Дмитро Солопов
About (shown in Ukrainian)
Допомагаю компаніям запускати AI-агентів (програми на базі LLM — штучного інтелекту, що розуміє текст і виконує багатокрокові задачі), які реально працюють в операційних процесах, а не лише на демо. Моя роль — описати, що саме агент має робити в конкретному бізнес-процесі (специфікація), і побудувати систему перевірки якості (eval — набір автоматичних тестів на реальних сценаріях), яка доводить, що він це робить правильно ще до виходу в продакшн. З 2024 року працював з 14 фінансовими установами на 9 ринках (Німеччина, Південно-Східна та Центральна Азія, Пуерто-Рико): голосові AI-агенти для контакт-центрів, копілоти для менеджерів з управління капіталом, обробка документів (IDP — автоматичне зчитування контрактів), агентна перевірка страхових претензій. Поза фінансами — агенти для авіаційних операцій, CAD-проєктування (генерація креслень), інструментів для розробників та ігрового продакшну. Побудував 170+ автоматичних перевірок якості агентів і трирівневу систему оцінки (синтетичні → перевірені → еталонні тести). Володію методологією: історії користувачів, Given-When-Then, специфікація перед кодом, тести перед релізом, контракти інструментів (JSON/REST/OpenAPI, MCP — стандарт підключення AI до систем компанії). Раніше — 6 років у Microsoft (технологічний стратег для банків), партнер в AI-консалтинговій компанії, сертифікований тренер Microsoft. Claude Certified Associate (Anthropic, 2026).
AI stack
Tools the expert has used, with approximate hrs of practice.
How we can work together
Pricing on request
Exact scope and price depend on the task — describe your task below, and we will discuss it during a free call.
Not sure where to start? Start with a free 30-minute AI audit. During the call, we identify 2–3 processes with the greatest potential return.
Request an audit →Business implementations (10)
- Контроль якості голосового AI-агента для контакт-центру банку (shown in Ukrainian)Customer serviceFintech⏱ 2025 (близько року)
Система автоматичної перевірки якості голосового AI-агента (бот, який відповідає клієнтам банку по телефону) для карткового бізнесу банку в Південно-Східній Азії.
Outcome:Команда банку перестала перевіряти якість бота вручну через прослуховування — контролює її по дашборду самостійно, і повторно використала цю методику на своєму наступному голосовому AI-проєкті.
- Агент для узгодження цілей (OKR) у фінансовій установі (shown in Ukrainian)Leadership and strategyFintech⏱ 2025–2026
Багатокроковий AI-агент, який допомагає керівникам німецької фінансової установи формулювати та узгоджувати цілі (OKR) на платформі стратегічного планування.
Outcome:Експерти клієнта затвердили агента і забрали систему собі: клієнт експлуатує її самостійно, без участі підрядника; перевірка якості формулювань цілей іде автоматично за 9 критеріями замість ручного рецензування.
- Автоматичне зчитування документів валютного контролю для банку (shown in Ukrainian)OperationsFintech⏱ 2025-06 – 2026-04
Система IDP (інтелектуальна обробка документів — AI сам витягує дані з контрактів) для торгового фінансування та валютного контролю в банку Центральної Азії.
Outcome:Операційний відділ банку перестав вручну переносити дані з контрактів у систему: працює автоматичне зчитування з цільовою точністю 85–95% і обробкою до 1 хвилини на документ.
- AI-копілот для генерації CAD-креслень у землевпорядній компанії (shown in Ukrainian)OperationsOther⏱ 2026
Копілот (AI-помічник у робочому процесі), який класифікує вхідні листи від забудовників і генерує чернетки CAD-креслень для найбільшої землевпорядної компанії США, з пошуком по 150 тис. правил зонування.
Outcome:Інженери клієнта більше не шукають правила зонування вручну по 150 тис. документів — їх знаходить система; впевнені кейси проходять автоматично, на людину йдуть лише сумнівні (система у ранній експлуатації).
Show 6 more ↓
- Агент для управління збоями в авіаційних операціях (shown in Ukrainian)OperationsOther⏱ 2025–2026
AI-агент, що веде 7-кроковий процес реагування на операційні збої (затримки, зміни рейсів) для європейської операційної компанії в авіації, плюс копілот звірки білінгу та доходів.
Outcome:Реліз виходить без ручного регресійного тестування — повний набір сценаріїв проходить автоматично без регресій; звірка білінгу та доходів, яку робили руками, іде через копілот (обидві системи в ранній експлуатації).
- AI-копілот для написання та тестування смарт-контрактів (shown in Ukrainian)Product and R&DB2B SaaS⏱ 2024–2025
Копілот для Web3-стартапу інструментів розробки: пише, тестує та розгортає смарт-контракти (Solidity, ink!, Rust) на базі графу знань (структурованої карти) SDK екосистеми.
Outcome:За звітом клієнта (кейс 2025 року): час розробки смарт-контрактів скоротився на 50%, кількість вразливостей безпеки — на 30%.
