Сбер с помощью ИИ каждый день проверяет репутацию 300 тысяч контрагентов
Cбер ежедневно проводит более 300 тысяч проверок контрагентов с использованием ИИ-моделей. Раньше ручная проверка занимала до пяти рабочих дней, годовой объём при этом составлял около 250 тысяч кейсов. Теперь сопоставимое количество обрабатывается за день.
Внедрение ИИ в проверку контрагентов служит признаком перехода финансового сектора от пилотных решений к промышленному использованию технологий в ключевых процессах – антифроде, риск-менеджменте и внутреннем контроле. Это пример роста спроса на российские ML-решения, инструменты риск-аналитики и интеграции с базами данных.
Выгода для пользователей заключается в снижении рисков столкнуться с мошенниками и повышении надёжности банковских сервисов. На уровне страны происходит укрепление прозрачности деловой среды и развитие технологической базы. Экспорт подобных решений зависит от внешних ограничений и доверия к российским разработкам.
Переход к автоматическому мониторингу
В ближайшие годы подобные ИИ-решения могут выйти за рамки банковского сектора и распространиться в сферах, где массово востребована проверка контрагентов и их благонадежности. Это телеком, госзакупки, крупный ритейл, промышленность, логистика и сегмент МСП.
Для компаний это знаменует переход к постоянному автоматическому мониторингу партнёров вместо точечных ручных проверок перед сделкой.
Для Сбера такой подход формирует основу для развития сервисов проверки партнёров и продуктовой упаковки ИИ-скоринга как внутреннего инструмента и B2B-сервиса. Экспорт подобных решений возможен главным образом в формате технологической платформы на рынки ЕАЭС, СНГ, БРИКС и дружественных юрисдикций. Однако его масштабы будут зависеть от доступа к локальным данным и регуляторных требований.
Комплексный риск-скоринг
В 2020 году Сбер запатентовал ИИ-систему для проверки юридических лиц на правоспособность и с тех пор демонстрирует системный подход к автоматизации проверки компаний как отдельному технологическому направлению. На этом фоне возрастает роль государственных цифровых сервисов. В 2024 году на сервис «Прозрачный бизнес» было направлено более 652 млн запросов. Это служит подтверждением массового спроса бизнеса на данные о контрагентах.
Параллельно частные игроки внедряют автоматизированный скоринг и массовую проверку клиентов и поставщиков. Интеграция скоринга в 1С помогает перейти к 100% проверке контрагентов и снизить ручную нагрузку на службы безопасности до 10% операций. Это подтверждает кейс «Ремтехкомплекта»: интеграция с 1С позволила автоматически одобрять 90% контрагентов, направляя лишь 10% на ручную проверку специалистами.
В 2024–2025 годах коммерческие системы риск-аналитики практически стали стандартом для бизнеса. Компании переходят от простой проверки по реестрам к комплексному риск-скорингу. Он состоит из оценки санкционных рисков, публикаций в СМИ, финансовых показателей и деловой репутации контрагентов. На этом фоне Банк России фиксирует расширение использования ИИ в финансовом секторе – от антифрода и идентификации до аналитики, прогнозирования и риск-менеджмента. Кейс Сбера с 300 тысячами ежедневных проверок контрагентов вписывается в этот общий тренд.
Зрелость промышленного ИИ
Активное использование ИИ-моделей в финансовом секторе демонстрирует переход к промышленному внедрению этого инструмента в корпоративной безопасности. Автоматизация уже охватывает сотни тысяч операций в день и выходит за рамки отдельных пилотных проектов. Это указывает на зрелость промышленного ИИ на стыке финтеха, кибербезопасности, контроля и больших данных.
Прогнозируется, что в ближайшие пару лет ИИ-скоринг контрагентов начнёт глубже интегрироваться в ERP-системы, 1С, банковские кабинеты и платформы электронного документооборота, а ручная проверка сохранится для сложных кейсов. В перспективе трёх-пяти лет рынок будет двигаться к непрерывному мониторингу и появлению ИИ-агентов, которые как фиксируют риски, так и предлагают варианты решений.
