кейс

1

Немецкая компания Ratepay GmbH специализируется на разработке платежных сервисов «купи сейчас — заплати позже» (BNPL, buy now, pay later) для предприятий электронной коммерции по всей Европе. Она поставляет решения решений для платежей по схеме «white-label», т.о. клиенты могут совершать транзакции в брендовой среде продавцов, что приводит к повышению коэффициентов конверсии, более высоким значениям корзины и большей лояльности клиентов. Компания входит в состав Nexi Group – крупнейшей PayTech-компанией в Европе – и регулируется BaFin (Федеральным органом финансового надзора Германии) как зарегистрированное платежное учреждение в соответствии с Законом о надзоре за платежными услугами (Zahlungsdiensteaufsichtsgesetz — ZAG).

Ratepay работает в строго регулируемой платежной отрасли, где соблюдение различных правовых и нормативных рамок имеет решающее значение для обеспечения непрерывности работы.

Ratepay столкнулась с растущими проблемами в управлении сложными и постоянно меняющимися финансовыми правилами:

• высокой ручной нагрузкой — команда по обеспечению соответствия нормативным правилам тратила слишком много времени на рассмотрение длинных обновлений нормативных требований от различных местных и международных органов;
• сложной фильтрацией по релевантности — определение применимых нормативных требований требовало значительных усилий. Поскольку новые обновления поступают непрерывно, определение того, какие правила применяются именно к Ratepay, а не те, которые относятся только к банкам, регулируемым KWG (Kreditwesengesetz), является трудоемкой и ресурсоемкой задачей. Будучи учреждением ZAG, Ratepay должен сосредоточиться на специфических для ZAG правилах, что делает критически важным эффективное отфильтровывание нерелевантного контента;
• риском несоблюдения правил — опережение изменений нормативных требований имело решающее значение для избежания штрафов.

Ratepay требовалось решение, которое могло бы оптимизировать этот процесс, обеспечивая эффективность при сохранении полного надзора. Такой процесс носит название «Horizon Scanning» - сканирование нормативного горизонта. Он играет решающую роль в обеспечении того, что финансовые компаний соответствуют меняющимся нормативным требованиям и выполняют все необходимые обязательства.

В рамках решения своей задачи компания обратилась к Kodex AI — немецкому стартапу, специализирующемуся на разработке ИИ решений для анализа нормативного регулирования в финансовом секторе.

Идея заключалась во внедрении системы Agentic Compliance, разработанной Kodex AI и состоящей из специализированных агентов генеративного ИИ, каждый из которых предназначен для выполнения определенных задач по обеспечению соответствия нормативным требованиям контролирующих органов.

Эти агенты работают вместе, чтобы автоматизировать задачу соблюдения нормативных требований на трех ключевых этапах — скрининге, анализе и внедрении — минимизируя ручные усилия.

Первой задачей для команды Ratepay по обеспечению соответствия нормативным требованиям было управление постоянным потоком нормативных обновлений от различных регулирующих органов. Чтобы оптимизировать этот процесс, был внедрен Агент скрининга (Screening Agent).

Он автоматически анализирует нормативные обновления, различает применимые требования и расставляет приоритеты юридически обязательных нормативных актов,

Для обеспечения его работы были определены ключевые регулирующие органы, регулирующие операции Ratepay, и создан всеобъемлющий и актуальный поток нормативных обновлений, связывающий оповещения напрямую с исходными документами.

Все обновления были собраны в единый Реестр, который позволяет пользователям искать публикации по названию, сортировать по учреждению, которое их выпустило, и различать по типу регулирования, например, отчет, руководство, рекомендация или мнение. Этот структурированный подход позволяет группе по обеспечению соответствия быстро находить и оценивать соответствующий контент.

Агент скрининга постоянно отслеживает нормативные порталы и уведомляет группу по соблюдению требований о любых соответствующих изменениях. Благодаря этой функции Ratepay экономит до 10 часов в неделю, которые ранее тратились вручную на идентификацию, чтение и анализ обновлений.

