- Город
- Москва
- Опыт работы
- 13 лет
- На сайте с
- 2012 года
- Юридический статус
- ИП
Компании, которая проводит международные платежи, нужно было перед каждым платежом проверять контрагента: нет ли его или его банка в санкционных списках, существует ли компания в реестре своей страны, чем занимается, есть ли связи с Россией. Раньше комплаенс-специалист делал это вручную: открывал реестры, санкционные базы, искал в интернете и сверялся с ChatGPT. На одного контрагента уходило 20–40 минут.
Задача: Telegram-бот, которому можно прислать счёт, инвойс, договор, банковские реквизиты (PDF, скан, фото, Excel или просто текст). Бот сам находит в документе стороны, проверяет каждую и возвращает структурированный ответ со светофором (🟢/🟡/🔴) и ссылкой на источник каждого факта.
Ключевое требование — никаких «ложно-чистых» ответов. Если источник не ответил, бот обязан честно написать «не проверено», а не «совпадений нет»: по такому ответу проводят платёж. Бот не принимает решение о платеже и не выбирает за человека, если компаний с таким названием несколько, — он собирает основания, решает человек.
— Чтение документов: PDF, сканы и фото читает модель OpenAI (GPT) целиком. Стороны, роли, IBAN, SWIFT и номера счетов извлекаются в структуру. Каждое значение код сверяет с текстом документа, IBAN — по контрольной сумме, так что ни одной цифры модель не может «дорисовать».
— Санкции: собственная база из первоисточников: списки Украины, ЕС, Швейцарии, Великобритании, Австралии, США, Канады и ООН, 11 источников с ежедневным обновлением. Нечёткий поиск по написанию на разных языках. Модель-судья отсеивает тёзок только по подтверждённой цитате.
— Реестры компаний: Великобритания, Кипр, Гонконг, ЕС (VIES), Япония, Корея, Турция, Израиль, Колумбия, Швейцария, GLEIF, ЕГРЮЛ, а также база деклараций ЕАЭС (500+ тыс. записей).
— Исследование компании в интернете делает ИИ-агент, который сам ищет и читает страницы, как ChatGPT: сайт, деятельность, связи с РФ, торговые базы (Volza, Trademo). Каждую цитату агента код проверяет на скачанной странице. Ложный факт в ответ не попадает, а сигнал риска без надёжной привязки к компании показывается с пометкой «требует проверки».
— Диалог: если в реестре несколько компаний с таким названием, бот присылает кнопки выбора и продолжает ту же проверку. Пауза переживает перезапуск бота.
— Архитектура: TypeScript-монорепо, Mastra (оркестрация шагов + Studio, где виден весь путь проверки по шагам), PostgreSQL/Prisma, OpenRouter, Firecrawl, деплой через Coolify/Docker.
— Качество: эталонный набор реальных кейсов заказчицы. Каждое изменение проходит проверку «не стал ли жёлтый ответ зелёным», плюс отдельный замер против ответов ChatGPT.
Бот работает в продакшене, комплаенс-специалист проверяет контрагента одним сообщением за 1–3 минуты вместо 20–40 минут ручной работы.
Замер на 20 сложных кейсах, где заказчица сравнивала бота с ChatGPT: доля найденных фактов, которые называл ChatGPT, выросла с 15–17 до 47–48 из 105. Ложные ответы «связей с Россией не обнаружено» сведены к нулю: там, где бот раньше писал «чисто», теперь он показывает найденные связи со ссылками. В ряде случаев бот находит больше ChatGPT — например, российского совладельца по реестру Таиланда.
Каждый ответ трассируется: видно, какой источник что ответил, что не удалось проверить и почему.
