BPMN-диаграмма с нейросетью: в Альфа-Банке всё, что можно кодом, отдают коду

Автор работает в Альфа-Банке, в команде, которая оптимизирует валютный контроль. Вместе с экспертом по процессу он нарисовал много диаграмм в нотации BPMN (стандартный язык схем бизнес-процессов: прямоугольники-шаги, стрелки, развилки) и собрал из этого опыта несколько приёмов. Их можно применить к любой задаче, где LLM (большая языковая модель, нейросеть вроде ChatGPT) встраивается в рабочую цепочку.

Ценность кейса в материале: это не учебный пример, а банковский процесс с правилами постановки контракта на учёт и денежными порогами. На нём видно, где модель нужна, а где её лучше заменить кодом.

Что понадобится?

• Редактор схем: подойдёт любая BPMN-диаграмма онлайн или даже лист бумаги на первом проходе.
• Эксперт, который знает процесс изнутри: в кейсе банка схемы рисовали вдвоём, аналитик и специалист.
• Список шагов процесса в том виде, в каком его выполняют люди сегодня.
• Понимание, какие проверки укладываются в строгие правила, а какие требуют чтения и толкования текста.

Пошаговая инструкция: от текущего процесса к схеме с нейросетью

1. Нарисуйте AS IS (процесс «как есть»). На этом этапе ничего не меняется. Задача как в обычном проекте: максимально точно описать существующий процесс.
2. Переходите к TO BE (процесс «как должно быть»). Здесь у каждого узла появляется главный вопрос: кто его выполняет, модель или код. Правило автора: всё, что можно сделать кодом, надо делать кодом.
3. Добавьте легенду и раскрасьте узлы. Узлы, которые выполняет LLM, и узлы на коде отмечаются разными цветами. Так любой участник проекта с одного взгляда видит, где в процессе живёт нейросеть.
4. Распишите каждый узел модели. Для каждого шага, который выполняет LLM, на схеме указываются три вещи: вход, выход и что именно происходит внутри. Автор признаёт, что это загромождает диаграмму, но без этого не обойтись.
5. Найдите параллельные ветки. Если несколько блоков работают с одинаковыми входными данными, их можно запускать одновременно. Это напрямую влияет на скорость ответа системы.

Для четвёртого шага удобно держать единый шаблон подписи узла, например такой:

Узел: [название шага]
Исполнитель: LLM
Вход: [какие данные приходят]
Выход: [что модель должна вернуть, в каком виде]
Внутри: [что именно модель делает с входом]

Обратите внимание на третий узел. Сравнение суммы с порогом укладывается в строгое правило, и по логике самого автора («всё, что можно кодом, делаем кодом») такой шаг кандидат на перенос из модели в программу.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена. Если вы собираете цепочку промптов (план, черновик, заголовки, проверка фактов), нарисуйте её как схему. Сразу видно, какие шаги зависят друг от друга, а какие, например подбор заголовков и описания, можно запускать одновременно от одного черновика.

Маркетологу. Раскраска узлов на «модель» и «код» показывает, за что вы платите нейросети. Подсчёт символов, фильтр по стоп-словам, проверка длины легко уходят в обычные скрипты и таблицы.

Предпринимателю в РФ и СНГ. Приём не привязан к конкретной модели. Из доступных в России языковых моделей подойдут YandexGPT и GigaChat, схема при смене модели остаётся той же.

Начните с малого: возьмите одну свою рабочую цепочку с нейросетью, нарисуйте её в двух цветах и уберите из «зоны модели» хотя бы один шаг, который честно делается кодом.