Credit memo / loan underwriting автоматизація

Credit memo / loan underwriting automation 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 file storage або завантаження в інтерфейс.
2. Розпізнає та вилучає структуровані дані зі сканів і PDF: виручку, EBITDA, активи, зобов'язання, cash flow, дані про кредитну історію.
3. Нормалізує показники та зводить їх до єдиного формату, щоб зіставні дані зберігались у data warehouse або BI поряд з історичною аналітикою.
4. Розраховує базові коефіцієнти (DSCR, debt-to-equity, liquidity ratios) 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 credit memo за внутрішнім шаблоном банку з розділами «Borrower profile», «Financial analysis», «Risks», «Recommendation».
7. Додає посилання на джерело до кожного факту — сторінка документа, комірка таблиці, запис у data warehouse.
8. Передає драфт кредитному аналітику для рев'ю, коригування та фінального рішення.

Що автоматизація НЕ робить:

1. Не приймає фінальне рішення про видачу кредиту. Credit memo — це чернетка для людини, а не підпис на кредитному договорі.
2. Не замінює compliance, KYC/AML і fraud checks. 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 fallback.

Кредитні документи зберігаються у file storage, звідки agent-framework забирає їх за кожною новою заявкою. Витяг даних працює у зв'язці з OCR та парсингом таблиць, нормалізовані показники надходять у data warehouse або BI, а LLM виконує сумаризацію довгих розділів і генерує чернетку меморандуму за шаблоном банку.

Технічний потік:

1. Файли заявки надходять у file storage (структура каталогів: заявка → документи позичальника → заставна документація → переписка).
2. Agent-framework визначає склад документів, розподіляє їх між парсерами та запускає витяг.
3. Шар парсингу витягує поля зі звітності та виписок: виручка, EBITDA, активи, зобов'язання, cash flow, дані про кредитну історію.
4. Нормалізовані показники записуються у data warehouse 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 credit memo 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 UI ревью: аналітик редагує, погоджується або відхиляє, всі дії логуються для аудиту.

Кроки впровадження:

1. Визначити scope: які кредитні продукти (corporate, SMB, іпотека, consumer) підпадають під автоматизацію, які типи документів і який шаблон credit memo 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 data warehouse: 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 human-in-the-loop UI — інтерфейс, де аналітик бачить драфт, вихідники і може редагувати до схвалення.
7. Запустити shadow-режим на 2-4 тижні: AI-агент працює паралельно з аналітиками, результати порівнюються, промпти та витяг калібруються.
8. Навчити кредитний відділ, узгодити з risk і compliance, перейти на прод із фіксованою політикою логування.

Компонентна схема:

Дані та доступи:

• File storage з документами позичальників та заздалегідь погодженою структурою каталогів за заявками.
• Data warehouse або BI з історичними кредитними даними для контексту та скорингу.
• База еталонних credit memos — документи минулих періодів як референс стилю та структури.
• Доступ до внутрішнього шаблону credit memo банку та опису кредитних політик.
• Перелік ключових коефіцієнтів та порогових значень, прийнятих у кредитному комітеті.

Команда:

• Senior кредитний аналітик — валідує логіку вилучення, калібрує промпти, ревʼює драфти у shadow-режимі.
• AI-інженер — налаштовує agent-framework, вилучення, інтеграції.
• Product-owner з боку кредитного відділу — тримає scope та фіксує рішення.
• Представник risk і compliance — погоджує human-in-the-loop політику та аудит-трейл.

Організаційні вимоги:

• Погодження з compliance і risk до запуску shadow-режиму.
• Політика human-in-the-loop: жодне рішення щодо кредиту не приймається без підпису аналітика.
• Процес логування дій AI-агента та аналітика для внутрішнього аудиту та регулятора.

Timeline:

Стандартний строк впровадження — 6-10 тижнів:

1. Тижні 1-2: scope, збір еталонних меморандумів, підключення file storage та data warehouse.
2. Тижні 3-5: вилучення полів, сумаризація, генерація чернеток, базовий review UI.
3. Тижні 6-7: інтеграція в процес аналітика, промпт-калібрування, погодження з compliance.
4. Тижні 8-10: shadow-режим, навчання команди, запуск у прод з політикою логування.