AI для банка, который запускает риск-менеджер. Не квант и не ИТ.
Лучше скоринг, ниже фрод, чище комплаенс, дешевле обслуживание. Готовые AI-сценарии для банкинга запускаются за 2–6 недель: AI-скоринг ФЛ и МСБ, real-time антифрод по транзакциям, AML и 115-ФЗ, голосовой бот ВАТС, AI-ассистент оператора, контроль качества 100% звонков, next-best-offer. Подключаемся к ЦФТ, Диасофт, Way4, ЕБС, БКИ и вашей CRM — ПДн и банковская тайна не покидают периметр. Риск-офицер, директор по комплаенсу, директор колл-центра, продуктовый сами настраивают модели и правила — без вендорских проектов на год. Объяснимость для ЦБ, A/B и rollback моделей — из коробки.
- ฿ AI-скоринг и поведенческий риск
- ⛨ Real-time антифрод
- ⛯ ЦФТ · Диасофт · Way4 · ЕБС
- ◉ 152-ФЗ · 115-ФЗ · ЦБ РФ
AI в банке — это либо «у нас своя команда квантов», либо «вендор внедряет уже второй год».
Скоринг живёт в ноутбуках ML-команды. Антифрод — чёрный ящик от вендора. AML закрывают 100 человек руками. Колл-центр звонит по скриптам, а качество проверяет 0.5% разговоров. Регулятор требует объяснимости — а никто не знает, как модель приняла решение.
Скоринг устаревает быстрее, чем его обновляют
ML-команда переобучает модель раз в квартал. Поведение клиентов меняется быстрее. Дефолтность ползёт вверх, одобрение падает, NTB-сегмент уходит в БНПЛ и к конкурентам.
AML и 115-ФЗ — ручной труд армии офицеров
SAR-кейсы расследуют люди. 80% работы — чтение выписок и поиск связей. False positives 95%, реальный риск тонет в шуме. Стоимость комплаенс-функции растёт год к году.
Колл-центр и отделение — узкое горлышко NPS
Среднее ожидание на линии 5 минут, FCR 58%, операторы путаются в продуктах. ПФР, пенсии, ипотека — на каждый продукт нужен отдельный «ассистент».
Не «внедрили AI». А цифры в P&L и отчётности ЦБ.
Каждый сценарий — с понятной экономикой и регуляторной отчётностью. Не «улучшили NPS» — а конкретные одобрение, дефолт, операционные потери, cost-to-income и качество комплаенса.
Одобрение NTB при том же дефолте
AI-скоринг с альтернативными данными и поведенческой моделью. Видит платежеспособного клиента, которого классическая модель отказывала.
Операционные потери по фроду
Real-time антифрод на транзакциях и онбординге. Решение за десятки мс. Социальная инженерия ловится по поведению.
Стоимость работы офицера по 115-ФЗ
AI собирает кейс, схему связей и гипотезу. Офицер расследует в 3–5 раз быстрее, false positive падает с 95% до 30%.
Cost-to-serve контактного центра
Голосовой бот закрывает 70% типовых вопросов. AI-ассистент оператора готовит решение до того, как клиент договорил.
AI живёт в контуре банка. От АБС до кабинета клиента.
Подключаем АБС, картовый процессинг, БКИ, ЕБС и CRM, ставим AI-агентов в конкретные процессы, отдаём управление риску, комплаенсу и продукту. Никаких внешних API для ПДн и банковской тайны.
-
01
Подключаем АБС, процессинг, БКИ и ЕБС в закрытом контуре ЦФТ, Диасофт, R-Style, БСС, Way4, OpenWay, BPC SmartVista, НБКИ, ОКБ, КБРС, ЕБС, ЕДС, СБП, СПФС.
-
02
Берём шаблон агента из банковского каталога Скоринг ФЛ и МСБ, антифрод, AML, KYC, ассистент оператора, голосовой бот, контроль качества звонков. 20+ готовых сценариев.
-
03
Риск, комплаенс и продукт настраивают сами Целевая дефолтность, политика отсечения, правила тревог по 115-ФЗ, скрипт оператора, сценарий бота. A/B и rollback — одним кликом.
-
04
Сотрудники и клиенты видят результат там, где привыкли Решение по кредиту — в ДБО за секунды, тревога фрода — на моб. банке клиента, кейс AML — у офицера комплаенса, подсказка — у оператора на экране.
Что ускоряет запуск AI в банке в 5–10 раз.
