AI для комплаенса и риска

Автоматизация комплаенса с AI для банков и финтеха

Многоагентная система на памяти G-Brain читает операции, историю клиента и регуляторный контур одновременно — и снимает рутину с комплаенс-команды.

Обсудить проект

Что болит

Комплаенс тонет в ручной проверке и разрозненных данных

01

Легаси-стек без единой памяти

AML-система, CRM и скоринг хранят контекст клиента отдельно друг от друга. Аналитик тратит часы на сборку картины по одному кейсу.

02

Растущая регуляторная нагрузка

Требования ЦБ и международных регуляторов меняются быстрее, чем успевают обновляться внутренние регламенты и чек-листы.

03

Дорогая ручная проверка

Каждое подозрительное транзакционное событие проходит через человека. Штат комплаенс-офицеров растёт вместе с объёмом операций, а не с их сложностью.

Решение BASEMIND

Институциональная память вместо разрозненных проверок

BASEMIND строит многоагентную систему поверх G-Brain — единой памяти, где хранится история операций клиента, его профиль риска и актуальный регуляторный контур. Агенты сверяют новую транзакцию не с изолированным правилом, а с полным контекстом клиента и прецедентами, накопленными системой. Решение встраивается в существующий стек банка без замены ядровых систем.

Единый контекст клиента

G-Brain связывает KYC-досье, историю операций и прошлые эскалации в одну память, доступную всем агентам.

Многоагентная проверка

Отдельные агенты отвечают за скоринг риска, сверку с санкционными списками и формирование заключения — параллельно, а не последовательно.

Регуляторный контур в памяти

Изменения в требованиях регулятора попадают в G-Brain и сразу применяются агентами — без ручного обновления регламентов.

Как это работает

Внедрение идёт поверх текущего стека банка

  1. 01

    Аудит процессов и данных

    Разбираем текущий комплаенс-контур: источники данных, правила эскалации, узкие места ручной проверки.

  2. 02

    Сборка памяти G-Brain

    Подключаем данные клиента, историю транзакций и регуляторную базу в единую память без миграции ядровых систем.

  3. 03

    Настройка агентов

    Разворачиваем агентов под конкретные сценарии — антифрод, AML-мониторинг, поддержку комплаенс-офицера.

  4. 04

    Пилот и масштабирование

    Запускаем на ограниченном потоке операций, проверяем точность решений, затем расширяем на весь объём.

Ожидаемый эффект

Что меняется после внедрения

-40%

Снижение времени ручной проверки подозрительных операций

×3

Рост числа кейсов, обрабатываемых одним комплаенс-офицером

24/7

Непрерывный мониторинг операций без ночных и выходных разрывов

6 нед.

Срок запуска пилота на ограниченном потоке транзакций

Значения — типовые ориентиры по индустрии, не гарантия. Фактический результат зависит от процессов, данных и задач конкретного проекта.

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Как система работает с существующим AML-решением банка?

G-Brain подключается поверх текущего стека как слой памяти и агентов, не заменяя ядровую AML-платформу. Замена ядра не требуется.

Где хранятся данные клиентов?

Инфраструктура разворачивается в контуре банка или в выделенном облаке по требованиям заказчика — данные не покидают согласованный периметр.

Кто принимает финальное решение по подозрительной операции?

Агенты формируют заключение и приоритизацию, финальное решение остаётся за комплаенс-офицером. Система ускоряет анализ, не заменяет ответственность человека.

Как система адаптируется к изменению регуляторных требований?

Обновления регуляторного контура вносятся в G-Brain, и агенты применяют их сразу — без переписывания правил вручную для каждого сценария.

Сколько занимает внедрение до первого результата?

Пилот на ограниченном потоке операций запускается за 6 недель. Полное масштабирование зависит от объёма интеграций с внутренними системами.

Обсудим ваш комплаенс-контур

Покажем на живом кейсе, как G-Brain и многоагентная архитектура сокращают ручную проверку и ускоряют реакцию на риск.

Обсудить проект