ИИ и работа с контрагентами: проверка, скоринг, автоматические предупреждения

В бизнесе надежность партнеров – не просто желательное условие, а важный фактор успеха и безопасности. Используя в работе с контрагентами традиционные методы, компания часто теряет в скорости при заключении сделок, требует огромных ресурсов и не всегда способна выявить скрытые риски. На помощь приходит искусственный интеллект, кардинально трансформируя подходы к проверке контрагентов, скорингу клиентов и управлению рисками.

Цифровизация проверки контрагентов

Автоматизация бизнес-процессов затронула все этапы функционирования компании. И проверка контрагентов не исключение. Ручной сбор и анализ данных из множества источников (госреестры, судебные базы, СМИ, соцсети, финансовые отчеты) – трудоемкий и медленный процесс. Технологии ИИ в управлении контрагентами упрощают эту задачу:

1. Автоматизированный сбор данных. ИИ-системы способны в режиме 24/7 мониторить сотни открытых и платных источников по всему миру, собирая актуальную информацию о компании, ее бенефициарах, финансовом состоянии, судебных спорах, репутации.
2. Глубокий анализ и выявление связей. Алгоритмы машинного обучения находят скрытые связи между компаниями и физическими лицами (например, общие учредители, аффилированные структуры), строят карты связей, помогая обнаружить потенциальные конфликты интересов или сомнительные схемы.
3. Интеллектуальный анализ. Работа с контрагентами с помощью ИИ – это не просто сбор данных, а их тщательный анализ на предмет несоответствий, признаков мошенничества или финансовой нестабильности.

Скоринг клиентов: объективная оценка надежности

Скоринг — это оценка потенциальных и текущих партнеров (поставщиков, подрядчиков, дистрибьюторов и т. д.) и клиентов по балльной системе для принятия решений. Проще говоря, это как «рейтинг», рассчитанный на основе важных для вашего бизнеса факторов.

Как это работает:

1. Вы выбираете критерии. Что важно при работе с партнером: надежность, цены, качество товаров/услуг, сроки поставки, финансовая устойчивость, репутация, опыт и т. д.
2. Присваиваете баллы. По каждому критерию партнеру ставите оценку (например, от 1 до 5 или от 0 до 100).
3. Считаете общий балл. Все оценки складываете или взвешиваете (более важным критериям даете больший «вес»).
4. Принимаете решение. Чем выше общий балл (скоринг), тем надежнее и выгоднее партнер.

Главная цель: принимать объективные решения о сотрудничестве на основе цифр и фактов, а не ориентироваться на собственные ощущения или личные связи.

В отличие от простых чек-листов, ИИ-скоринг:

• Учитывает множество факторов. Финансовые показатели, история судебных разбирательств, репутационные риски, отраслевые особенности, география деятельности, качество корпоративного управления.
• Обеспечивает объективность. Минимизирует человеческий фактор и предвзятость, опираясь на данные и предварительно настроенные модели.
• Прогнозирует риски. Позволяет не только оценить текущее состояние, но и спрогнозировать вероятность наступления неблагоприятных событий (дефолт, срыв поставок, судебные иски) в будущем.

Пример: Т-Банк.

Проблема: традиционный скоринг малого и среднего бизнеса (МСБ) часто основан на ограниченной финансовой отчетности, что не дает полной картины надежности. Банк нес риски выдачи кредитов ненадежным компаниям.

Решение: разработка собственной ИИ-системы для скоринга клиентов — юридических лиц. Система анализирует не только бухгалтерию, но и другие альтернативные данные: историю транзакций компании и ее владельцев в самом банке, сведения из открытых источников (реестры, сайт компании, отзывы), активность в интернете, геолокацию. Сейчас в Т-Банке порядка 90% решений по выдаче кредитов бизнесу принимается с помощью ИИ.

Используемые технологии ИИ: машинное обучение для построения прогнозных моделей, анализ больших данных (Big Data), NLP для анализа текстовой информации.

Результаты:

• ИИ сделал оценку кредитоспособности более точной (благодаря выявлению компаний с высоким риском дефолта, которые могли бы пройти традиционный скоринг).
• Снизил уровень просроченной задолженности (NPL), поскольку более тщательно оценивается надежность потенциального заемщика.
• Ускорил принятие решений, так как автоматизированный скоринг позволяет быстрее обрабатывать заявки на кредитование МСБ.

Автоматические уведомления о рисках

Один из самых мощных инструментов ИИ в управлении рисками – система автоматических уведомлений о рисках.

