Кредит-нота / андеррайтинг позик автоматизація

Кредит-нота / автоматизація андеррайтингу позик забирає рутинну частину кредитного аналізу — збір документів, вилучення показників, написання чернетки меморандуму.

Аналітик отримує готовий драфт із фактами, метриками та посиланнями на джерела і займається перевіркою, коригуванням та прийняттям рішення, а не копіюванням даних із PDF у Word.

Що робить автоматизація:

1. Приймає документи позичальника — фінансову звітність, податкові декларації, банківські виписки, реєстраційні документи, заставну документацію — через файлове сховище або завантаження в інтерфейс.
2. Розпізнає та вилучає структуровані дані зі сканів і PDF: виручку, EBITDA, активи, зобов'язання, грошовий потік, дані про кредитну історію.
3. Нормалізує показники та зводить їх до єдиного формату, щоб зіставні дані зберігались у сховищі даних або BI поряд з історичною аналітикою.
4. Розраховує базові коефіцієнти (DSCR, debt-to-equity, коефіцієнти ліквідності) і позначає відхилення від внутрішніх кредитних політик.
5. Підсумовує фінансовий стан позичальника: ключові тренди за 2-3 роки, ризики, сильні сторони, галузевий контекст.
6. Генерує чернетку кредит-ноти за внутрішнім шаблоном банку з розділами «Профіль позичальника», «Фінансовий аналіз», «Ризики», «Рекомендація».
7. Додає посилання на джерело до кожного факту — сторінка документа, комірка таблиці, запис у сховищі даних.
8. Передає драфт кредитному аналітику для рев'ю, коригування та фінального рішення.

Що автоматизація НЕ робить:

1. Не приймає фінальне рішення про видачу кредиту. Кредит-нота — це чернетка для людини, а не підпис на кредитному договорі.
2. Не замінює відповідність вимогам, KYC/AML і перевірки на шахрайство. Ці процеси залишаються на окремих системах і фахівцях банку.
3. Не працює наосліп із новими типами документів. Для нестандартних форм, незвичних форматів або непідтримуваних мов потрібне донавчання або ручний резервний режим.

Кредитні документи зберігаються у файловому сховищі, звідки агентний фреймворк забирає їх за кожною новою заявкою. Витяг даних працює у зв'язці з OCR та парсингом таблиць, нормалізовані показники надходять у сховище даних або BI, а LLM виконує сумаризацію довгих розділів і генерує чернетку меморандуму за шаблоном банку.

Технічний потік:

1. Файли заявки надходять у файлове сховище (структура каталогів: заявка → документи позичальника → заставна документація → переписка).
2. Агентний фреймворк визначає склад документів, розподіляє їх між парсерами та запускає витяг.
3. Шар парсингу витягує поля зі звітності та виписок: виручка, EBITDA, активи, зобов'язання, грошовий потік, дані про кредитну історію.
4. Нормалізовані показники записуються у сховище даних або BI — окрема вітрина для андеррайтингу з посиланнями на вихідні документи та сторінки.
5. Модуль сумаризації стискає довгі розділи (пояснювальні записки до звітності, аудиторські висновки, опис бізнесу) у короткі тези.
6. Генератор чернетки збирає текст кредит-ноти за внутрішнім шаблоном: профіль позичальника, фінансовий аналіз, ризики, рекомендація.
7. До кожного факту в драфті прикріплюється посилання на вихідний документ і сторінку, щоб аналітик міг перевірити твердження в один клік.
8. Чернетка потрапляє в інтерфейс перевірки: аналітик редагує, погоджується або відхиляє, всі дії логуються для аудиту.

Кроки впровадження:

1. Визначити обсяг: які кредитні продукти (корпоративні, SMB, іпотека, споживчі) підпадають під автоматизацію, які типи документів і який шаблон кредит-ноти використовувати.
2. Зібрати базу еталонних меморандумів минулих періодів, щоб AI-агент розумів структуру, тон і вимоги банку.
3. Налаштувати витяг даних під конкретні формати документів позичальників і провести тести точності на репрезентативній вибірці.
4. Підключити сховище даних: узгодити таблицю для нормалізованих показників і зв'язок з наявними скоринг-моделями та політиками.
5. Налаштувати генерацію: промпти для кожної секції, правила цитування джерел, обмеження за тоном і довжиною.
6. Вбудувати інтерфейс з аналітиком у контурі — де аналітик бачить чернетку, вихідники і може редагувати до схвалення.
7. Запустити тіньовий режим на 2-4 тижні: AI-агент працює паралельно з аналітиками, результати порівнюються, промпти та витяг калібруються.
8. Навчити кредитний відділ, узгодити з ризик-підрозділом і відповідністю вимогам, перейти на прод із фіксованою політикою логування.

Компонентна схема:

Дані та доступи:

• Файлове сховище з документами позичальників та заздалегідь погодженою структурою каталогів за заявками.
• Сховище даних або BI з історичними кредитними даними для контексту та скорингу.
• База еталонних кредит-нот — документи минулих періодів як референс стилю та структури.
• Доступ до внутрішнього шаблону кредит-ноти банку та опису кредитних політик.
• Перелік ключових коефіцієнтів та порогових значень, прийнятих у кредитному комітеті.

Команда:

• Старший кредитний аналітик — валідує логіку вилучення, калібрує промпти, ревʼює драфти у тіньовому режимі.
• AI-інженер — налаштовує агентний фреймворк, вилучення, інтеграції.
• Власник продукту з боку кредитного відділу — тримає обсяг та фіксує рішення.
• Представник ризику і відповідності вимогам — погоджує політику участі аналітика в контурі та журнал аудиту.

Організаційні вимоги:

• Погодження з підрозділами відповідності та ризиків до запуску тіньового режиму.
• Політика участі аналітика в контурі: жодне рішення щодо кредиту не приймається без підпису аналітика.
• Процес логування дій AI-агента та аналітика для внутрішнього аудиту та регулятора.

Графік:

Стандартний строк впровадження — 6-10 тижнів:

1. Тижні 1-2: обсяг, збір еталонних меморандумів, підключення файлового сховища та сховища даних.
2. Тижні 3-5: вилучення полів, сумаризація, генерація чернеток, базовий інтерфейс перевірки.
3. Тижні 6-7: інтеграція в процес аналітика, промпт-калібрування, погодження з підрозділом відповідності.
4. Тижні 8-10: тіньовий режим, навчання команди, запуск у прод з політикою логування.