BTC $67 359 -0.21%Золото $2 341 +0.55%USD/RUB 93.42 +0.43%EUR/RUB 101.77 +0.38%Brent $67.24 -0.81%МосБиржа 2 854 +1.02%BTC $67 359 -0.21%Золото $2 341 +0.55%USD/RUB 93.42 +0.43%EUR/RUB 101.77 +0.38%Brent $67.24 -0.81%МосБиржа 2 854 +1.02%BTC $67 359 -0.21%Золото $2 341 +0.55%USD/RUB 93.42 +0.43%EUR/RUB 101.77 +0.38%Brent $67.24 -0.81%МосБиржа 2 854 +1.02%
Юрлица
МП
Korp&Co visual
Металлинвестбанк переводит факторинг на алгоритмы искусственного интеллекта
#31840 · 14.05.2026
Юрлица

Металлинвестбанк переводит факторинг на алгоритмы искусственного интеллекта

Сергей Востриков из Металлинвестбанка представил на конференции АФК стратегию роботизации факторинговых операций. Банк тестирует ИИ-ассистентов для автоматизации проверки документов и выявления мошеннических схем, стремясь сократить время обработки заявок и минимизировать риски без расширения штата риск-менеджеров.

Сергей Востриков из Металлинвестбанка представил на конференции АФК стратегию роботизации факторинговых операций. Банк тестирует ИИ-ассистентов для автоматизации проверки документов и выявления мошеннических схем, стремясь сократить время обработки заявок и минимизировать риски без расширения штата риск-менеджеров.

Технологический стек, который внедряет банк, охватывает интеллектуальное распознавание счетов и актов, а также автоматическую сверку финансовой отчетности. Система способна анализировать логистические маршруты и рыночные цены, чтобы подтверждать реальность сделок. Для борьбы с фиктивной дебиторской задолженностью используется графовый анализ, выявляющий скрытые связи между компаниями.

Безопасность данных обеспечивается развертыванием моделей внутри закрытого контура компании по принципу On-Premise. В облачной среде данные проходят глубокую анонимизацию, а доступ к системе жестко разграничен ролевой моделью. По словам Вострикова, переход от выборочного контроля к полной автоматизации анализа всего входящего потока стал операционной необходимостью для снижения влияния человеческого фактора на скоринг. Сейчас проект находится на стадии тестирования моделей на синтетических данных.

Комментарии (0)

Оставить комментарий

Пока нет комментариев. Будьте первым!