Эволюция AML-технологий прошла путь от простых табличных моделей до использования графов и больших языковых моделей, способных читать назначения платежей. Теперь фокус сместился на автономных агентов, которые объединяют разные методы анализа в единый контур. По словам Куприяновой, такие системы не исключают человека из процесса, а кратно ускоряют подготовку аналитики, позволяя эксперту фокусироваться на финальном вердикте.
Data Sapience представила ИИ-агентов для комплаенса
Директор продукта TALYS.AML Елена Куприянова на конференции AML Tech Conf'26 объяснила, как мультиагентные системы меняют борьбу с отмыванием денег. Вместо разрозненных моделей банки переходят к сквозным процессам, где искусственный интеллект самостоятельно анализирует сложные схемы, превращая неструктурированные документы в готовые данные для принятия решений специалистами.
Внедрение подобных решений тормозят дефицит кадров, требования к безопасности персональных данных и проблема «дрейфа» моделей. Чтобы преодолеть эти барьеры, эксперт предлагает использовать изолированные RAG-системы на внутренних базах знаний и жестко фиксировать промпты с привязкой к регуляторным нормам. Сейчас рынок окончательно отошел от этапа экспериментов и сфокусировался на расчете реальной экономической отдачи от автоматизации комплаенса.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!