RAG для финансового сектора

RAG-система для банка на институциональной памяти G-Brain

Агенты отвечают на основе регламентов, истории клиента и внутренней базы знаний банка — без галлюцинаций и утечек за контур.

Обсудить проект

Что болит

Данные банка разбросаны по системам, которые не разговаривают друг с другом

01

Знания заперты в легаси

Регламенты, инструкции и история изменений лежат в десятках систем — от AS/400 до SharePoint. Сотрудник тратит часы на поиск актуальной версии документа.

02

Комплаенс не поспевает

Регуляторные требования меняются быстрее, чем успевают обновляться внутренние базы. Ответ поддержки может опираться на устаревшую версию инструкции.

03

Поддержка дорогая и медленная

Операторы контакт-центра держат в голове сотни продуктовых сценариев. Эскалации растут, а стоимость обработки обращения не падает.

Решение BASEMIND

Многоагентная память вместо разрозненных баз знаний

BASEMIND строит RAG-контур на G-Brain — единой институциональной памяти, где хранится контекст клиента, история операций и регуляторный корпус документов. Многоагентная архитектура разделяет задачи: один агент отвечает за поиск и цитирование источника, другой — за проверку соответствия комплаенсу, третий — за формулировку ответа сотруднику или клиенту. Каждый ответ прослеживается до конкретного документа и версии.

Единый источник правды

G-Brain индексирует регламенты, продуктовые карты и историю обращений в одну память с версионированием и датой актуальности.

Проверяемость ответа

Каждый ответ агента сопровождается ссылкой на первоисточник — документ, пункт, дату вступления в силу.

Контур безопасности

Развёртывание в периметре банка, разграничение доступа по ролям, полный аудит-лог всех запросов и ответов агентов.

Как это работает

Внедрение проходит четыре стадии — от аудита данных до продуктивного контура

  1. 01

    Аудит источников данных

    Собираем карту документов, баз и систем банка, определяем приоритетные домены — комплаенс, продукты, поддержка.

  2. 02

    Построение памяти G-Brain

    Индексируем документы с сохранением версий и метаданных, настраиваем права доступа по ролям и подразделениям.

  3. 03

    Настройка агентов

    Разворачиваем агентов под конкретные сценарии — скоринг, антифрод-проверки, ответы поддержки, комплаенс-сверку.

  4. 04

    Пилот и передача в эксплуатацию

    Тестируем на реальных обращениях в изолированном контуре, замеряем точность и время ответа, передаём команде банка.

Ожидаемый эффект

Что меняется после внедрения

-40%

среднее время обработки обращения в поддержке

×3

скорость поиска актуального регламента сотрудником

24/7

доступность агента для внутренних и клиентских запросов

6 нед.

срок запуска пилота на реальных данных банка

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

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Данные банка остаются внутри периметра?

Да, G-Brain разворачивается в инфраструктуре банка или в выделенном контуре по требованиям комплаенса. Данные не покидают периметр.

Как система работает с устаревшими документами?

G-Brain хранит версии документов с датой актуальности. Агент всегда отвечает на основе действующей версии и указывает источник.

Подходит ли решение для антифрод-сценариев?

Да, отдельный агент можно настроить на сверку операций с историей клиента и признаками мошеннических паттернов в памяти G-Brain.

Сколько занимает интеграция с существующими системами?

Пилот на приоритетном домене запускается за 6 недель. Полная интеграция со всеми источниками зависит от количества систем банка.

Как проверяется точность ответов агента?

Каждый ответ содержит ссылку на первоисточник. На этапе пилота команда банка сверяет ответы с эталонными и калибрует пороги уверенности.

Обсудим RAG-контур под задачи вашего банка

Расскажите о текущих источниках данных и приоритетном сценарии — скоринг, поддержка или комплаенс. Соберём план пилота под ваш контур.

Обсудить проект