Big Data-аналітика для банків: як підвищити точність перевірки контрагентів

У сучасному світі банки щодня працюють з величезною кількістю даних — про клієнтів, транзакції, компанії та ринки. З кожним роком цих даних стає все більше, і водночас зростають вимоги до того, як швидко та точно потрібно перевіряти контрагентів: клієнтів, партнерів, постачальників. Простих методів перевірки вже недостатньо. Ручна перевірка документів, телефонні дзвінки чи запити в державні реєстри — це довго, незручно і часто неточно.

При цьому банки мають дотримуватися суворих вимог — від правил "Знай свого клієнта" (автоматизація KYC) до боротьби з відмиванням коштів (AML) та санкційного контролю. Якщо ці вимоги не виконати — можливі великі штрафи, втрати репутації та ризики для всього бізнесу.

Саме тому все більше банків переходять до використання Big Data-аналітики — інструментів, які дозволяють обробляти великі обсяги інформації автоматично, швидко і з високою точністю. За допомогою таких рішень можна в режимі реального часу аналізувати транзакції, перевіряти зв’язки між компаніями, знаходити підозрілі шаблони поведінки, а також виявляти ризикових контрагентів ще до того, як вони стануть проблемою.

У цій статті ми розглянемо, як банківська аналітика великих даних допомагає посилити фінансовий комплаєнс, краще виконувати перевірки контрагентів і відповідати вимогам регуляторів — таких як НБУ, FATF та європейські директиви з протидії відмиванню грошей.

Чому банкам потрібна Big Data-аналітика

Сучасні банки працюють в умовах високих ризиків і постійного тиску з боку регуляторів. При цьому цифрова перевірка клієнтів і партнерів має бути не лише точною, а й дуже швидкою — адже від цього залежить і безпека, і репутація, і конкурентоспроможність фінансової установи. Саме тут на перший план виходить Big Data-аналітика — технологія, яка дозволяє обробляти та аналізувати величезні масиви інформації, щоб виявити ризики, ще до того, як вони завдадуть шкоди.

Ось три ключові причини, чому банкам варто впроваджувати аналітику великих даних уже сьогодні:

1. Різноманітність джерел даних

Раніше банки покладалися переважно на внутрішні системи: анкетні дані, кредитну історію, стандартну перевірку. Сьогодні цього недостатньо. Big Data дозволяє об’єднувати дані з десятків зовнішніх джерел і бачити повну картину ризиків.

Зокрема, банки можуть використовувати:

• Відкриті державні реєстри — наприклад, Єдиний державний реєстр, реєстр судових рішень, санкційні списки тощо. Це допомагає виявити зв’язки між компаніями, бенефіціарами, судові спори чи ознаки фіктивності.
• Транзакційні дані — тобто аналіз операцій клієнта: обсяги, частота, країни, контрагенти. Це дозволяє виявити підозрілу активність.
• Поведінкові шаблони — як саме клієнт користується онлайн-банкінгом, мобільними додатками, чи змінює звички. Раптові зміни можуть сигналізувати про загрозу.
• Соціальні мережі — у деяких випадках корисно побачити загальнодоступну інформацію, наприклад, чи співпадає інформація в соцмережах з анкетою.
• Комерційні бази даних — сервіси на кшталт YouControl, DowJones, World-Check дають доступ до глибокої аналітики, звітів про компанії, зв’язки з підсанкційними особами.

Чим більше даних — тим точніша аналітика і менше ризиків.

2. Зростання вимог регуляторів до KYC/AML-рішення

Регуляторні вимоги (НБУ, FATF, EU AML Directives) у сфері фінансового контролю постійно посилюються. І мова не лише про український НБУ — міжнародні організації, такі як FATF або Європейський Союз, постійно оновлюють правила, спрямовані на боротьбу з фінансовими злочинами.