Для каждого нового обновления агент ИИ генерирует краткое, легко читаемое резюме и дает обоснование, почему это важно для компании. За несколько щелчков мыши пользователь может создать подробный обзорный отчет, выделяя всю ключевую информацию в удобном для чтения формате, который может быть предоставлен внутри компании или за ее пределами для бесперебойной коммуникации.

В сочетании с другими функциями эта автоматизация не только снизила риски пропуска обновлений нормативных требований, но и значительно сократила объем ручной работы.

Для дальнейшего совершенствования процесса проверки нормативных обновлений был настроен специальный фильтр релевантности, чтобы модель могла различать нормативные обновления, которые действительно важны, и те, которые не имеют прямого отношения к бизнесу Ratepay.

Сообщается, что модель достигла точности в 97% при отфильтровывании нерелевантных обновлений, которые в противном случае потребовали бы трудоемкой ручной сортировки.

Для сравнения: из 68 еженедельных нормативных публикаций в среднем только 18 были релевантны для Ratepay. Это подразумевает значительную неэффективность времени в случае ручной обработки.

На втором шаге был реализован анализ юридических текстов обновлений с помощью функции Агент инсайтов (Insights Agent). Этот чат-бот позволяет сотрудникам извлекать, обобщать, анализировать и переводить сложный нормативный контент, быстро находить ответы на конкретные вопросы, выполнять поиск в документах и ​​разъяснять юридические тексты. Бот всегда включает источники в свои ответы, причем для абсолютной прозрачности все ответы можно отследить до выделенных абзацев в исходных документах.

Отмечается, что основная сложность заключается в огромном объеме и сложности поступающих обновлений. Так, по оценкам, недельные нормативные обновления, имеющие отношение к Ratepay, составляют примерно 90 000 слов. При этом каждый новый документ требует тщательного изучения и анализа, чтобы определить его актуальность для операций Ratepay. Группа по обеспечению соответствия должна не только прочитать обширную документацию, но и быстро оценить, как изменения влияют на существующие процессы, системы и процедуры.

Автоматизация этого процесса с помощью Агента инсайтов экономится значительное время.

Третий элемент решения – Агент по управлению (Governance Agent) – анализирует нормативные обновления и мгновенно генерирует список предлагаемых обязательств. Отмечается, что на эту задачу у команды по обеспечению соответствия в ручном режиме ушло бы 2–3 часа.

При этом наиболее трудоемкой фазой является определение конкретных мер по выполнению этих обязательств, что может занять до 12 часов ручной работы экспертов. Агент управления упрощает этот процесс, предварительно анализируя требования и предоставляя структурированные, применимые на практике идеи, что экономит часы ручного труда.

Используя выходные данные ИИ в качестве отправной точки, сотрудники могут уточнять, сохранять и управлять рекомендуемыми обязательствами непосредственно на платформе, гарантируя, что у команды будет организованная, актуальная запись всех требований по обеспечению соответствия, что позволит им действовать быстро и уверенно, чтобы соблюдать сроки и избегать возможных штрафов.

Отмечается, что штрафы могут достигать 10% от общего годового оборота, что делает критически важным обеспечение своевременного выполнения всех обязательств.

Главным результатом внедрения ИИ решения Kodex AI стало значительное снижение рисков штрафов со стороны регулирующих органов и обеспечение целостности соответствия нормативным требованиям и операционной стабильности в долгосрочной перспективе.

Сообщается, что экономия времени сотрудников Ratepay в процессе сканирования нормативного горизонта составила до 10 часов в неделю. Автоматизация ключевых задач по обеспечению соответствия нормативным требованиям позволила Ratepay сократить ручные усилия на 80%.

Благодаря повышенной точности, более быстрому принятию решений и структурированному рабочему процессу обеспечения соответствия компания стала лучше подготовлена к тому, чтобы ориентироваться в сложностях финансовых правил, минимизируя при этом нормативные риски.