Не продаём «модель скоринга». Даём конструктор, шаблоны и коннекторы — чтобы риск-менеджер и комплаенс собрали решение под свой банк сами, а не ждали вендора год.
No-code конструктор моделей
Целевая метрика, признаки, политика отсечения — визуально. Без кода и Python.
Шаблоны под банкинг
20+ сценариев: скоринг, антифрод, AML, KYC, голосовой бот, контроль качества.
Коннекторы к АБС и процессингу
ЦФТ, Диасофт, R-Style, Way4, OpenWay, BPC SmartVista, КартСтандарт, БКИ, ЕБС.
AI-скоринг и поведенческие модели
ФЛ, МСБ, корп. Альтернативные данные. Дообучение на вашей популяции и истории отказов.
Real-time антифрод
Карты, ДБО, СБП, эквайринг. Решение за десятки мс. Поведенческая биометрия и графовый анализ.
AML и 115-ФЗ автоматизация
Сбор кейса, граф связей, тип операции, гипотеза для офицера. Снижает false positive в 3 раза.
Голосовой бот и ASR
Распознавание, синтез, диалог на русском. Локально на вашем железе. Интеграция с Genesys, Asterisk, ВАТС.
Контроль качества 100% звонков
Транскрибация всех разговоров, проверка скрипта, тон, mis-selling, нарушения комплаенса.
База знаний банка
Тарифы, регламенты, инструкции, продукты, регуляторные акты ЦБ. AI ищет с цитатой источника.
A/B и rollback моделей
Тестируем модель на 5% трафика, чемпион vs челленджер, откатываемся одним кликом.
Объяснимость и аудит
Каждое решение модели — с объяснением для ЦБ и клиента. SHAP, причины отказа, отчёт для валидации.
Иерархия банка
Холдинг → юрлицо → блок → команда. Каждому уровню — свои данные, лимиты и права.
Подключаемся к вашему ядру и инфраструктуре.
Никаких «снесите ЦФТ и поставьте Temenos». Берём вашу АБС, процессинг, БКИ, ЕБС и ВАТС — и даём AI поверх. REST / SOAP / ISO 20022 / ISO 8583 — из коробки.
// АБС & ядро
// картовый процессинг
// БКИ & биометрия
// CRM & ДБО
// колл-центр & голос
AI принимает решение там, где банк его ждёт.
Скоринг возвращает решение в ДБО за секунды. Антифрод блокирует в процессинге за десятки мс. AML собирает кейс в вашей комплаенс-системе. Бот отвечает в ВАТС, ассистент подсказывает оператору в CRM. Решение принимает человек там, где нужно по регламенту ЦБ.
Транзакции, выписки, заявки, БКИ, история ДБО, звонки, обращения. AI видит клиента и счёт целиком.
Решение по кредиту, блок транзакции, кейс в комплаенс, оффер в ДБО, коммуникация в ВАТС / моб. банке.
Моб. банк, ДБО, голос на входящем и исходящем, чат на сайте, Telegram-бот, отделение, SMS, push.
20+ AI-агентов под типовые задачи банка.
Шаблон + ваши данные = работающий агент в ядре. Без многомесячного R&D. Каждый сценарий — с ROI и объяснимостью для ЦБ.
AI-скоринг ФЛ и МСБ
Кредит, карта, ипотека, овердрафт. Альтернативные данные, поведенческая модель, объяснимость для ЦБ. +8 п.п. одобрения NTB.
Real-time антифрод на транзакциях
Карты, ДБО, СБП, эквайринг. Решение за десятки мс. Поведенческая биометрия, графовый анализ. −74% потерь.
AML-расследователь
Собирает кейс, граф связей, тип операции, гипотезу для офицера, отчёт в Финцерт. False positive с 95% до 30%.
Онбординг и KYC за 90 секунд
Распознавание паспорта, проверка по санкциям и ПДЛ, ЕБС, скоринг на входе, открытие счёта. Конверсия в онбординг +34%.
Голосовой бот в ВАТС
Баланс, последние операции, блокировка карты, перевод, статус заявки. 70% типовых вопросов — автономно.
AI-ассистент оператора
Подсказывает ответ до того, как клиент договорил. Сжимает разговор, формирует решение, заполняет CRM и тикет.
Контроль качества 100% звонков
Транскрипция всех разговоров, проверка скрипта, mis-selling, нарушения комплаенса, тон и NPS-индикаторы.
Next-best-offer и кросс-продажи
Под каждого клиента — продукт, канал и момент. Без ручных сегментов и ковровых кампаний. Конверсия в продукт +24%.
