BANK OS · Коммерческое предложение

Автономный ИИ-Банк 2.0

Слой знаний (Knowledge Layer) на платформе BANK OS — графовой операционной системе для ИИ-агентов, где банковские процессы выполняются под управлением специализированных ИИ-агентов.

02

Кратко о предложении

Банк, где процессами управляют ИИ-агенты

Первый в России по-настоящему автономный ИИ-Банк — от привлечения клиента до отчётности перед регулятором под управлением специализированных агентов на платформе BANK OS.

4%

CIR — против 29–30% у Сбербанка и 40%+ у большинства крупных банков

40

человек в команде запуска ключевых продуктов вместо сотен сотрудников

6–10

недель до пилота; 8–12 месяцев до полной рабочей модели

100%

автоматизация отчётности перед ЦБ: баланс, закрытие дня, нормативы Н1–Н25

Бесшовная связка банковских продуктов с экосистемой партнёра — от привлечения клиента до вкладов, кредитов и платежей. Решение разворачивается в контуре банка (on-premise) и полностью отвечает требованиям ЦБ по искусственному интеллекту и информационной безопасности.

03

Проблема

Почему классическая модель банка даёт высокий CIR

Высокий CIR — почти всегда сочетание слабой выручки и тяжёлых расходов.

1.

Падение комиссионных доходов

Эквайринг, платежи, карты — маржа комиссионного бизнеса сжимается год за годом.

2.

Дорогая сеть отделений и банкоматов

Большой физический бэк-офис — фиксированные издержки, которые не масштабируются вместе с выручкой.

3.

Ручные процессы в комплаенсе

Проверки клиентов (KYC), борьба с отмыванием (AML) и операционная работа — вручную, медленно, дорого.

4.

Высокие резервы и кредитный стресс

Плюс медленная реакция на изменения регулятора и экономики — расходы растут быстрее доходов.

Поэтому мы отказываемся от модели банка с сотнями сотрудников и филиалами и строим полностью цифровой ИИ-Банк, где операционные процессы автоматизированы на новом уровне.

04

Ядро платформы

Что такое BANK OS

Бизнес-логика, CRM и бизнес-досье построены на научной модели «Каузальные графы учётных событий» (CGAE, Causal Graphs of Accounting Events) — DOI: 10.5281/zenodo.20597707, CC BY-SA 4.0.

·

Всё — связанные события, не строки

Каждый объект учёта представлен направленным графом; рёбра — отдельные учётные события.

·

Неизменяемые версии

Любое изменение порождает новую версию графа. Старые данные не перезаписываются — история без потерь.

·

Главная книга «на лету»

Собирается обходом всех версий графов на отчётную дату — одновременно РСБУ, МСФО и управленческий учёт.

·

Materiality gate

Принцип существенности решает, нужна ли новая версия — мелкие изменения не плодят лишние версии.

Каузальный DAG для кредитного скоринга

Возраст

Доход

Кредитная история

Занятость

Образование

Дефолт

05

Отличие от RAG

Причинность, а не просто поиск

RAG найдёт документ и факт: «минимальный доход — 80 тыс.». BANK OS выстроит причинную связь: «если поднять порог до 100 тыс., дефолты упадут на 12%, одобрения сократятся на 18%».

Критерий	RAG / реляционная АБС	BANK OS / CGAE
Причинность	Поиск по базе: «минимальный доход — 80 тыс.»	Причинный вывод: «порог 100 тыс. → дефолты −12%, одобрения −18%»
История данных	Перезапись: прежнее значение теряется	Неизменяемые версии: каждое изменение сохранено навсегда
Трансформация	Потеря аналитики при сборке отчётов	Субграфы измерений сохраняют детализацию для РСБУ, МСФО и управленки сразу
Аудит ИИ (XAI)	Действие зафиксировано, обоснования нет	Каузальная цепочка: почему принято решение и на каких данных
Смена модели ИИ	Требует переобучения и миграции данных	Один параметр конфигурации — граф и память не трогаются

Граф-СУБД: сейчас FalkorDB, запланирован переход на MemGraph (потоковая обработка + Kafka, лучшая OLAP-производительность). Переход не требует изменений бизнес-логики — смена СУБД на уровне конфигурации оркестратора.