Как это работает:

1C: Управление торговлей

Арендуйте без покупки лицензий

Обновления включены в стоимость

Тестировать бесплатно

1. Непрерывный мониторинг. После первоначальной проверки и скоринга ИИ продолжает отслеживать ключевые события, связанные с контрагентом.
2. Мгновенные оповещения. При выявлении негативных сигналов (падение кредитного рейтинга, новый судебный иск, смена ключевых бенефициаров, негативные новости) система автоматически генерирует и отправляет оповещение ответственному менеджеру или службе безопасности.
3. Проактивное управление. Позволяет компании мгновенно реагировать на изменения, пересматривать условия сотрудничества, запрашивать дополнительные гарантии или приостанавливать сделки, минимизируя потенциальные убытки и репутационный ущерб.

Пример: Сбер и комплексная платформа «СберКонтакт».

Проблема: группа Сбер имеет огромное количество контрагентов (поставщики, клиенты, партнеры) по самым разным направлениям бизнеса. Требовалась единая система для управления рисками на всех этапах жизненного цикла контрагента: от первичной проверки до постоянного мониторинга и автоматических уведомлений о рисках.

Решение: разработка и внедрение корпоративной платформы «СберКонтакт». Платформа совмещает:

• проверку контрагентов с помощью ИИ (автоматический сбор и анализ данных из госреестров (ЕГРЮЛ/ЕГРИП), Федресурса, картотек арбитражных дел, сайта ФНС, СМИ, соцсетей, санкционных списков);
• скоринг клиентов/поставщиков (присвоение рейтинга надежности на основе комплексного анализа);
• круглосуточный поиск негативных событий (судебные иски, банкротства, смена директора/учредителей, попадание в санкционные списки, негативные новости);
• автоматические уведомления (мгновенные сообщения ответственным сотрудникам при выявлении рисков).

Используемые технологии ИИ: машинное обучение, NLP, компьютерное зрение (для анализа документов).

Результаты:

1. ИИ уменьшил финансовые потери благодаря предотвращению сделок с ненадежными контрагентами или партнерами, попавшими под санкции, на этапе входа.
2. Сократил репутационные риски из-за уменьшения случаев сотрудничества с компаниями, замешанными в скандалах или незаконной деятельности.
3. Увеличил эффективность работы юристов за счет ускорения анализа договоров и выявления рисковых условий, что освободило юристов для сложных задач.

Автоматизация комплаенс-процедур

Представьте, что вам нужно убедиться, что человек, с которым вы собираетесь сотрудничать, надежный. Вместо того, чтобы копаться в интернете и проверять все вручную, вы используете специальное решение, которое сделает это за вас автоматически. Компьютерные программы помогают убедиться, что ваши деловые партнеры (поставщики, клиенты и т. д.) надежные и не связаны с чем-то плохим, например, с отмыванием денег или санкциями.

Как это работает:

1. Загрузка данных контрагента. Вы вносите данные о контрагенте (название компании, ИНН, ФИО директора и т. д.) в программу.
2. Автоматическая проверка. Программа автоматически проверяет эту информацию по разным базам данных (например, список террористов, список компаний под санкциями, реестр дисквалифицированных лиц, информация о банкротстве и т. д.).
3. Оценка рисков. Программа оценивает риски, связанные с работой с этим контрагентом, и выдает отчет.
4. Мониторинг. Программа продолжает следить за информацией о контрагенте и уведомляет вас, если что-то изменилось (например, контрагент попал в список санкций).

Это нужно, чтобы:

• не работать с ненадежными людьми (избежать сотрудничества с компаниями, которые занимаются незаконной деятельностью);
• не нарушить закон (соблюдать требования законодательства о противодействии отмыванию денег и финансированию терроризма (ПОД/ФТ));
• сэкономить время и деньги (позволяет быстро и эффективно проверять контрагентов, экономя ресурсы сотрудников).

ИИ в бизнесе: преимущества внедрения

Собрали ключевые выгоды цифровизации проверки контрагентов, подтвержденные практикой:

1. Раннее выявление угроз. Автоматические уведомления о рисках позволяют действовать на опережение, а не ликвидировать последствия.
2. Глубокий анализ. Проверка контрагентов с помощью ИИ и скоринг клиентов на основе множества структурированных и неструктурированных данных дают более полную картину надежности, чем ручные методы.
3. Значительное снижение рисков. Предотвращение мошенничества, срывов поставок, кредитных дефолтов и санкционных штрафов напрямую влияет на финансовый результат.
4. Скорость и масштабируемость. Работа с контрагентами при помощи ИИ позволяет обрабатывать огромные объемы данных и контрагентов со скоростью, необходимой для современного бизнеса, экономя тем самым время и ресурсы.

Заключение

Технологии ИИ в управлении контрагентами перестали быть экзотикой. Это необходимый инструмент для любого бизнеса, стремящегося к безопасному и эффективному росту.

ИИ сейчас используется везде, даже в сервисах 1С. В Маркет42 вы найдете подходящий для вашего бизнеса продукт. Применение ИИ для оценки надежности партнеров и управления связанными с ними рисками – это стратегическое преимущество, позволяющее строить долгосрочные и надежные партнерские отношения в условиях растущей сложности и неопределенности бизнес-среды.