Заявки на кредит обрабатываются вручную, данные о доходах и рисках собираются из разных систем, решение принимается в течение недель. Большая часть времени тратится на верификацию документов и расчет скоринга.

Агент собирает данные из банковских систем, государственных реестров и бюро кредитных историй, строит скоринг и формирует решение. Оператор подтверждает рекомендации, а клиент получает решение за минуты.

ДО НЕСКОЛЬКИХ МИНУТ
сокращается время на рассмотрение заявки.

НА ~50% СНИЖАЕТСЯ
себестоимость транзакции.

ДО 90% РАСТЕТ
удовлетворенность клиентов.

Финансовые операции по-прежнему отслеживаются вручную, а системы, работающие на основе правил, генерируют большое число ложных срабатываний. В результате внутренние команды перегружены расследованиями и не успевают выявлять сложные мошеннические схемы.

Агент анализирует все транзакции в режиме реального времени, выявляет подозрительные паттерны и объединяет сигналы в единый инцидент. Несколько агентов могут совместно вести расследование: один анализирует алерты, второй проверяет историю клиента, третий формирует отчет и рекомендации.

НА 65%
чаще выявляются случаи мошенничества.

НА 60% СОКРАЩАЮТСЯ
переплаты компании.

МУЛЬТИАГЕНТНЫЙ ПОДХОД
обеспечивает полный цикл AML: от анализа до отчета.

Клиентский онбординг занимает дни: требуются заполнение бумажных форм и ручная проверка документов. Процесс осложняется большим количеством отказов и ошибками в данных.

Диалоговый ассистент собирает документы, извлекает данные с помощью OCR/NLP и проверяет их по базам на соответствие требованиям. Агент подсказывает клиенту дальнейшие шаги и автоматически заполняет заявки в CRM.

ДО НЕСКОЛЬКИХ МИНУТ
сокращается время открытия счета.

РАСТЕТ
число новых клиентов.

ОБЕСПЕЧИВАЕТСЯ
прозрачность и возможность быстро переключиться на оператора.

Юристы и комплаенс-офицеры просматривают десятки страниц контрактов, локальных актов и отчетов вручную. Высок риск пропустить невыгодные условия и нарушение сроков.

Агент собирает документы, сравнивает с шаблонами и нормативами, подсвечивает отклонения и формирует отчет с рекомендациями. Сотрудник проверяет выводы и фиксирует правки.

БОЛЕЕ 90%
точности.

СЕКУНДЫ
вместо сотен человеко-часов занимает анализ тысяч документов.

Мониторинг рисков, ликвидности и соответствия выполняется несколькими подразделениями, использующими разные отчеты и Excel. Нет единой картины состояния, поэтому решения принимаются с задержкой.

Агент собирают данные о доходах, расходах, лимитах и регуляторных требованиях. Затем строит прогнозы, уведомляет о рисках и автоматически инициирует операции в рамках заранее определенных сценариев. Человек только контролирует.

НА 40−50%
растет эффективность процессов.

ДО 60%
времени сотрудников высвобождается за счет автоматизации.

СНИЖАЮТСЯ
операционные риски, обеспечивается непрерывная ликвидность.

Рассмотрение страховых заявлений требует ручной проверки документов и взаимодействия с клиентом; средний срок регулирования: 1−2 недели. Обилие бумажных актов ведет к ошибкам и недовольству клиентов.

Агент извлекает данные из заявлений и фото/видео, классифицирует инцидент, проверяет полис и готовит расчет выплаты. ИИ передает результат специалисту для финального решения, простые случаи закрываются полностью автоматически.

С 30 ДО 7,5 ДНЕЙ
сокращается общее время урегулирования.

СЕКУНДЫ
вместо 15−20 минут занимает проверка покрытия полиса.

64%
страховщиков приоритетно инвестируют в обработку неструктурированных данных, считая этот кейс основным.

Оценка рисков и расчет тарифов базируются на ограниченных анкетных данных и экспертизе андеррайтеров. Низкая прозрачность и длительный цикл принятия решений.

Агент объединяет данные из медицинских, финансовых и поведенческих источников, строит прогнозные модели и предлагает оптимальный тариф и условия. Под контролем специалиста система автоматически обновляет модели по мере поступления новой информации.

НА 43% УВЕЛИЧИВАЕТСЯ
точность оценки рисков.

С ТОЧНОСТЬЮ 99,9%
обрабатываются транзакции.

Инвестконсультанты анализируют отчеты, новости и рыночные данные вручную. Предложения формируются долго и с незначительной персонализацией.

Агент собирает данные о рынке, макроэкономике и клиентском профиле, использует технологию Deep Research для поиска релевантных фактов, и формирует персональный портфель. Диалоговый интерфейс объясняет рекомендации и предупреждает о рисках. Сотрудник утверждает конечное решение.

ЗА МИНУТЫ
готовятся инвестиционные рекомендации.

НА 40%
растет точность оценок риска.

РАСТЕТ
уровень удовлетворенности клиентов и объем кросс продаж дополнительного сервиса.