Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяКейсыАвтоматизация банковских задач с финансовой LLM
Автоматизация банковских задач с финансовой LLM

Автоматизация банковских задач с финансовой LLM

Клиент

Клиент

Необанк или финансовая организация, работающая с цифровой аудиторией. Клиенты ожидают умного и проактивного сервиса, который традиционные банковские процессы не всегда могут обеспечить — например, автоматическое предотвращение ухода в минус по счёту (овердрафта).

Технологический стек

Технологический стек

Vertex AI, Cloud Functions, Pub/Sub, BigQuery.

Сфера

Сфера

Financial Services

Данные о транзакциях в реальном времени поступают в Kafka и анализируются Yandex Cloud Functions → если обнаруживается риск овердрафта, функция вызывает дообученную модель Claude (финансовую LLM) с запросом вроде: «Пользователь сейчас уйдёт в минус. На основе истории счёта предложи лучшее действие» → Claude может ответить: «Переведи $50 со счёта “Savings”» → затем система либо автоматически выполняет перевод, либо отправляет пользователю проактивное уведомление, предотвращая комиссию и улучшая его финансовое состояние.

Похожие кейсы

ИИ расчёт ипотечной ставки по офферу конкурента в пару кликов

Бумажной работы меньше на 70% →

AI агент для финансовых консультаций сводки звонков и задач в CRM

Расчёт цены: меньше 3 секунд →

AI андеррайтинг ипотеки анализ документов и рисков за минуты

Оценка риска: минуты вместо часов →

Чат-бот для международных переводов

Перевод денег сразу и круглосуточно →

ИИ ассистент исследований для финансовых аналитиков

Сбор информации быстрее на 60–80% →

Автоматизация страховых случаев

Разбор страховых заявок быстрее на 50–75% →

ИИ агент для извлечения данных из юридических документов

Извлечение данных из документов в 10 раз быстрее →

Генерация кода по баг тикетам в Jira с ИИ

Починка быстрее на 40–60% →

Кредитный анализ и антифрод для финтеха

Обнаружение мошенничества: меньше 50 миллисекунд →
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?