首席信息官

Vladimir
Petrov

CIO × AI × ROI

现任 Gazprombank Tech 首席信息官

从项目经济性出发,对架构、团队以及方案落地运行的最终结果负责。

Vladimir Petrov
18+年 IT 经验
最多170人团队规模
>10亿 ₽年度 IT 预算
100万+基础设施设备
管理体系

可持续演进的决策架构

从假设到成果

01

经济性

目标、业务影响与回收周期

02

架构

能够承载规模化增长的系统

03

团队

责任、角色与执行节奏

04

成果

可验证的业务指标

CIO · 当前职位

Gazprombank Tech

首席信息官

IT 全景审计

审计企业信息系统与 IT 支出:梳理功能、支持成本、集成关系、关键性以及系统重叠,并将已验证事实与假设、数据缺口分开。

为每个系统制定保留、优化、整合、替换或下线方案。基于 TCO 与迁移风险比较外部供应商模式,并明确应回归内部的关键能力。

系统盘点数据与成本决策矩阵TCO 与风险

远程心理咨询 · B2C/B2B 在线咨询平台

GRAN.RF

背景

从零打造商业在线咨询服务,覆盖专家匹配、支付以及安全的音视频咨询全流程。

职责

担任 CIO 与产品负责人,负责 IT 职能、MVP 及后续路线图、供应商、基础设施和信息安全。

方案

组建 IT 部门与研发体系,在 6 个月内推出 MVP,并建立平台持续迭代机制。

成果

MVP 按期发布,平台 SLA 达到 98%。

6个月完成 MVP 上线
98%平台 SLA
B2C / B2B平台商业模式
CIO兼产品负责人

研发 · 无人机系统 · 全流程制造 · AI

Gaskar / View Lab

背景

技术集团专注于计算机视觉产品与无人航空系统。集团拥有全流程工厂,覆盖电子产品与组件生产直至无人机整机装配。管理范围包括 10 项职能和约 170 人。

职责

负责研发、软件开发、质量、生产准备和 AI 职能,目标是将研究、工程开发与批量生产连接成一个可控周期。

方案

使用 ETVX 明确各阶段准入与退出标准,并通过 rNPV 和 PoTS 筛选项目;建立独立 QA。同时组建 AI 职能,推进商业计算机视觉项目与内部 RAG 工具。

成果

原型进入批量生产的比例从 30% 提升至 70%;后期重大缺陷减少 60%,一次合格率达到 99%。

全流程电子、组件与无人机整机装配
≈170团队人数
30→70%原型进入批量生产
−60%后期重大缺陷

模型只是大脑,真正带来成果的是架构

LLM 本身无法解决业务问题。模型周围需要完整的 AI Harness:上下文、数据、记忆、智能体、工具、编排、验证与可观测性。这套架构把模型能力转化为可治理、可衡量、能够核算经济收益的系统。

Context Engineering · RAG · Memory · Agents · MCP · Orchestration · Guardrails · Evals · Observability

业务问题AI Harness管控ROI