Металлинвестбанк рассказал о внедрении ИИ в факторинге на конференции АФК

Сергей Востриков поделился стратегией использовании ИИ в факторинге: интеллектуальная обработка документов, графовый анализ рисков и безопасная архитектура

Факторинг
Источник изображения: Личный архив компании АКБ МЕТАЛЛИНВЕСТБАНК

14 апреля 2026 года в Москве прошла девятая конференция Ассоциации факторинговых компаний (АФК) «Факторинг России. Диалог профессионалов», посвященная итогам работы отрасли за 2025 год. 

В рамках профильного круглого стола «60 минут о технологиях: искусственный интеллект» выступил Сергей Востриков, начальник Отдела проектов факторинга ЦРиСПО ДИТ Металлинвестбанка. Сергей поделился результатами пилотных внедрений ИИ-ассистентов в факторинговые операции и обозначил ключевые векторы роботизации отрасли.

Важным направлением автоматизации факторинговых операции в текущих условиях является формирование комплексного технологический стека, охватывающего несколько ключевых направлений:

  • Интеллектуальный OCR (оптическое распознавание символов) и IDP (интеллектуальная обработка документов): автоматическое распознавание и структурирование данных из счетов, накладных, актов, а также протоколирование клиентских переговоров.
  • Верификация на площадках ЭДО: разработка интеллектуальных агентов для автоматической проверки юридической значимости и соответствия документов в системах электронного документооборота.
  • Межформенный и кросс-объектный контроль: автоматическая сверка финансовой отчетности (Баланс, ОПУ, ДДС) для выявления искажений, а также анализ «реальности» сделок через оценку логистических маршрутов и рыночных цен.
  • Deep Compliance & KYC (продвинутый уровень контроля и идентификации клиентов): применение графового анализа для выявления скрытой аффилированности и «дутой» дебиторской задолженности, а также непрерывный мониторинг негативных новостей и судебных реестров в режиме 24/7.

Особое внимание в выступлении было уделено безопасности и правовому контуру. Приоритетом является архитектурный подход On-Premise (от англ. on premises — «на территории», «в помещении») — развертывание моделей внутри закрытого периметра компании для исключения утечек. На этапе облачных тестов применяется глубокая анонимизация и деперсонализация данных, работа ведется с аттестованными провайдерами в соответствии с 152-ФЗ. Внутри ИИ-систем внедрена ролевая модель доступа (RBAC), гарантирующая контроль на каждом этапе обработки.

Ожидаемые бизнес-результаты проекта влияют на ключевые метрики эффективности: кратное сокращение времени обработки заявки, снижение уровня дефолтности за счет раннего выявления фрод-схем (от англ. fraud — обман, мошенничество), а также возможность масштабирования портфеля без пропорционального увеличения штата сотрудников и риск-подразделений.

«Использование искусственного интеллекта в факторинге давно перестало быть экспериментальным трендом и трансформировалось в операционную необходимость. Высокая доля ручных операций при обработке неформализованных документов, а также риски, связанные с человеческим фактором на этапе скоринга, требуют перехода от выборочного контроля к автоматизированному анализу всего входящего потока заявок», — отметил Сергей Востриков.

На текущий момент проект находится на стадии выбора оптимальных моделей и тестирования на синтетических данных. 

Выбор редакции

Публикации, которые получают больше внимания и попадают в Сюжеты РБК

Рекомендации партнеров:

Данные о правообладателе фото и видеоматериалов взяты с сайта «РБК Компании», подробнее в Условиях использования