Сколько сценариев вы успеваете просчитать до инвестиционного решения? 🔄

В 2026 году этот вопрос стал для нефтегазовых компаний не теоретическим, а финансовым.

Расходы на AI в отрасли растут. По данным Минэнерго России, внедрение технологий искусственного интеллекта способно приносить до 700 млрд рублей ежегодно. И речь уже не о пилотах – цифровые инструменты используются на всех этапах: от разведки до сбыта продукции.

Газпром нефть внедрила цифровой двойник сейсморазведки, который анализирует архив данных с 1999 года и помогает планировать новые проекты.
ExxonMobil применяет алгоритмы для прогнозирования аварий при бурении, повышая уровень промышленной безопасности.
Лукойл использует нейросети для управления добычей на зрелых месторождениях в Пермском крае.

За этими кейсами – простая управленческая логика 🔅

Когда продуктивность скважин снижается, а операционные затраты ежегодно растут на 2–5%, выигрывает не тот, кто больше инвестирует, а тот, кто быстрее считает. Скорость анализа начинает влиять на капитализацию не меньше, чем объем добычи.

Теперь вопрос меняется: где именно AI сокращает цикл принятия решения?

⏺Ответом на этот вопрос стал AVP AI – инструмент для экспертной оценки нефтегазовых активов.

Платформа объединяет данные, экономику и отраслевую экспертизу в одном интерфейсе. Шесть специализированных

AI-агентов

автоматизируют ключевые этапы анализа: поиск потенциальных активов, геологическую оценку, гидродинамическое моделирование, проектирование инфраструктуры, построение финансовой модели и формирование инвестиционного бизнес-кейса.

Это не замена экспертов. Это способ за минуты пересчитать то, что раньше занимало недели: сравнить сценарии при изменении цены нефти, сроков ввода, налоговой нагрузки или параметров добычи.

Если интересно увидеть, как выглядит такая оценка на практике – переходите на сайт ​​​​​​​​​​​​​​​​🔗

🌐 Website | 🎰LinkedIn