Big Data-аналітика допомагає банкам відповідати цим вимогам завдяки:

• Цифровій перевірці клієнтів — швидко й автоматично перевіряти нових клієнтів на наявність ризиків.
• Автоматизації KYC-процесів — зменшується потреба в ручній роботі, перевірки відбуваються за заздалегідь налаштованими алгоритмами.
• Постійному моніторингу транзакцій — замість того, щоб перевіряти клієнтів лише під час відкриття рахунку, банк може відстежувати підозрілу активність та верифікацію даних у реальному часі.
• Аналізу змін у компаніях — наприклад, якщо змінився бенефіціар, адреса, статутний капітал — банк може це зафіксувати та оновити ризик-профіль.

Таким чином, Big Data для банків не просто допомагає «встигати за нормами» — вона дає змогу робити це автоматично та дуже швидко.

3. Виявлення аномалій, зв’язків і схем ухилення

Банки сьогодні повинні мислити не лише в термінах «чорне або біле». У реальному житті шахрайські схеми дуже складні: наприклад, компанії можуть мати фіктивних директорів, складні ланцюги транзакцій, зв’язки через підставних осіб. Такі речі неможливо помітити без потужної аналітики.

Big Data дозволяє:

• Виявляти аномальні дії — наприклад, якщо транзакція дуже відрізняється від звичайної поведінки клієнта.
• Знаходити приховані зв’язки — хто з ким пов’язаний, через кого можуть проходити ризикові платежі.
• Розпізнавати шаблони шахрайства — системи на базі машинного навчання навчаються на історичних даних і можуть виявити схеми, схожі на відомі випадки фінансового злочину.
• Попереджати ризики до моменту втрати коштів — аналітика у режимі реального часу дозволяє вчасно зупинити підозрілу транзакцію або заблокувати доступ.

Тобто замість того, щоб боротися із наслідками — банки можуть діяти на випередження.

Технології, які змінюють процес перевірки

Ще кілька років тому перевірка контрагентів у банку означала ручну роботу: співробітники збирали довідки, перевіряли реєстри, складали звіти. Сьогодні все виглядає зовсім інакше. Завдяки сучасним технологіям цей процес можна автоматизувати, прискорити та зробити набагато точнішим. Нижче ми описуємо дієві інструменти, які допомагають банкам працювати швидко й безпечно:

Машинне навчання в банку

Машинне навчання (ML) — це технологія, яка дозволяє комп’ютерам «навчатися» на історичних даних і робити прогнози. У банківській сфері це означає, що система сама вчиться розпізнавати ризикових клієнтів або підозрілі компанії.

Замість стандартного "прохід/непрохід" ML-модель аналізує:

• фінансові показники контрагента;
• нетипову поведінку (наприклад, занадто часті зміни рахунків);
• зв’язки з іншими компаніями, у тому числі з поганою репутацією;
• участь у судових справах або публічних скандалах.

Така автоматизована система швидше та точніше оцінює ризики, ніж будь-який аналітик, і здатна працювати 24/7 без зупинок.

Natural Language Processing (NLP)

NLP — це інструмент для "розуміння" тексту, написаного природною мовою, такою як українська або англійська. Він потрібен, щоб обробляти неструктуровану інформацію — наприклад:

• новини та медіа-публікації;
• пресрелізи державних установ;
• судові рішення;
• повідомлення на офіційних сайтах компаній.

Система на базі NLP може за лічені хвилини просканувати сотні джерел і знайти згадку про ризикового контрагента, наприклад, участь у кримінальних справах або потрапляння в санкційні списки. І що головне — все це в режимі реального часу.

API для перевірки клієнтів

API (Application Programming Interface) — це, простими словами, "місток" між банком і зовнішніми сервісами, який дозволяє швидко отримувати актуальні дані про клієнтів.

Замість того, щоб працівник вручну шукав дані в реєстрах, система автоматично звертається до потрібних джерел через API і миттєво отримує:

• інформацію з санкційних списків (OFAC, ЄС, ООН тощо);
• свіжі дані з державних реєстрів, таких як ЄДР чи податкова;
• транзакційні аналітичні сигнали — наприклад, чи клієнт проводить підозрілу фінансову активність.

Це значно прискорює перевірку і зменшує ризик пропустити щось важливе.

