LLM В БАНКОВСКОМ КОНТУРЕ

Внедрение LLM в банке: агенты с институциональной памятью

Строим агентов для скоринга, антифрода, поддержки и комплаенса поверх G-Brain — единой памяти банка, где каждое решение объяснимо и проходит аудит.

Обсудить проект

Что болит

Данные разбросаны, регулятор требует объяснений, поддержка съедает бюджет

01

Легаси и разрозненные системы

История клиента, скоринговые модели и логи операций живут в десятках несвязанных систем. Интеграция обходится дороже самого проекта.

02

Регуляторный периметр

Требования ЦБ и 152-ФЗ обязывают объяснять каждое решение модели. Черный ящик из открытого API здесь не проходит проверку.

03

Дорогая поддержка и комплаенс-проверки

Сотни операторов обрабатывают однотипные запросы клиентов и вручную проверяют операции на признаки мошенничества.

Решение BASEMIND

Память вместо очередной надстройки над GPT

BASE строит контур на G-Brain — институциональной памяти банка, где хранятся контекст клиента, история операций и регуляторные нормы. Многоагентная архитектура разводит задачи скоринга, антифрода и поддержки по отдельным агентам с разным уровнем доступа, но общей памятью и единым контуром аудита.

G-Brain как единая память

Контекст клиента, история операций и регламенты банка живут в одном слое, доступном всем агентам без дублирования данных.

Многоагентная архитектура

Отдельные агенты на скоринг, антифрод и поддержку работают параллельно, с разграничением прав и данных по контуру.

Комплаенс из коробки

Каждое решение агента логируется, привязано к источнику данных и объяснимо для внутреннего и внешнего аудита.

Как это работает

От аудита контура до продакшена — без остановки текущих систем

  1. 01

    Аудит контура

    Разбираем данные, системы и регуляторные ограничения конкретного банка.

  2. 02

    Проектирование G-Brain

    Строим память под продукты банка: регламенты, историю операций, клиентский контекст.

  3. 03

    Пилотный агент

    Запускаем один контур — поддержку или антифрод — на реальном трафике с ограниченным периметром.

  4. 04

    Масштабирование

    Подключаем остальные агенты, расширяем память и встраиваем контур в систему комплаенса банка.

Ожидаемый эффект

Что меняется после внедрения

-40%

нагрузка на линию поддержки за счет обработки типовых обращений агентом

×3

скорость обработки заявок на скоринг без потери точности

24/7

непрерывная работа антифрод-агента без выходных и смен

6 нед.

до первого пилота в проде на ограниченном контуре

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Как LLM встраивается в контур без нарушения требований ЦБ и 152-ФЗ?

Агенты работают в закрытом контуре банка, каждое решение логируется с привязкой к источнику данных. Это дает готовый след для внутреннего и внешнего аудита.

Что такое G-Brain и почему это не просто RAG?

G-Brain — это слой институциональной памяти: он хранит связи между клиентом, операциями и регламентами, а не просто индексирует документы для поиска.

Сколько времени занимает внедрение первого агента?

Первый пилот на ограниченном контуре — обычно поддержка или антифрод — запускается за 6 недель от старта аудита.

Как обеспечивается объяснимость решений агента для аудита?

Каждое решение фиксируется вместе с использованными данными и шагами рассуждения агента, что позволяет восстановить логику для проверяющего.

Можно ли использовать существующую инфраструктуру банка, включая закрытый контур и on-premise?

Да, G-Brain и агенты разворачиваются в периметре банка, включая on-premise и изолированные сети без выхода во внешний интернет.

Обсудим внедрение LLM в вашем банке

Разберем контур, данные и регуляторные ограничения на созвоне и предложим план первого пилота.

Обсудить проект