Svaya для банков

Готовые ИИ-решения для банка на ваших серверах

  • Это 15 технических решений нашей платформы Svaya на языковых моделях (LLM) для банков за пределами первой пятерки по активам.
  • От оценки каждого разговора с клиентом до очереди сигналов о подозрительных операциях, разобранной к утру.
  • Персональные данные и банковская тайна остаются в вашем контуре (сети, которую контролирует ваш банк), каждый ответ языковой модели проверяется правилами по 152-ФЗ о персональных данных, 218-ФЗ о кредитных историях и требованиям ЦБ к защите информации и записывается в журнал действий.
  • Технические решения с режимом «Запуск на своих данных» можно проверить на своем файле на витрине (демонстрационном сайте) svaya.bm-it.ru бесплатно, до разговора с нами.
ЦифраТ-БанкБКСУралсибКолвирЕдиный ЦУПИС
Что готово

Что готово на платформе для банков

Каждое техническое решение уже запущено на нашем образце данных на витрине платформы svaya.bm-it.ru. Запись запуска на карточке показывает шаги, время каждого шага и результат, а там, где стоит режим «Запуск на своих данных», вы можете запустить то же техническое решение на своем файле.

Что означают плашки на карточках
  • OCR. Распознавание текста со сканов и фотографий документов, постранично.
  • RAG. Поиск по вашим документам, ответ языковой модели опирается на найденные фрагменты и ссылается на источник.
  • Маскирование ПДн. Персональные данные заменяются условными обозначениями до отправки текста во внешнюю языковую модель.
  • ML-модель. Оценку риска и порядок разбора по важности считает классическая модель машинного обучения, языковая модель в этом не участвует.
  • Проверка правилами. Документ или ответ сверяет с вашими правилами обычный код, языковая модель в этой сверке не участвует.
  • Извлечение данных. Значения из документа переносятся в поля вашей учетной системы.
  • Последнее слово за человеком. Итог работы платформы уходит на подтверждение вашему сотруднику, автоматического действия нет.
  • Процесс ведет платформа. Платформа сама проходит шаги от приема задачи до заранее заданной контрольной точки (обычно это черновик вывода по задаче, который подтверждает человек).

Svaya.Документы

Проверка договора на соответствие своду требований

Такую проверку обычно делают ручной вычиткой. Один юрист заметит, что пункта об ответственности в договоре нет, другой этого не заметит.

Запуск на своих данныхML-модельOCRМаскирование ПДн

Ответы по внутренним документам компании

Регламент есть, но нужный пункт в нем нередко ищут долго. Проще спросить коллегу, а тот ответит по памяти и может назвать отмененное правило.

Запуск на своих данныхRAGПроверка правиламиOCRМаскирование ПДн

Это общее для всех отраслей техническое решение платформы. В банке оно применимо к регламентам, продуктовым условиям и кадровым политикам.

Svaya.Клиенты

Оценка каждого разговора с клиентом, а не каждого сотого

По нашим наблюдениям, руководитель группы операторов успевает разобрать 2-3 разговора из 100, а о разговоре, после которого клиент ушел недовольным, узнает по жалобе, потому что запись до жалобы не слушали.

Обсудить внедрениеRAGМаскирование ПДн

Обращение клиента, закрытое действием, а не ответом

Простой чат-бот отвечает словами, а клиенту часто нужно действие (перевыпустить карту, изменить лимит, сменить номер телефона для уведомлений). На фразе «передаю оператору» польза бота заканчивается.

Готовый примерПоследнее слово за человекомПроцесс ведет платформаМаскирование ПДн

Svaya.Риски и комплаенс

Карта персональных данных в файлах компании, пока их не нашла проверка

Сканы паспортов и анкеты копятся в общих папках и почте годами, и где именно они лежат, выясняют обычно уже на проверке Роскомнадзора.

Обсудить внедрениеПроверка правиламиOCRМаскирование ПДн

Оценка риска по заявке с проектом условий на выходе

Число кредитных заявок нередко растет быстрее штата, который их разбирает, и время ответа по заявке становится узким местом продаж.

Готовый примерИзвлечение данныхПоследнее слово за человекомOCRПроцесс ведет платформа

Очередь сигналов о подозрительных операциях, разобранная к утру

Такая очередь часто растет быстрее, чем аналитики успевают ее разбирать, и настоящая подозрительная операция ждет в общей очереди наравне с ложными срабатываниями.

Готовый примерML-модельПоследнее слово за человекомПроцесс ведет платформаМаскирование ПДн

Комплексная проверка контрагента до сделки, одним сводом

Проверка контрагента собирается руками из нескольких источников (от ЕГРЮЛ до картотеки арбитражных дел), нередко занимает дни и зависит от внимательности конкретного сотрудника.