06

Архитектура

Из чего состоит BANK OS

Платформа организует работу ИИ-Банка вокруг пяти слоёв модулей — от учёта до ликвидности.

Ликвидность и Казначейство

Модуль ИИ-Казначейства (Liquidity Forecasting)

Модуль предиктивного динамического ценообразования

Фронт-офис и Customer Experience

Диалоговый ИИ-Фронт

Предиктивный маркетинг и NBO (Next Best Action)

Управление рисками и комплаенс

Интеллектуальный KYC и Онбординг

Предиктивный Антифрод и AML (115-ФЗ)

АБС и Учёт

Автономный Главный Регистр (AI-Ledger)

Автоматизированный Опердень (Predictive End-of-Day)

Агентная среда и Слой Знаний

Оркестратор ИИ-агентов (AI Agent Mesh) + XAI

Мониторинг деградации данных (Data Drift + CDI/RDM)

07

Карточный процессинг

Гибридная модель на 1 млн клиентов

Быстрый детерминированный контур (Fast Path, до 50 мс) обрабатывает транзакцию в реальном времени; агенты берут на себя 60–70% операций асинхронно: споры, AML, клиентский сервис, отчётность, пересмотр лимитов.

1.5M

карт на 1 млн активных клиентов (~1,5 на клиента)

5–10M

транзакций в день · 58–115 TPS в среднем, 300–600 TPS в пике

≤300мс

полный цикл авторизации · ≤20мс скоринг мошенничества внутри пути

99,999%

требуемая доступность — не более 5 минут простоя в год

LLM никогда не стоит в пути авторизации. Средняя задержка LLM 200мс–5с несовместима с лимитом 300мс. Данные карт изолированы — LLM не видит номер карты (PAN) и CVV. Баланс и проводки — только целочисленная арифметика, без вероятностей (PCI DSS / 382-П ЦБ РФ).

08

Где работает агент

Быстрый контур + слой агентов

Ни одна функция процессинга не остаётся без ИИ. Где счёт идёт на миллисекунды — агент работает «метауровнем», не вмешиваясь в сам путь авторизации.

Слой	Тип / срок	Агенты и компоненты	Действие
Быстрый контур	до 50 мс	Rule Engine · ML-скоринг · Redis	Одобрить / отклонить / пометить → Kafka
Слой обогащения	до 30 сек	Агент-следователь по фроду · Энергетическая модель (EBM)	Разбор пометки; новые схемы; обогащение графа CGAE
Слой аналитики	минуты–часы	AML-мониторинг · риск портфеля	Поиск сообществ; пересмотр лимитов; чарджбэки; отчётность 407-П / XBRL
Операционный слой	агент + человек	Клиентский сервис · KYC · NBO · фрод-операции	До 80% запросов без оператора; персональные предложения

Двухуровневая защита от мошенничества: XGBoost (до 5 мс) ловит известные схемы; энергетическая модель EBM в фоне находит новые — без разметки, на отклонениях от нормы.

09

HFLabs

Единый клиент — эталонная база

CRM, ДБО и бизнес-досье опираются на промышленное MDM-решение HFLabs. Применяется в ВТБ, МТС, Ростелекоме, СОГАЗе и десятках крупных организаций.

Что делает в составе BANK OS

·

Дедупликация и «золотая» карточка — база на 100 млн записей обрабатывается за 2 часа.

·

Поиск за 0,2 секунды в базе 50 млн записей по любому признаку.

·

Комплаенс в реальном времени — банкроты (476-ФЗ), санкционные списки, стоп-листы (375-П).

·

Единый идентификатор клиента исключает задвоение позиций риска во всех графах BANK OS.

Референсы в финансовом секторе

ВТБ	200+ сервисов, 20+ микросервисов, расширенная дедупликация
Газпромбанк	Аналитический MDM физлиц, ежедневная синхронизация
ФК Открытие	Контроль качества данных, снижение ложных срабатываний AML
Бинбанк · МКБ	Централизованный профиль клиента, контроль по 80+ атрибутам
Ренессанс Кредит	Миграция MDM без остановки критичных процессов

10

Кредитный модуль

EVA — решение без кода

Система управления решениями (Decision Management System). Бизнес-пользователи сами строят кредитные стратегии в визуальном конструкторе — без программирования. Ответ по заявке онлайн — за несколько секунд.

