ML-рішення для Fintech
Виявляємо шахрайство, оцінюємо ризики та автоматизуємо підтримку клієнтів за допомогою машинного навчання.
Фінтех живе на даних і довірі. Ми будуємо ML-системи, що в реальному часі ловлять шахрайські транзакції, оцінюють кредитоспроможність, прогнозують відтік клієнтів і автоматизують комплаєнс. Моделі інтегруються у ваш core-banking чи платіжний шлюз із затримкою менше 100 мс і повним аудит-логом рішень.
98%
точність виявлення фроду
<100 мс
затримка скорингу транзакції
−63%
втрат від шахрайства
24/7
автоматичний AML-моніторинг
Які проблеми ми вирішуємо
Шахрайські транзакції та чарджбеки
Правила на основі if-then не встигають за новими схемами фроду. ML-моделі аналізують сотні поведінкових ознак і ловлять аномалії за мілісекунди, знижуючи втрати без зростання хибних спрацювань.
Ризикова оцінка та скоринг
Класичний скоринг відсікає платоспроможних клієнтів і пропускає ризикових. Градієнтний бустинг на альтернативних даних дає точніший прогноз дефолту та прозоре пояснення кожного рішення.
Перевантажена служба підтримки
Типові питання про баланс, ліміти й статус платежу з'їдають час операторів. RAG-асистент на ваших документах відповідає миттєво і коректно ескалює складні кейси на людину.
Комплаєнс і AML-моніторинг
Ручна перевірка підозрілих операцій повільна й помилкова. Системи виявлення аномалій автоматично позначають нетипові патерни відмивання коштів і формують готові кейси для аналітика.
Як ми працюємо над завданням
Починаємо з аудиту даних і ризик-метрик, які для вас критичні. Будуємо моделі, що навчаються на історичних транзакціях, та розгортаємо їх у real-time через API з суворим SLA. Кожне рішення моделі логуємо й пояснюємо для регулятора, а дрейф даних відстежуємо через моніторинг у проді.
Дані під ваші метрики
Починаємо з аудиту даних і визначення KPI, що для вас критичні.
Прод-готові моделі
Розгортаємо рішення з SLA, моніторингом дрейфу й fallback-логікою.
Прозорість рішень
Кожен прогноз пояснюємо й логуємо для аудиту та бізнес-довіри.
Доречні послуги для галузі
Виявлення аномалій
Виявлення 95%+ аномалій і скорочення хибних тривог на 70%
Дізнатися більшеПрогнозування попиту
Точність прогнозу MAPE < 8% і скорочення запасів на 20–35%
Дізнатися більшеNLP / Обробка мови
Автоматична обробка 80% вхідних документів без участі людини
Дізнатися більшеЧат-боти та AI
60–80% дефлекція тікетів і цілодобова підтримка без збільшення штату
Дізнатися більшеРелевантні кейси
ML-система виявлення фроду для платіжного сервісу: -89% втрат від шахрайства
Виявлення шахрайства для фінтех: -94% хибних спрацьовувань
RAG чат-бот для фінтех підтримки: -67% навантаження на операторів
Часті запитання
Як швидко модель ловить нову схему шахрайства?
Моделі донавчаються на свіжих даних щотижня або частіше, а система аномалій реагує на нетипову поведінку одразу, ще до того як схема стане масовою. Це дає захист навіть від раніше невідомих патернів фроду.
Чи відповідають рішення вимогам регуляторів і пояснюваності?
Так. Ми використовуємо SHAP та інші методи інтерпретації, щоб кожне рішення моделі мало зрозуміле пояснення. Усі прогнози логуються з ознаками, які на них вплинули, що відповідає вимогам аудиту та GDPR.
Чи можна інтегрувати модель у наш існуючий core-banking?
Так. Ми розгортаємо моделі як REST або gRPC сервіс, що інтегрується з вашим платіжним шлюзом, антифрод-движком чи CRM. Для on-premise вимог працюємо у вашому контурі без передання даних назовні.
Скільки історичних даних потрібно для старту?
Для скорингу та антифроду оптимально мати 6–12 місяців розмічених транзакцій. Якщо даних мало, починаємо з гібридного підходу: правила плюс модель, і поступово зміщуємо баланс на ML у міру накопичення фідбеку.
Готові застосувати ML у вашій галузі?
Розкажіть про задачу — ми запропонуємо рішення, оцінку та дорожню карту впровадження.
Безкоштовна консультація · Відповідь протягом доби