Готовый примерRAGПоследнее слово за человекомOCRПроцесс ведет платформа

Подача сведений на учетный портал по документу, без ручного перебивания

Сведения на порталы государственных и отраслевых систем учета перебиваются из документов руками, а привычные программные роботы часто ломаются при смене интерфейса портала.

Готовый примерИзвлечение данныхПоследнее слово за человекомOCRПроцесс ведет платформа

Волна напоминаний о продлении, готовая к запуску

Часть клиентов не продлевает договор (вклад, страховку к кредиту или пакет услуг), потому что напоминания уходят поздно или всем подряд одним текстом, а в банке о непродленном договоре узнают после его окончания.

Готовый примерПоследнее слово за человекомПроцесс ведет платформаМаскирование ПДн

Svaya.Финансы

Срабатывания мониторинга платежей по важности, с объяснением

По нашим наблюдениям, правила мониторинга платежей срабатывают сотни раз в сутки. Разбирают их обычно по порядку поступления, поэтому срабатывание, за которым стоит реальное нарушение, ждет своей очереди.

Запуск на своих данныхML-модельМаскирование ПДн

Ответ по кредитной заявке с объяснением, почему именно такой

Заявка проходит скоринг, проверку доходов и проверку по стоп-факторам, а на выходе нередко стоит «отказ» без причины, которую можно показать клиенту и регулятору.

Готовый примерML-модельПроверка правиламиПоследнее слово за человекомOCR

Svaya.Закупки

Рабочий стол закупщика

Закупка чаще всего идет в переписке и таблицах. Контрагента проверяют, комплектность заявок сверяют, свод предложений и обоснование цены собирают руками.

Запуск на своих данныхRAGПроверка правиламиПоследнее слово за человекомМаскирование ПДн
Расчет

Посчитайте эффект оценки разговоров для своего контакт-центра

Введите три числа. Параметры расчета показаны под результатом и подтверждаются на бесплатной диагностике (первом шаге пилота, он описан ниже). Пилот заменяет эту оценку замером эффекта на ваших данных.

Высвобождается часов в год0
Денежный эффект в год0 руб.
Ваши расходы в год на обращения к языковой модели и аренду серверов (в расчете взяты облачная языковая модель и аренда серверов под платформу)0 руб.

Параметры расчета
  • По нашей оценке, на ручной проверке остается 35% нынешних трудозатрат на контроль качества. Разговоры, в оценке которых языковая модель не уверена, платформа помечает сама и отдает специалисту контроля качества, остальные проходят без ручной проверки.
  • Обращения к языковой модели на разбор одного разговора стоят около 3 руб. по тарифам российских поставщиков языковых моделей на отложенную (пакетную) обработку. В закрытом контуре платы за обращения нет, расход идет на свои серверы с видеокартами.
  • Если серверы под платформу (без видеокарт) арендуются у вашего облачного провайдера, они стоят около 40 тыс. руб. в месяц, оплата идет напрямую провайдеру.
  • Проверяются все разговоры, даже если вы ничего не меняете в штате.

Расчет по вашим данным и нашим параметрам на 2026 год. Стоимость лицензии в расчет не входит, она зависит от объема обработки (числа разобранных разговоров в год), и мы называем ее после диагностики.

Рынок

Публичные кейсы банков по этим задачам

Что получили компании вашей отрасли от внедрений по тем же задачам. Цифры взяты из их собственных публикаций и отраслевых СМИ, у каждого кейса год публикации. Эти кейсы показывают, где эффект уже подтвержден.

Оценка разговоров в контакт-центре

  • Московский кредитный банк с вендором речевой аналитики ЦРТ (2021–2024) поднял покрытие контролем качества с 2% до 78% звонков и долю вопросов, решенных с первого обращения, до 82,5%, а продажи на 15%.
  • ОТП Банк на платформе контакт-центра Naumen (2023–2026) снизил число обращений клиентов в ЦБ на 25%.
  • Альфа-Банк (2020) поднял продажи на 9-12% при 100% контроле качества.

Ответы сотрудникам по внутренним документам

  • Совкомбанк с ИИ-помощником для сотрудников «Сова» (2024–2025) закрывает 99% типовых запросов и экономит около 310 тыс. часов в год, а пользуются «Совой» ежедневно более 80% сотрудников.

Мониторинг подозрительных операций и контрагентов

  • В мониторинге контрагентов Альфа-Банк (2026) проводит 65% корпоративных сделок через цепочку ИИ-проверок и сокращает время ответа по сделке примерно до 45 минут.
  • В этой цепочке мошенничество обнаруживает классическая модель машинного обучения, а языковая модель добавляет объяснение и порядок разбора по важности.
  • Отдельных продуктов с языковой моделью для мониторинга подозрительных операций и контрагентов на рынке пока почти нет, ниша только формируется.

