В стремительно меняющемся технологическом мире Favbet Tech выделяется как компания, которая прошла путь от iGaming до полноценного технологического инноватора. Эта трансформация стала результатом стратегического мышления украинского предпринимателя и ментора Андрея Матюхи, основателя группы Favbet. Сегодня компания специализируется на искусственном интеллекте (ИИ), кибербезопасности, персонализации на основе больших данных и устойчивой цифровой инфраструктуре. В этом интервью Андрей Матюха рассказывает, как команды создают решения, которые растут вместе с бизнесом и при этом остаются стабильными и безопасными, и почему он считает персонализацию формой уважения.
Favbet Tech начиналась как компания в сфере iGaming, но сегодня её называют передовой технологической компанией. Как произошла эта трансформация?
Хотя мы начинали с онлайн-гейминга, изначально у нас были более масштабные цели. Со временем Favbet Tech превратилась из оператора в сфере iGaming в полноценную технологическую компанию с собственным R&D-центром в Украине. Мы расширили экспертизу в области больших данных, персонализации с помощью ИИ и цифровой безопасности, далеко за пределами развлекательной сферы, с которой всё начиналось. Мы стремились использовать технически насыщенную среду iGaming, где всё работает в реальном времени, под высокой нагрузкой и с высокой вовлечённостью, как базу для создания современных цифровых решений. Сегодня наши платформы обрабатывают миллионы транзакций ежедневно, и мы спроектировали наши системы так, чтобы они обеспечивали стабильность в любых условиях. Проще говоря, мы взяли ДНК интерактивной платформы и дополнили его технологическим подходом, сделав ставку на инновации
и масштабируемость с первого дня.
Андрей Матюха – предприниматель, филантроп, инноватор, основатель группы компаний FAVBET
Обработка миллионов транзакций в день задача не из простых. Как вы обеспечиваете стабильную работу платформы и её способность справляться с ростом нагрузки?
Надёжность и способность платформы работать под растущей нагрузкой были нашими главными инженерными приоритетами. Мы спроектировали архитектуру, реагирующую на действия пользователя: каждое действие пользователя обрабатывается системой в реальном времени. Такая модель позволяет нам мгновенно адаптировать контент, прогнозировать поведение и выдавать рекомендации на лету. По сути, платформа действует как рефлекс – она мгновенно реагирует на каждый клик, что помогает распределять нагрузку и персонализировать опыт без задержек. Мы также активно инвестируем в технологии и инфраструктуру, поддерживающие стабильность при любых скачках трафика или внешнем воздействии. Например, у нас есть отлаженные системы балансировки нагрузки и масштабирования в облаке, а также регулярные стресс-тесты и сценарии отказов. Это позволяет системе гибко расти без ущерба для пользовательского
опыта и доверия к нашему сервису.
Искусственный интеллект и персонализация — в центре стратегии Favbet Tech. Как вы используете ИИ и каков ваш подход к персонализации?
Мы рассматриваем ИИ как помощника, а не замену человеческому принятию решений. Например, ИИ помогает определить, какие функции могут быть наиболее актуальны для пользователя и когда их показать. Но принципиально важно, что ИИ помогает команде и пользователям, а не принимает решения в чёрном ящике. Моя философия такова: персонализация – это форма уважения к пользователю. Это означает, что не должно быть двух абсолютно одинаковых пользовательских
опытов. Всё, от интерфейса до времени уведомлений, адаптируется под конкретные контексты и предпочтения. Когда это сделано правильно, персонализация показывает пользователю: «Мы понимаем и ценим твои потребности». Конечно, для осмысленной персонализации критически важны чистота и качество данных – мы придаём огромное значение структуре данных, потому что именно они определяют эффективность моделей и уровень пользовательского опыта. По сути, ИИ позволяет нам предоставлять персонализированный опыт при обязательном человеческом контроле.
Как вам удаётся внедрять ИИ и другие инновации, не рискуя безопасностью и доверием пользователей?
Это для меня особенно важно. Ответственная инновация – это всегда вопрос баланса. Мы активно внедряем технологии, которые приносят ценность, но не бросаемся на каждый новый тренд в ИИ без анализа. Например, вокруг генеративного ИИ и гибридных моделей сейчас много шума. Но мы не внедряем их в чувствительные процессы, пока не уверены в их безопасности и надёжности. Наш подход инженерный: мы тестируем технологии внутри компании, валидируем их результаты и масштабируем только после полной уверенности в их стабильности. Хороший пример – наш внутренний проект AI Code Assistant. Вместо использования внешних ИИ-инструментов, которые могут нести риски для конфиденциальности, мы создали собственного помощника, работающего в пределах нашей защищённой сети. Он помогает разработчикам писать и проверять код быстрее, выявляя ошибки или предлагая оптимизации, но при этом всё остаётся внутри нашей защищённой сети, что гарантирует безопасность данных. Создавая такие решения собственными силами, мы сохраняем контроль и прозрачность в применении ИИ. Доверие строится на последовательности и открытости. Пользователи и партнёры знают, что безопасность и этика у нас встроены в каждый уровень технологий. Лучше потратить больше времени на проверку инновации, чем потерять доверие, которое строилось годами.
