UNAC0,391+0,39%↑CNY Бирж.12,468-0,97%↓IMOEX2 265,57+0,5%↑RTSI845,34+0,48%↑RGBI111,22-0,42%↓RGBITR762,72-0,37%↓

ЕДИНЫЙ ЦУПИС рассказал о применении ИИ-агентов в антифроде на Scoring Day 2026

В Москве 23 сентября состоялся Scoring Day 2026 — форум, посвященный технологиям скоринга, антифрода и искусственного интеллекта в финансовой сфере. В мероприятии принял участие Михаил Воронин, руководитель службы противодействия кибермошенничеству ЕДИНОГО ЦУПИС. Спикер рассказал о практическом использовании ИИ-агентов и больших языковых моделей (LLM) в антифроде.

В ЕДИНОМ ЦУПИС технологии искусственного интеллекта применяются для автоматизации одной из наиболее трудоемких задач антифрод-аналитиков — разбора инцидентов и формирования гипотез противодействия новым мошенническим схемам.

Разработанное решение на базе локальной LLM автоматически анализирует информацию об инциденте и связанных с ним операциях, выявляет характерные паттерны и предлагает возможные сценарии противодействия. На их основе система формирует описание инцидента и черновик нового антифрод-правила, которое впоследствии проверяется специалистом и применяется в антифрод-системе.

«Для нас принципиально важно, что ИИ не заменяет экспертизу антифрод-аналитика, а усиливает ее. Агент способен быстро собрать воедино данные об инциденте, найти взаимосвязи и предложить гипотезу. Задача специалиста — оценить ее с учетом контекста и принять решение. В результате мы получаем связку технологий и человеческой экспертизы, которая позволяет быстрее реагировать на новые мошеннические сценарии», — отметил Михаил Воронин, руководитель службы противодействия кибермошенничеству ЕДИНОГО ЦУПИС.

По итогам первых этапов внедрения решения время анализа одного инцидента в ЕДИНОМ ЦУПИС удалось сократить на 95%, а производительность процесса увеличить в четыре раза.

Scoring Day 2026 объединил более 600 представителей финансовой отрасли, ИТ-компаний и экспертного сообщества. В центре программы форума — промышленное применение ИИ, развитие скоринговых и антифрод-моделей, агентные системы, LLM и новые подходы к работе с данными.

Другие пресс-релизы