределенные, исторически развитые ИТ-системы, такие как SAP, Salesforce или устаревшие базы данных, и хотят интегрировать их в рабочие процессы ИИ без сложных миграций, поскольку Unframe явно использует готовые коннекторы для таких систем, вместо того чтобы требовать создания центральной платформы данных, как Snowflake.

Модель ценообразования Unframe , основанная на результатах, также делает ее привлекательной для компаний, которые не решаются на крупные первоначальные инвестиции, поскольку обычно они платят только после того, как решение докажет свою эффективность. Примеры из практики, такие как сокращение среднего времени ответа на 45% в страховой компании из списка Fortune 500 или трехкратное ускорение урегулирования претензий в глобальной страховой компании, демонстрируют, что этот подход особенно хорошо подходит для операционных, процесс-ориентированных сценариев использования с четко измеримыми ключевыми показателями эффективности (KPI). Однако, как только компания захочет создать и поддерживать контроль над комплексной корпоративной инфраструктурой данных с тысячами таблиц и источников данных, как это было в случае с Thomson Reuters, платформа Snowflake остается структурно более подходящим, хотя и значительно более трудоемким, решением.

Я с удовольствием стану вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной по адресу wolfenstein∂xpert.digital или

Просто позвоните мне по номеру +49 7348 4088 965 .

LinkedIn