Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяКейсыКредитный анализ и антифрод для финтеха
Кредитный анализ и антифрод для финтеха

Кредитный анализ и антифрод для финтеха

Клиент

Клиент

Финтех-компания, которая предоставляет платёжные решения или выдаёт займы. Ваша задача — точно оценивать кредитные риски и выявлять мошеннические транзакции в реальном времени, защищая и бизнес, и клиентов, при этом не ухудшая пользовательский опыт.

Технологический стек

Технологический стек

BigQuery, Vertex AI, Dataflow.

Сфера

Сфера

Данные о транзакциях и поведении пользователей в реальном времени проходят через Airflow и сохраняются в Greenplum → ML-YandexGPT постоянно обучаются на исторических данных, чтобы выявлять паттерны как легитимной, так и мошеннической активности → когда происходит новая транзакция, данные в реальном времени отправляются в развернутую модель обнаружения мошенничества → модель за миллисекунды возвращает риск-скор → если риск высокий, транзакция автоматически блокируется или помечается для ручной проверки, предотвращая мошенничество до того, как оно произойдёт.

Похожие кейсы

Автоматизация банковских задач с финансовой LLM

Действий на опережение впятеро больше →

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% →
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?