ИИ научился мониторить соответствие финансовых операций предпринимателей требованиям Банка России

В основе сервиса "Чистая репутация", который создали специалисты ООО "Бланк банк", лежит разработка банка на основе ИИ - AI Compliance. Технология научилась анализировать деятельность предпринимателей в банке на основе финансовых операций, налоговой нагрузки и коэффициента транзитности: она сравнивает показатели с нормами ЦБ по семи основным и более 10 дополнительным критериям. После анализа сервис показывает оценку, и если уровень опускается ниже нормы, банк показывает рекомендации, благодаря которым предприниматель может поднять рейтинг. "Изменения в требованиях закона и положениях Центрального банка часты, и новые предприниматели не всегда успевают их отслеживать. Ошибка может стоить дорого: блокировка карты или ограничение доступа в интернет-банк", - отмечает директор по продажам банка для бизнеса "Бланк" Екатерина Борщева. Центральный банк анализирует деятельность и смотрит на такие ключевые показатели, как операции по снятию наличных, операции по переводам физлицам, переводы сомнительным контрагентам - как входящие, так и исходящие, налоговая нагрузка, накапливание НДС, хозяйственные платежи, арендная плата, зарплата, коэффициент транзитности, то есть сколько времени деньги живут на счете после поступления до отправки и др. "Продавец маркетплейсов как индивидуальный предприниматель (ИП) получает деньги от продажи товара и, как правило, распределяет их по счетам физических лиц, оплачивает часть товаров, но в основном выводит на карту физического лица. И сумма в месяц может быть любой - от 10 тыс. руб. до 10 млн руб., например, если товар сезонный. И для ЦБ странно, когда ИП получает разные суммы и сразу их выводит, - он может посчитать это отмыванием средств и заблокировать счет предпринимателя, увидев риски нарушения ФЗ-115. В группе риска - начинающие предприниматели, чей доход волнообразный и кто чаще всего выводит деньги на карты физических лиц", - объяснил представитель пресс-службы банка для бизнеса "Бланк". По данным банка, услуга входит в систему нефинансовых сервисов для предпринимателей: у нее есть цена - 500 руб. в месяц, она фиксированная и не зависит от тарифов.\[quote\] https://www.comnews.ru/content/229080/2023-09-28/2023-w39/1008/ne-tolko… \[/quote\] Максим Жаров, менеджер по работе с ключевыми клиентами компании АО "Синимекс-Информатика" ("Синимекс") отметил, что соблюдение 115-ФЗ является одним из ключевых требований для ведения бизнеса, особенно критичным для малого и среднего бизнеса, так как блокировка и последующая проверка могут быть фатальными для компании, даже если она не нарушала закон, поэтому решение может стать успешным на рынке. "Подобные наработки есть в финтехе, но идентичных друг другу решений я не встречал", - добавил он. "Внедрение такого рода ИИ-технологии поможет предпринимателям не только сэкономить время на разрешение бюрократических вопросов, связанных со снятием блокировок по 115-ФЗ, но и выработать привычку работать "чисто" в рамках нового законодательства. AI Compliance - это пример, как можно этично использовать технологии ИИ даже в таком узкоспециализированном направлении, как legal-обслуживание банковских клиентов. Это точно послужит сильным конкурентным преимуществом для "Бланка" - считает Алиса Бобовникова, автор и управляющей менеджер AI системы PM-Brain. Руководитель отдела развития ООО "Бизнес решения" (корпоративный мессенджер Compass) Федор Чернов считает, что сервис завоюет по крайней мере рынок электронной коммерции, но путь к стандарту для всего сегмента МСП еще предстоит пройти: "На рынке есть сервис Rusprofile, в котором можно оценить надежность компании по глобальным метрикам. Но аналога инструмента с использованием ИИ, который способен дать рекомендации предпринимателю, на рынке нет". На вопрос корреспондента ComNews, насколько сложно научить ИИ обрабатывать документы и находить несоответствия им, Максим Жаров ответил, что в сфере Legal tech для создания подобного инструмента требуется огромное количество данных, их стандартизация, разметка, составление ключевых правил сверки и обучения модели. "Мы говорим не о сотнях и не тысячах документов, которые должны быть изучены и схожи. Но как это стандартизировать, если документы могут постоянно видоизменяться, нормативные акты устаревать, и каждый раз это будет требовать изменения ML-модели (machine learning - модель машинного обучения - прим. ComNews)? Есть решения, которые сфокусированы только на локальных и специфичных проверках, чтобы исключить совсем грубые ошибки. Однако с учетом развития генеративных нейросетей и разработки GPT-like-сервисов лидерами ИТ-рынка, есть надежда на объединение баз знаний и других наработок для универсализации решения", - считает Максим Жаров. Ссылка на источник