Пользовательская проблема
Подтвердить, что боль существует
Найти инвесторов, которые пропускают события по своим акциям или тратят слишком много сил на их поиск и осмысление.
На входе — конкретный проблемный случай, а не согласие с общим обещанием.
Частный инвестор · AI · проверяемые факты
События по портфелю.
Решение за человеком.
Мы — Дмитрий Мгарь и Илья Онищенко. Исследуем, как AI может помочь инвестору замечать и понимать события по своим акциям, не читая непрерывно общий новостной поток.
Сейчас — концепция и подготовка проверки. Работающий продукт ещё не реализован; полезность гипотезы предстоит подтвердить.
Готовим материалы первого этапа программы «Инвест.Премаркет» ↗.
SIGNAL IN · рабочая концепцияНаши цели
Не показать возможности AI.
Проверить пользу для человека.
Начинаем с проблемы инвестора. Техническое качество необходимо, но само по себе не доказывает ценность продукта.
Доверие и продолжение
Понять, помогает ли решение
Сравнить прототип с привычными лентами и ручным поиском: что стало понятнее, чему человек доверяет и зачем возвращается.
Подтверждённая помощь по событиям и добровольное использование, не только клики.
Безопасный MVP
Собрать управляемый сценарий
Проверить путь от публикации и портфельного контекста до объяснения со ссылками, с явными ограничениями и обработкой ошибок.
Без торговли, выдуманных фактов и уверенных прогнозов цены.
Наш подход
Меньше информационного шума.
Больше контекста.
Общая лента показывает новости. Мы проверяем идею помощника, который связывает событие с акциями пользователя и объясняет, на какие факты стоит обратить внимание.
- Персональная релевантность. Связь события с эмитентом и бумагой, а не только совпадение ключевого слова.
- Проверяемость. Ссылки на публикацию и официальное раскрытие, если оно найдено. Отсутствие подтверждения обозначается явно.
- Честная неопределённость. План, рекомендация и принятое решение — разные статусы; возможная значимость не равна прогнозу цены.
Команда
Инженерия и аналитика.
Один пользовательский сценарий.
Объединяем опыт AI-продуктов и банковских сервисов, чтобы проверить идею и затем собрать работающий MVP.
Дмитрий Мгарь
AI-инженер и архитектор
Более 8 лет в data, ML и AI. Создал и запустил AI-продукт с агентом, MCP-сервером и веб-интерфейсом. Проектирует агентов и среду их промышленного исполнения в ОТП Банке.
В проекте отвечает за AI-архитектуру, разработку, интеграции и сборку MVP.
Илья Онищенко
Ведущий системный аналитик
Опыт проектов ВТБ и Сбера. Специализация — пользовательские сценарии, требования, API и межсистемные интеграции.
В проекте отвечает за постановку задачи, системную аналитику и проверку полного пользовательского сценария.
Указан профессиональный опыт участников. Проект команды не представлен как продукт или официальное партнёрство перечисленных банков.
Материалы SIGNAL IN
Концепция — в шести экранах.
Пример уведомления, целевая архитектура, источники данных, пользовательский эксперимент и риски. Можно читать в браузере или распечатать.
Открыть презентациюРабочая версия от 08.11.2026. Пример уведомления — редакторская иллюстрация, архитектура — целевая. Пользовательский пилот не проводился.