AI-аналитик для риск-офицера
Спросите голосом: «Покажи портфель ИП с ростом просрочки за квартал» — получите цифры, график, причины и список кейсов.
AI в банке должен управлять тот, кто отвечает за портфель и комплаенс. Не квант.
Риск-менеджер знает свою политику. Комплаенс знает 115-ФЗ. Продуктовый знает свои офферы. Они и настраивают AI под себя — в кабинете, а не через ML-команду и тикет.
AI = ML-команда + вендор на год
- ✕Поменялась политика — заявка ML, переобучение, валидация, прод. Квартал минимум.
- ✕Каждое обновление модели — тендер, договор с вендором, доплата.
- ✕Чёрный ящик вендора — ЦБ спрашивает «почему отказ?», ответа нет.
- ✕Риск-менеджер не знает, как модель приняла решение — и не доверяет.
- ✕Не работает — виноват «не тот контекст».
AI = инструмент в руках риск-офицера
- ✓Риск сам меняет признаки, веса, политику отсечения, лимиты — без кода.
- ✓Комплаенс правит правила 115-ФЗ и тревоги — за минуты.
- ✓Каждое решение модели объясняется для ЦБ и клиента (SHAP, причины отказа).
- ✓Дообучение на вашей популяции и истории отказов — из коробки.
- ✓Версии, A/B, rollback — как в DevOps, но для банковской модели.
Решение, которое нравится правлению, ЦБ и ИБ одновременно.
Банкинг — компромисс между маржой, риском, регулятором и банковской тайной. AiST спроектирован так, чтобы все четыре стороны сказали «да».
Цифры в P&L и РВПС
- Одобрение NTB +5–10 п.п. при том же дефолте
- Операционные потери по фроду −60–80%
- Cost-to-income контактного центра −25–40%
- Стоимость комплаенс-функции −40–65%
- NPS и конверсия NTB вверх
- ROI 3–6 месяцев
Безопасность и объяснимость
- On-prem или AiST BOX в ЦОД банка
- ПДн и банковская тайна не покидают периметр
- 152-ФЗ, 115-ФЗ, требования ЦБ РФ
- Объяснимость каждого решения (SHAP, причины)
- Полный аудит запросов и действий
- Экспорт в SIEM (Kaspersky, MaxPatrol)
Управляемость моделей
- Версии, A/B, rollback моделей и правил
- Документация модели для валидации
- Мониторинг дрейфа и стабильности
- Лимиты и аппрув на автоматические действия
- Прозрачные правила для аудитора
- Совместимо с BCBS 239 / внутренними стандартами
Вопросы, которые задают перед пилотом в банке.
За сколько запустится первый сценарий?
Голосовой бот в ВАТС и ассистент оператора — 2–3 недели. AI-скоринг и антифрод — 4–6 недель, нужно дообучить на вашей истории и провалидировать. AML-расследователь — 4–6 недель.
Риск-менеджер реально настроит модель без ML-команды?
Да. Берёт шаблон, выбирает признаки, выставляет целевую дефолтность, политику отсечения, коридоры по продукту. Тестирует на истории, чемпион vs челленджер, выкатывает на 5% трафика. ML-команда нужна только для нестандартных моделей.
Как с объяснимостью для ЦБ?
Каждое решение модели сопровождается SHAP-объяснением и причинами отказа для клиента. Отчёт для валидации модели и аудитора — из коробки. Совместимо с требованиями ЦБ РФ по внутренним моделям и BCBS 239.
А 152-ФЗ, 115-ФЗ и банковская тайна?
Платформа разворачивается в вашем ЦОД или в виде AiST BOX в контуре банка. ПДн и банковская тайна не покидают периметр. Никаких внешних API для операционных данных. Все модели работают локально.
Что если AI-скоринг ошибётся?
Риск задаёт жёсткие правила-нокауты, политику отсечения, лимиты и коридоры. Граничные кейсы уходят на аппрув андеррайтеру. A/B и rollback — одним кликом. Шампион остаётся в продакшене до валидации челленджера.
Сколько это стоит?
Подписка по числу сценариев и объёму трафика или выкуп бессрочной лицензии для on-prem. Пилот — фикс с понятной экономикой на старте: считаем экономию по потерям фрода, стоимости комплаенса и cost-to-serve.
Покажем за 30 минут — какой сценарий принесёт деньги вашему банку первым.
Заберём профиль (ФЛ / МСБ / корп), стек систем и типовые кейсы — вернёмся с 3 сценариями под вас, оценкой ROI и планом пилота на 4–6 недель.