Інтеграція з системами моніторингу транзакцій

У сучасному банку перевірка не закінчується на моменті відкриття рахунку. Клієнт постійно генерує нові дані: здійснює операції, змінює контактні дані, додає бенефіціарів. І все це має контролюватися.

Тому Big Data-рішення легко інтегруються з уже існуючими банківськими системами:

• core-банкінг;
• CRM-системи;
• платформи моніторингу фінансових операцій.

Це дозволяє:

• автоматично виявляти підозрілі операції ще до завершення транзакції;
• оновлювати профілі клієнтів після будь-яких змін;
• миттєво реагувати на нові ризики.

Результат — постійний контроль без втручання людини, що робить перевірку більш ефективною та менш затратною.

Типові сценарії використання Big Data у банках

Big Data — це не щось абстрактне. Це реальні інструменти, які вже сьогодні змінюють щоденну роботу банків. І якщо правильно їх застосовувати, можна не тільки підвищити точність перевірок, а й вчасно виявити потенційні загрози — ще до того, як вони перетворяться на проблеми. Ось кілька прикладів, як саме банки використовують аналітику великих даних на практиці:

Виявлення зв’язків між контрагентами через графові бази

У багатьох випадках шахрайські схеми побудовані не на одній компанії, а на цілій мережі фірм, які пов’язані між собою бенефіціарами, адресами, директорами або навіть IP-адресами. Щоб виявити ці зв’язки, банки використовують графові бази даних, наприклад, Neo4j.

Завдяки цій технології можна:

• побачити структуру групи компаній як на мапі;
• швидко виявити "прокладки", фіктивні структури або офшорні зв’язки;
• зібрати картину, яка інакше залишилася б непоміченою.

Це особливо ефективно для боротьби з відмиванням грошей (AML), коли компанії спеціально приховують свої справжні зв’язки.

Встановлення кінцевих бенефіціарів

Один з найважливіших елементів перевірки — з'ясувати, хто насправді контролює компанію. У багатьох випадках власники приховуються за посередниками або номінальними особами.

Big Data дозволяє:

• здійснювати аналіз відкритих даних з реєстрів, міжнародних баз та профілів у ЗМІ;
• автоматично зіставляти інформацію з кількох джерел, щоб знайти справжнього бенефіціара;
• уникнути помилок, які можуть виникати при ручній перевірці.

Це не тільки економить час, а й значно знижує ризик співпраці з фіктивними структурами.

Перевірка на санкції та репутаційні ризики

Сучасні інструменти аналітики автоматично сканують:

• санкційні списки (OFAC, ЄС, ООН);
• згадки в новинах чи публічних звітах;
• участь у кримінальних або адміністративних розслідуваннях.

Це дозволяє банку вчасно помітити:

• чи потрапив контрагент під санкції;
• чи фігурує він у розслідуваннях або антикорупційних справах;
• чи є ризик негативного впливу на репутацію банку.

Це підвищує рівень фінансового комплаєнсу і допомагає уникнути юридичних та іміджевих наслідків для банків.

Аналітика транзакцій

Клієнти банку залишають після себе слід у вигляді фінансових операцій — їхній транзакційний профіль. Машинне навчання вміє розпізнавати, коли поведінка змінюється незвично:

• платежі на великі суми в нові країни;
• раптово збільшена кількість транзакцій;
• переведення коштів на рахунки з підозрілою історією.

Це ключовий інструмент для:

• виявлення шахрайства (fraud detection);
• оцінки ризиків контрагентів;
• запуску автоматизованих перевірок у разі аномальної активності.

Таким чином банк може реагувати швидко, ще до того, як буде завдано фінансової шкоди.

Переваги для банківської установи

• Зменшення часу на перевірку. Автоматизована перевірка ризиків дозволяє скоротити тривалість процедури KYC з днів до годин чи навіть хвилин.
• Зниження людського фактору. Замість ручного аналізу сотень документів використовуються алгоритми, які не втомлюються і не помиляються.
• Прозорість процесу. Усі дії системи можна задокументувати та продемонструвати регуляторам (НБУ, FATF) у разі аудиту. Це важливо для політики "знай свого клієнта" та перевірки відповідності compliance-рішенням.
• Масштабованість. Аналітичні інструменти для банків легко масштабуються — як у межах нових продуктів, так і при виході на нові ринки.