Письма клиентам под сегмент

  • Альфа-Банк (2026) с текстами рассылок, которые пишет языковая модель, поднял конверсию рассылок на 16%.

Полная подборка кейсов по отрасли, с метриками и источниками, собрана в каталоге юзкейсов.

Пилот

Как проходит пилот в банке

  1. 1

    Диагностика задачи и данных

    Выбираем одну задачу и измеримую метрику. Метрикой может быть доля разговоров, проверенных без участия руководителя группы операторов. Начинаем с данных без банковской тайны.

  2. 2

    Запуск на ваших серверах

    Ваши ИТ-специалисты разворачивают платформу в вашем контуре, ваша команда запускает выбранную на диагностике задачу на своих данных. Ответы платформы проверяет ваш специалист по этой задаче, пока метрика не подтверждена.

  3. 3

    Масштабирование на следующие задачи

    Следующие задачи подключаются к той же установке платформы. Выделенная под платформу часть сети и ее доступы к вашим системам уже согласованы со службой безопасности.

Как устроена сделка

Бессрочная лицензия на платформу

Лицензия нужна на каждую установку платформы на ваших серверах. Она действует на основную версию платформы, номер которой указан в лицензионном договоре. Первый год технической поддержки и обновлений входит в стоимость лицензии, а со второго года поддержку вы оплачиваете ежегодно по этому договору.

Пилот идет в счет годовой лицензии на задачу

Прикладные задачи (например, разбор входящих счетов или ответы сотрудникам по регламентам) лицензируются отдельно от платформы, по годам. Диагностика (шаг 1) бесплатна. После нее вы оплачиваете вперед первый год лицензии на задачу, выбранную для пилота. Запуск и масштабирование (шаги 2 и 3) идут в счет этой оплаты, поэтому отдельно за пилот платить не нужно. Если пилот не дал согласованного значения метрики, продлевать эту лицензию вы не обязаны.

За свою работу в пилоте мы денег не берем

Платформу разворачивают ваши ИТ-специалисты, а от нас консультации и приемки результата на контрольных точках пилота.

Интеграции сверх готовых подключений и перевод в промышленную эксплуатацию оплачиваются отдельно

Готовые коннекторы к 1С и системам с протоколом MCP настраивает ваша команда в пилоте. Остальные интеграции и перевод в промышленную эксплуатацию, то есть запуск для всех сотрудников после пилота, оцениваются и оплачиваются отдельно.

Облако, чтобы попробовать без своих серверов

Облако оплачивается за каждое рабочее место, а первые 30 дней бесплатны.

Как определяется стоимостьОтдельная страница описывает, кто рассчитывает стоимость лицензии на платформу Svaya, от чего эта стоимость зависит и как устроена бессрочная лицензия.Открыть страницу о стоимости

Что проверит ваша служба безопасности

  • Контур. Закрытый, без доступа в интернет. Установку разворачивает ваша команда по документации, административного доступа к ней у нас нет.
  • Персональные данные. Маскируются до отправки за пределы контура, если языковая модель облачная. Это 28 категорий по нашему перечню, от ФИО до номера счета.
  • Спорный случай. Если платформа не уверена, персональные это данные или нет, она заменяет их условным обозначением. В закрытом контуре текст наружу не уходит вовсе.
  • Журнал действий. Каждая запись содержит контрольную сумму предыдущей, поэтому правка задним числом видна.
  • Правила соответствия. Лежат в файлах пакета задачи (набора правил и настроек под конкретную задачу), у каждого правила ссылка на норму.
  • Какие это нормы. Общий для всех отраслей 152-ФЗ о персональных данных плюс нормы вашей отрасли в том же пакете.
  • Для банка. В пакете задачи лежат правила по 218-ФЗ о кредитных историях и требованиям ЦБ к защите информации.
  • Состав поставки. Перечень компонентов (SBOM) для сканера уязвимостей входит в поставку. Исходный код передается по условиям поставки или через депонирование, то есть хранение кода у третьей стороны.
Куда дальше

Задачи, с которых начинают в этой отрасли

Задача попадает сюда, если ее технические решения есть в каталоге для вашей отрасли.

Заявка

Обсудить пилот в банке

Опишите задачу в двух словах. Руководитель ИИ-направления БизнесМатики ответит предложением, где названы задача, метрика, срок и то, что нужно от вашей службы безопасности.

Хотите сначала запустить техническое решение сами? Заведите учетную запись на витрине и запустите техническое решение на своем файле. Для заявки учетная запись не нужна.