Скачать или смотреть ИИ и BPMN: кейс запуска кредитного конвейера в банке за 30 дней - Farzoom

Алексей Шершнев, ИТ-директор, Farzoom.
Конференция CNews «Технологии искусственного интеллекта 2026».

В выступлении представлен опыт компании, которая занимается автоматизацией процессов в финансовом секторе, по применению искусственного интеллекта (ИИ) в разработке кредитного конвейера для сегмента MSB (малый и средний бизнес) для банка. Проект был запущен в конце 2023 года и включал в себя автоматизацию всего цикла, от подачи заявки до выдачи кредита.

Этапы и методы работы

Разработка велась в три этапа:

1. Диагностика: Анализ текущей ситуации, выявление исходных данных и получение общей картины.
Привлечение экспертов с опытом работы в банках.
Оцифровка сервисов на платформе FazumX и прикладных решений.
Создание семантической базы знаний.
Анализ около 1500 страниц документации (требования, положения, карточки продуктов).
Использование ИИ-агентов для распознавания изображений и преобразования их в текст.
Создание ИИ-агента для семантического анализа документов и выделения ключевых объектов, субъектов, действий и алгоритмов.
Выявление противоречий в документах.
2. Понимание: Определение проблем, улучшение процесса с использованием экспертных знаний и опыта.
Использование семантической базы знаний, опыта предыдущих проектов, экспертизы рынка и требований банка.
Применение Mermaid для визуализации процесса в текстовом виде.
Выявление ~150-170 рекомендаций по улучшению.
Согласование процесса с банком.
Определение гэпов: недостающих функциональных элементов и несоответствия нормативной базе.
Подготовка технического задания (ТЗ) на гэпы.
3. Улучшение: Генерация и запуск усовершенствованного процесса.
Реализация недостающих функций.
Перевод логики в машиночитаемое представление (шахматки).
Генерация BPMN из шахматки.
Моделирование процесса и выявление «горячих точек».
Использование системы автотестирования для проверки функциональности на основе реальных данных.

Результаты

Весь цикл создания и тестирования занял один рабочий день.
Реализовано около 570 Activity процессов в BPMN.
Экономия ресурсов, по оценкам спикеров, составила около 80%.
Разработан ассистент на основе базы знаний по бизнес-процессу, который позволяет задавать вопросы на естественном языке и получать ответы.

Вызовы и перспективы

Основная проблема – сложность масштабирования проекта.
Для такой работы необходимы высококвалифицированные эксперты, хорошо разбирающиеся как в предметной области, так и в технологиях, которых трудно найти.
Внедрение подразумевает дальнейшее развитие: анализ реальных заявок, внесение изменений в процесс с помощью ИИ-ассистента.