AI-агенты для банков

Многоагентная система для финтеха на институциональной памяти

Агенты BASE ведут скоринг, антифрод и поддержку клиентов, опираясь на единую память G-Brain — историю операций, контекст клиента и регуляторный контур.

Обсудить проект

Что болит

Легаси-стек и регуляторика съедают скорость

01

Разрозненные системы

Скоринг, CRM, антифрод и поддержка живут в разных базах. Каждое решение принимается вслепую, без полной картины клиента.

02

Комплаенс тормозит запуск

Любое изменение процесса упирается в согласования и аудит. Регуляторные требования растут быстрее, чем команда успевает их закрывать.

03

Поддержка не масштабируется

Рост клиентской базы требует линейного роста штата. Операторы тратят время на поиск истории вместо решения вопроса.

Решение BASEMIND

Агенты с памятью банка, а не с чистого листа

BASE строит многоагентную архитектуру поверх G-Brain — корпоративной памяти, где хранится контекст клиента, история транзакций и регуляторные ограничения. Агенты скоринга, антифрода и поддержки обращаются к одной памяти, поэтому решения согласованы между собой и объяснимы для аудита.

Единая память G-Brain

Контекст клиента, история операций и регуляторные правила хранятся в одном месте и доступны всем агентам одновременно.

Разделение ролей

Отдельные агенты для скоринга, антифрода, поддержки и комплаенс-проверок работают параллельно и передают друг другу контекст без потерь.

Аудируемость решений

Каждое действие агента фиксируется с обоснованием. Регулятор и внутренний контроль получают полную трассировку решений.

Как это работает

Внедрение идёт поверх текущего стека, без остановки процессов

  1. 01

    Аудит данных и процессов

    Разбираем текущие источники данных, регламенты и точки принятия решений. Определяем, какие процессы отдать агентам первыми.

  2. 02

    Сборка G-Brain

    Подключаем CRM, скоринговые модели, антифрод-логи и нормативную базу в единую память с разграничением доступа.

  3. 03

    Настройка агентов

    Разворачиваем агентов под конкретные задачи — скоринг заявок, детекцию аномалий, обработку обращений — с проверкой на исторических данных.

  4. 04

    Пилот и контролируемый запуск

    Запускаем систему на ограниченном сегменте, сверяем решения агентов с решениями команды, затем расширяем периметр.

Ожидаемый эффект

Что меняется в цифрах

-40%

снижение времени обработки заявки на скоринг

×3

рост числа обращений, закрытых без эскалации на оператора

24/7

непрерывный мониторинг антифрод-сигналов без пересменки

6 нед.

до первого пилота на реальных данных банка

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Как обеспечивается соответствие регуляторным требованиям?

G-Brain хранит регуляторный контур как часть памяти, а каждое решение агента сопровождается обоснованием, доступным для внутреннего и внешнего аудита.

Нужно ли менять существующий IT-ландшафт?

Нет. Система подключается к текущим базам данных и сервисам через интеграции, не требуя замены ядра банковских систем.

Как хранятся данные клиентов внутри G-Brain?

Память разворачивается в контуре банка с разграничением доступа по ролям, шифрованием и журналированием обращений к данным.

Можно ли начать с одного процесса, например антифрода?

Да. Архитектура позволяет запускать отдельных агентов независимо и добавлять новые роли по мере готовности.

Кто контролирует решения агентов на старте?

На пилотной фазе решения агентов сверяются с решениями команды, и запуск в полноценную эксплуатацию происходит только после подтверждения точности.

Обсудим архитектуру для вашего банка

Покажем, как G-Brain и многоагентная система лягут на ваш стек и регуляторные требования, на примере одного процесса.

Обсудить проект