01

Заявка

Клиент подаёт заявку через мобильное приложение или ДБО. Диалоговый ИИ-фронт проверяет данные.

02

Идентификация

HFLabs собирает контекст клиента: золотая карточка + история из графа BANK OS.

03

Скоринг EVA

Параллельные запросы к БКИ, ФНС, операторам; модель-чемпион + правила + стоп-факторы.

04

Решение

Одобрено / отказ / запрос документов — с кодом причины, публикуется в Kafka.

05

Договор + аудит

AI-Ledger создаёт субграф договора; модуль XAI логирует каузальную цепочку решения для аудита ЦБ.

Тестирование «чемпион / претендент» — параллельная проверка моделей на реальном трафике с плавным переводом на лучшую. Готовые интеграции: БКИ (НБКИ, Equifax, ОКБ), DaData, МегаФон, Билайн, МТС, Контур, ФНС.

11

Кредитный конвейер

Кредитные продукты на EVA + BANK OS

Логика скоринга EVA + история из графа BANK OS + данные экосистемы партнёра — известный профиль клиента ещё до обращения в банк.

Продукт	Логика скоринга EVA	Синергия с экосистемой партнёра
Потребкредит (ФЛ)	Многофакторная модель: история (BANK OS) + БКИ + операторы. Решение онлайн <5 сек.	Известный профиль клиента экосистемы. Предодобренные лимиты по данным о сделках.
Рассрочка и POS-кредит	Упрощённая модель <2 сек. Лимиты по категориям.	Рассрочка на товары и услуги через экосистему. Высокая конверсия за счёт предодобрения.
Кредитная линия и овердрафт МСБ	Скоринг ЮЛ: обороты по счёту (BANK OS) + ФНС (СМЭВ) + Контур.	Подрядчики и партнёры — готовая база для РКО и кредитования.
Ипотека (сопровождение)	EVA выполняет андеррайтинг; BANK OS ведёт договор и залог.	Прямая связь с застройщиком: объект залога и данные о сделке поступают автоматически.
Цессии и продажа портфеля	BANK OS формирует портфель; EVA оценивает дефолт по пулу и считает цену уступки.	—

12

Реализация

Три этапа, рабочий контур на каждом

Каждый этап завершается рабочим контуром, принятым в опытную эксплуатацию, до перехода к следующему. Этапы можно распараллелить, чтобы запустить ключевой функционал за 9–12 месяцев.

Этап 1

Ядро

BANK OS (AI-Ledger, оркестратор, граф-хранилище)
Источники: ГИС ГМП, БКИ, СМЭВ, ФССП, ФТС, СФР
Интеграция ДБО SimpleLab · миграция из «Диасофт»

1–4 мессрок

446чел.-дн.

Этап 2

CRM и агенты

CRM и бизнес-досье на CGAE · «Единый клиент» HFLabs
Предиктивный маркетинг и NBO · Диалоговый ИИ-фронт
Генератор договоров · запуск агентного процессинга

3–9 мессрок

750чел.-дн.

Этап 3

Комплаенс

KYC, AML (115-ФЗ), кредитный скоринг EVA · FRAUDWALL
Отчётность: 36 форм ЦБ РФ, XBRL, автозакрытие дня
Модуль XAI · Росфинмониторинг (407-П) · FATCA (340-ФЗ)

5–9 мессрок

530чел.-дн.

13

Условия

Готовы начать пилот

BANK OS разворачивается в контуре банка и запускает ключевой функционал за 9–12 месяцев.

Условие	Детали
Сроки	Пилот — 6–10 недель · полный выход на рабочую модель — 8–12 месяцев
Развёртывание	On-premise, в контуре банка · Astra Linux / ALT Linux (импортозамещение)
Гарантия и поддержка	12 месяцев гарантии на поставленное ПО · ежегодная техподдержка со 2-го года с индексацией по данным Росстата
Обучение	Внутренний учебный центр для каскадного обучения ключевых пользователей по каждому модулю
Контакт	Платформа BANK OS · автономный ИИ-Банк 2.0