Кейс: GlobalBank

Прогнозирование рисков с помощью AI

Как UniFly Analytics помогла GlobalBank снизить уровень дефолтов на 18% и интегрировать предиктивные модели в устаревшую инфраструктуру за 4 месяца.

Интерфейс аналитики рисков GlobalBank
Проблема

Вызовы традиционной аналитики

До внедрения UniFly, команда риск-менеджмента GlobalBank полагалась на статические отчеты Excel, которые формировались с задержкой в 48 часов. В условиях волатильного рынка 2023 года это приводило к реактивным, а не проактивным решениям.

Основная проблема заключалась не в отсутствии данных, а в их фрагментированности. Данные кредитного скоринга, транзакционная история и макроэкономические индикаторы хранились в разных базах, что делало невозможным комплексный анализ в реальном времени.

Решение

Интеграция с legacy-системами

Бесшовный коннектор

Мы разработали специальный API-шлюз, который позволил UniFly считывать данные из основной ERP-системы GlobalBank без изменения ее исходного кода.

Единый слой данных

Агрегация данных из 14 различных источников в единый Data Warehouse, обеспечивая консистентность и прозрачность для всех отделов.

🛡

Безопасность данных

Полное соответствие стандартам PCI DSS. Данные клиентов никогда не покидают защищенный контур банка, обработка происходит на выделенных серверах.

Техническая реализация

Архитектура, созданная для масштабируемости и скорости

24/7 Мониторинг транзакций
0.04s Время отклика API
10TB Обработка данных в день
Результат

Экономический эффект

За первые 6 месяцев работы с UniFly Analytics, GlobalBank зафиксировал снижение операционных издержек на отдел аналитики на 30%, а предотвращенные убытки от мошеннических операций составили более 45 млн рублей.

18% Снижение дефолтов
450+ Часов экономии в месяц
Обсудить внедрение