Виклики та як їх подолати

Впровадження Big Data-аналітики у банківські процеси відкриває багато можливостей — але разом із ними з’являються і нові труднощі. Важливо не тільки знати про них, а й розуміти, як ефективно їх подолати. Розгляньмо найпоширеніші виклики, з якими зіштовхуються банки, і способи, як із ними впоратись.

Неструктурованість даних

Більшість даних, які банки можуть використовувати для перевірки контрагентів, — це не зручні таблиці з колонками, а хаотичні тексти, PDF-документи, новини чи відкриті реєстри. У такому вигляді дані складно обробляти автоматично.

Як вирішити:

• Використовуються ETL-процеси (Extract, Transform, Load), щоб витягнути, очистити й структурувати дані.
• Технології Natural Language Processing (NLP) допомагають аналізувати великі обсяги тексту, виявляти ключові факти, імена, дати, зв’язки.
• Завдяки класифікаторам та тегуванню можна систематизувати навіть складні й неформатовані джерела, як-от судові рішення чи повідомлення у ЗМІ.

Інтеграція з банківськими системами

Big Data-платформи не можуть існувати окремо — вони мають працювати разом з уже наявними системами банку: CRM, системами обслуговування клієнтів, сховищами даних (DWH), core-банкінгом тощо. Це може створити технічні складнощі.

Як вирішити:

• Сучасні рішення для аналітики мають готові адаптери, SDK і API, які дозволяють швидко підключитися до внутрішніх систем банку.
• Багато платформ вже передбачають інтеграцію з найпоширенішими банківськими сервісами, тож адаптація займає менше часу.
• Важливо провести попередній аудит технічної архітектури та залучити DevOps/ІТ-команду для налагодження зв’язків між платформами.

Захист персональних даних

Обробка великого обсягу чутливої інформації несе великі ризики — як юридичні, так і репутаційні. Порушення вимог GDPR, законів України або стандартів НБУ може мати серйозні наслідки.

Як вирішити:

• Потрібно будувати систему data governance — чіткі правила, хто і як працює з персональними даними, де вони зберігаються і як захищаються.
• Всі процеси мають відповідати стандартам GDPR, а також вимогам НБУ, FATF та інших регуляторів.
• Дані повинні шифруватися, а доступ до них — логуватися. Крім того, потрібні політики контролю доступу для різних ролей.

Потреба в кваліфікованих фахівцях

Навіть найкращі технології не працюватимуть ефективно без людей, які вміють з ними працювати. Банкам потрібні нові компетенції — не лише у сфері ІТ, а й серед фахівців з комплаєнсу.

Як вирішити:

• Compliance officers мають опанувати цифрові інструменти: розуміти логіку алгоритмів, вміти читати аналітичні дашборди, розуміти джерела даних.
• Банки дедалі частіше формують Data-аналітичні відділи, в яких працюють data scientists, аналітики, інженери з даних.
• Важливо інвестувати в навчання персоналу: від внутрішніх курсів до співпраці з університетами та технологічними партнерами.

Кроки до впровадження

Перехід на аналітику великих даних — це не питання одного дня. Це поетапний процес, який вимагає ретельного планування, залучення фахівців і тестування рішень. Якщо йти поступово, результат буде не лише технологічно ефективним, а й практично корисним для щоденних процесів банку.

1. Оцінка існуючих процесів

Перший і обов’язковий крок — зрозуміти, з чого стартує банк. Які інструменти вже використовуються для перевірки контрагентів? Де саме виникають затримки або ризики?

• Проведіть аудит поточних процесів перевірки KYC та контрагентів.
• Визначте, які джерела даних застосовуються, як довго триває перевірка, які етапи залежать від ручної роботи.
• Оцініть, де є вузькі місця: наприклад, чи довго співробітники шукають бенефіціарів? Чи встигає банк виявити підозрілу активність до проведення транзакції?