- Копілот для менеджерів з управління капіталом банку (shown in Ukrainian)SalesFintech⏱ 2025-06 – 2026-01
AI-помічник для менеджерів, що ведуть заможних клієнтів банку в Південно-Східній Азії: готує огляд портфеля та підказки для зустрічі на даних core-banking системи (Avaloq).
Outcome:Менеджери не збирають вручну огляд портфеля клієнта перед зустріччю з даних core-banking — його готує копілот (експлуатація підтверджена клієнтом, без опублікованих цифр).
- AI-копілот продакшну для групи ігрових студій (shown in Ukrainian)Product and R&DMedia⏱ 2026 – триває
Копілот для власників продукту та CPO групи з шести ігрових студій: допомагає вести продакшн-плани, беклог і рішення.
Outcome:Продакт-оунери шести студій працюють з копілотом у щоденній роботі замість ручного ведення продакшн-документів (запуск підтверджений клієнтом, цифри не фіксувались).
- Копілот аналітики «запитай дані звичайною мовою» для телеком-оператора (shown in Ukrainian)Leadership and strategyOther⏱ 2025
AI-помічник, що відповідає на бізнес-питання по даних телеком-оператора в Південно-Східній Азії: text-to-SQL (перетворює запитання людини на запит до бази) на платформі Databricks.
Outcome:Бізнес-користувачі отримують відповіді на питання по даних без замовлення звіту в аналітиків — MVP прийнято клієнтом; вихід у продакшн фази 2 заявлений, без опублікованих цифр.
- Агентна система поставки (внутрішня «фабрика» AI-консалтингової компанії) (shown in Ukrainian)IT and engineeringB2B SaaS⏱ з 2024, триває
Внутрішня система, яка веде AI-проєкти від специфікації до релізу через Claude Code: шаблони, перевірки якості (eval) і хуки, якими користуються 30+ інженерів та архітекторів.
Outcome:30+ інженерів компанії ведуть проєкти за єдиною системою на 20+ розгортаннях замість того, щоб кожна команда збирала свій процес з нуля.
R&D and personal experiments (5) ↓
Prototypes and research that demonstrate relevant skills but are not commercial implementations.
- Оцінка автоматизації регуляторної звітності для банку (shown in Ukrainian)FinanceFintech⏱ 2024-11 – 2026-01
Дослідження та ROI-обґрунтування AI-автоматизації підготовки регуляторних звітів для підрозділу міжнародного банку в Південно-Східній Азії.
Outcome:Зафіксовано 232 години на місяць ручної роботи над звітністю як базу для рішення; 9 помилок у постановці виявлені на папері, а не після розробки.
- AI-стратегія та 18 агентних сценаріїв для кредитування малого бізнесу (shown in Ukrainian)Leadership and strategyFintech⏱ 2024-10 – 2025-12
AI-трансформаційна стратегія для великого банку Центральної Азії: кредитування малого бізнесу, перевірка контрагентів (KYB) і банкінг-як-сервіс (BaaS).
Outcome:Керівництво банку отримало розмір можливості для BaaS-напряму (модель впливу 6,4–11,3 млрд тенге) і пріоритезований список з 18 сценаріїв замість абстрактної ідеї «впровадити AI».
- Перевірка медичних страхових претензій на зловживання (PoC) (shown in Ukrainian)OperationsHealthcare⏱ 2024-06 – 2025-06
Пробна версія (PoC) AI-перевірки претензій на зловживання для медичного страховика в Індонезії та пілот AI у клієнтському сервісі.
Outcome:Клієнт отримав робочий PoC (його власне формулювання результату) і модель вартості на 118 500 претензій/рік; пілот авторизації при виписці працює для лікарень і внутрішніх користувачів (цифри не публікувались).
- Пілот предиктивного обслуговування для промислового IoT-стартапу (shown in Ukrainian)OperationsManufacturing⏱ 2025
Визначення пілоту предиктивного обслуговування (AI передбачає поломку обладнання до її настання) для промислового IoT-стартапу.
Outcome:Команда клієнта отримала визначений пілот і дорожню карту на 90 днів; підтверджених бізнес-цифр немає.
- Оцінка голосового AI та асистента оператора для регіонального страховика (shown in Ukrainian)Customer serviceHealthcare⏱ 2025-09 – 2025-10
Обсяг і вартість двох сценаріїв (голосовий бот на вхідних дзвінках та асистент оператора) для програми глобального страховика в Південно-Східній Азії.
Outcome:Клієнт отримав оцінені й розраховані два сценарії для двох країн; проєкт зупинився до підписання.
Discuss your task
Tell us briefly about your business and the task. We will contact you to arrange a free 30-minute AI audit and identify 2–3 processes with the greatest potential return. If you have not defined the task yet, we can start with the audit.
This profile is part of a private catalog of AI implementation experts. Privacy policy