ИИ для банков и финтеха в закрытом контуре
Публичные чат-боты редко проходят комплаенс и ИБ. Проектируем on-premise LLM и RAG в периметре банка — с журналированием, разграничением доступа и измеримым пилотом.
Особенности отрасли
Банковская тайна и ПДн клиентов не должны попадать в публичные промпты — объяснить защиту данных у внешнего SaaS часто нечем.
Подключение каждого нового облачного ИИ-сервиса — отдельный цикл согласования комплаенса и ИБ, иногда дольше, чем развёртывание в своей стойке.
Сотрудники используют «теневой» публичный ИИ без аудита, если нет удобного легального инструмента внутри периметра.
Юридически значимые решения (AML/KYC, скоринг) нельзя отдавать модели без человека и регламента — нужна объяснимая обвязка.
Сценарии применения ИИ
Compliance-проверка договоров
Сравнение с типовой формой, поиск рискованных формулировок и черновики замечаний — без выгрузки договоров во внешние сервисы.
RAG по регламентам и политикам
Ответы со ссылками на утверждённые версии документов, разграничение доступа по ролям и подразделениям.
Антифрод и приоритизация событий
LLM-обвязка над поведенческими моделями: краткие сводки для аналитика, снижение шума в очереди расследований.
Анализ клиентских обращений
Классификация, тональность, резюме звонков и подсказки оператору — данные остаются в контуре контакт-центра.
Регуляторика и ограничения
Требования регулятора и внутренние процедуры уточняются по конкретной организации и объекту внедрения.
Банковская тайна и 152-ФЗ
Обработка обращений, договоров и заявок — зона повышенного контроля. Требования регулятора уточняются по конкретному процессу банка.
Требования ЦБ к ИБ
Подключение поставщиков ИИ проходит через внутренние процедуры оценки риска и юридическую экспертизу.
Комплаенс поставщиков
Внешний SaaS без прозрачного аудита и локализации данных, как правило, не проходит согласование для чувствительных потоков.
Объяснимость (XAI)
Для скоринга и поддержки AML/KYC нужны интерпретируемые сводки; автономные решения модели не допускаются.
Релевантные продукты
AzoneDoc
On-premise RAG-поиск по корпоративному архиву: документы, регламенты и проектные материалы находятся за минуты, а ответы сопровождаются ссылками на источники.
Семантический поиск и RAG по регламентам, политикам и внутренним инструкциям с версионностью.
ContentGuard
On-premise ИИ-аналитика событий ИБ для корпоративных SOC и объектов КИИ.
Корреляция событий ИБ, приоритизация антифрод-инцидентов, интеграция с SIEM и DLP.
ContractGuard
ИИ-ассистент юридической службы: проверяет договоры, сравнивает версии, выявляет риски и помогает готовить протоколы разногласий в закрытом контуре.
Первичная проверка договоров и протоколов разногласий в закрытом контуре юридического департамента.
Релевантные услуги
Внедрение LLM on-premise
Проектируем и разворачиваем языковую модель на инфраструктуре заказчика: от обследования и выбора стека до опытной эксплуатации без передачи данных во внешние облака.
Подробнее → УСЛУГА 03Внедрение RAG
Собираем корпоративный контур «вопрос — ответ с цитатой из документа»: индексация, эмбеддинги, LLM и контроль прав — без выгрузки архива во внешние сервисы.
Подробнее → УСЛУГА 02Пилотный проект ИИ
Запускаем управляемый эксперимент на ваших данных: от опросного листа до отчёта с метриками и решением о масштабировании — без обязательства сразу закупать промышленный кластер.
Подробнее →Полезные материалы
Полный разбор сценариев, ИБ-обвязки и дорожной карты пилота.
Правовые аспекты обработки ПДн при внедрении ИИ.
Семь практических сценариев для SOC и SIEM.
Компоненты корпоративного RAG в закрытом контуре.
Подходы к снижению утечки данных в промптах.
Развёртывание языковой модели внутри периметра.
Частые вопросы
Можно ли использовать ChatGPT и аналоги для банковских данных?
Для нечувствительных задач — иногда, после оценки комплаенса. Для процессов с банковской тайной, ПДн и фрагментами договоров публичное облако обычно не проходит. Точную оценку даёт ИБ и комплаенс банка.
Принимает ли ИИ решения в AML/KYC?
В корректной архитектуре — нет. Модель помогает собрать контекст и подготовить черновики; юридически значимое решение принимает оператор по регламенту.
С каких сценариев начать пилот?
Чаще всего — RAG по внутренним регламентам и анализ обращений в контакт-центре: измеримый эффект и относительно низкий регуляторный риск.
Что обязательно на стороне ИБ?
Журналирование, разграничение доступа, маскирование полей, интеграция с SIEM/DLP, изоляция контура и контроль prompt injection — проектируется с первого дня.
Чем on-premise LLM отличается от «просто локальной программы»?
Это модель плюс обвязка: инференс, векторная БД, RAG, аудит и интеграции с СЭД и AD. Все компоненты остаются в инфраструктуре банка.
Технический документ: Архитектура внедрения LLM в закрытом контуре КИИ
PDF ~20 страниц для CISO и архитекторов. Регуляторный контекст, эталонная архитектура, чек-лист готовности к пилоту.
Запросите расчёт пилота для Банки и финтех
Подготовим оценку сроков и формата внедрения с учётом регуляторики вашей отрасли.