Цей аналіз допоможе зрозуміти, де саме Big Data може принести максимальну користь, і визначити пріоритети для автоматизації.

2. Вибір платформи або технологічного партнера

Після того як зрозуміло, що потрібно автоматизувати — час обирати інструменти. Тут важливо враховувати як технічні можливості, так і репутацію розробників.

Серед міжнародних рішень, які вже довели свою ефективність у банківській сфері:

• Впровадження KYC політики на базі Camunda. Camunda дозволяє будувати гнучкі та прозорі процеси перевірки клієнтів із використанням правил комплаєнсу, інтеграцій із зовнішніми базами та можливістю масштабування. Це платформа для автоматизації бізнес-процесів, яку легко адаптувати під потреби банку.
• SAS AML — потужне рішення, яке забезпечує моніторингу транзакцій і виявлення відмивання коштів.
• Palantir Foundry — гнучка платформа для інтеграції великих масивів даних, побудови аналітики та поліпшення прийняття рішень.

Також є українські сервіси, які активно використовуються для перевірки контрагентів:

• YouControl — зручна інтеграція з відкритими реєстрами, судовими рішеннями, перевірка за санкційними списками.
• VKURSI — ще одне локальне рішення для перевірки ділової репутації, структури власності, ризик-факторів.

Оберіть платформу, яка відповідає поточним потребам банку та може легко масштабуватися в майбутньому.

3. Розгортання пілотного проєкту

Починати відразу зі всієї системи — ризиковано. Краще спочатку провести пілот (тобто пробний запуск) на окремій ділянці процесу.

• Наприклад, протестуйте автоматизовану перевірку клієнтів малого бізнесу або фрілансерів.
• Перевірте, як працює скоринг контрагентів, наскільки точно нова модель оцінює ризики.
• Вивчіть, як інтегрується система з CRM або системою транзакцій.

Це дасть змогу:

• виявити технічні проблеми ще до масштабування,
• переконатися в ефективності нового підходу,
• отримати зворотний зв’язок від співробітників, які працюють із системою щодня.

4. Навчання персоналу

Навіть найкраще рішення буде неефективним, якщо команда не вміє ним користуватись. Тому навчання — обов’язковий етап.

Організуйте тренінги для:

• Compliance-фахівців — щоб вони розуміли, як працює нова система, як формуються ризикові індикатори, як читати аналітику.
• Аналітиків — щоб вони могли налаштовувати запити, адаптувати дашборди, тлумачити результати.
• Ризик-менеджерів — щоб вони використовували Big Data для прогнозування ризиків і ухвалення рішень.

Навчання може проходити в кілька етапів: від базових інструктажів до глибоких воркшопів із data science. Це інвестиція, яка окупиться вже на етапі пілоту.

Висновок

Big Data-аналітика — це не «ще одна модна технологія», а практичний інструмент, який дає банкам реальні переваги. Вона дозволяє швидше перевіряти контрагентів, бачити ризики наперед, виявляти шахрайські схеми та завжди бути готовими до перевірок з боку регуляторів.

У час, коли обсяг даних зростає з кожним днем, а вимоги до фінансового комплаєнсу стають дедалі жорсткішими, ручні методи вже не працюють. Якщо банк хоче залишатися на крок попереду — йому потрібні аналітичні інструменти, які не просто збирають інформацію, а вміють її аналізувати й давати точні підказки для прийняття рішень.

Інвестуючи в Big Data вже сьогодні, фінансова установа не лише захищає себе від ризиків, а й закладає фундамент для масштабування, запуску нових продуктів і покращення клієнтського досвіду.

Час оновити підхід до перевірки контрагентів. Почніть із маленьких змін, оберіть пілотний проєкт — і переконайтесь, як Big Data реально змінює бізнес.

Хочете дізнатися більше? Напишіть нам — допоможемо розібратись із платформами, налаштуванням і впровадженням — marketing@integrity.com.ua.