Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 05.12.25В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Отчетность, комплаенс и управление рисками
Решение использует генеративный искусственный интеллект для автоматизации подготовки отчетности, управления комплаенсом и оценки рисков. Система формирует отчеты, проводит аудит, отслеживает регуляторные изменения и обеспечивает прозрачность процессов, снижая трудозатраты и повышая точность.
Преимущества решения
- Скорость. Автоматизация подготовки отчетов и аудита — часы вместо недель.
- Точность и прозрачность. Снижение ошибок, explainable AI, автоматизация аудиторских следов.
- Комплаенс. Поддержка международных стандартов (EU AI Act, NIST AI RMF), автоматическое отслеживание и внедрение новых требований.
- Масштабируемость. Подходит для крупных корпораций и средних компаний, on-premises или облако.
- Экономия. Снижение трудозатрат на 60–80%, ROI 12–18 месяцев.
- Гибкость. Легкая интеграция с BI, ERP, GRC, поддержка кастомных LLM и дообучения моделей.
Решение идеально для финансовых, промышленных и корпоративных структур, где требуется автоматизация отчетности, комплаенса и риск-менеджмента на базе современных генеративных AI-технологий.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
Что такое генеративный AI для отчетности, комплаенса и управления рисками
Решение использует генеративный искусственный интеллект для автоматизации подготовки отчетности, управления комплаенсом и оценки рисков. Система формирует отчеты, проводит аудит, отслеживает регуляторные изменения и обеспечивает прозрачность процессов, снижая трудозатраты и повышая точность.
Генеративный AI интегрируется с корпоративными системами (ERP, BI, GRC), анализирует большие объемы структурированных и неструктурированных данных и автоматически генерирует финансовые, управленческие и комплаенс-отчеты.
- Отчетность. Автоматизация подготовки финансовых и управленческих отчетов, анализ трендов, выявление аномалий, формирование пояснений и рекомендаций.
- Комплаенс. Мониторинг регуляторных изменений, автоматическое сопоставление новых требований с внутренними политиками, генерация документации для регуляторов.
- Риск-менеджмент. Динамическое обновление risk-регистров, выявление новых угроз, автоматизация аудита и контроль за соблюдением политик.
- Explainable AI. Прозрачность решений, автоматическая генерация пояснений и аудиторских следов для регуляторов и аудиторов.
Программное обеспечение
| Категория | Решения/Платформы | Функционал |
|---|---|---|
| GRC/Compliance | Centraleyes, Compliance.ai (Archer), IBM Watsonx, AuditBoard, Resolver, Predict360 | AI-регистр рисков, автоматизация комплаенса, генерация документации, мониторинг изменений |
| Отчетность | ZBrain, CentrlGPT, S&P Global Essential Intelligence, Workiva | Генерация финансовых отчетов, анализ трендов, визуализация, интеграция с BI/ERP |
| Инфраструктура | Docker/Kubernetes, NVIDIA Triton, TensorFlow, PyTorch | Оркестрация сервисов, ускорение инференса, кастомные LLM для генерации текстов |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Рекомендация/Пример модели | Обоснование |
|---|---|---|
| Серверы | Dell PowerEdge XE9680, Supermicro SYS-420GP-TNAR+, HPE Cray XD2000 | Поддержка до 8 GPU, PCIe Gen5, масштабируемость |
| CPU | 2 × Intel Xeon Scalable или AMD EPYC (32–64 ядер) | Высокая параллельная обработка, интеграция с корпоративными системами |
| GPU | 4 × NVIDIA H100/H200 80–141 ГБ или AMD Instinct MI300X | Ускорение генеративных моделей, быстрая генерация длинных отчетов и аудиторских документов |
| RAM | 512–1024 ГБ DDR5 ECC | Для работы с большими датасетами и LLM |
| Хранилище | 4 × NVMe SSD 7.68–16 ТБ (RAID 10) | Высокий IOPS для хранения отчетов, логов, аудиторских следов |
| Сеть | 2 × 100GbE (Mellanox ConnectX-7) | Интеграция с BI/ERP, минимальные задержки |
| Охлаждение | Жидкостное или гибридное | Для высокой плотности GPU |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: CrayXD670
Увеличьте производительность при обучении и настройке больших моделей ИИ с помощью HPE Cray XD670 с восемью графическими процессорами NVIDIA H200 или H100.
Форм-фактор:
5U
CPU:
AMD EPYC 9004
Блок питания:
3000W, 3600W
Артикул: PowerEdgE-XE9680
Dell EMC PowerEdge XE9680 - это высокопроизводительный стоечный сервер, предназначенный для сложных рабочих нагрузок и критически важных приложений в крупных центрах обработки данных. Он построен на новейших процессорах Intel Xeon Scalable с поддержкой до 112 ядер и 224 потоков, что обеспечивает исключительную вычислительную мощность и производительность.
Форм-фактор:
6U
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2800W
Артикул: SYS-420GP-TNAR
GPU сервер Supermicro SYS-420GP-TNAR. Система DP Intel с 8-чиповым процессором NVIDIA HGX A100
Форм-фактор:
4U
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen3
HDD:
6x 2.5" SAS/SATA/NVMe
Блок питания:
3000W
Архитектура решения
1. Сбор и интеграция данных. Интеграция с ERP, BI, GRC, внешними источниками (регуляторы, новостные ленты, базы стандартов). Предобработка и нормализация данных для генеративных моделей.
2. AI-ядро и обработка. Генеративные LLM (на GPU) анализируют данные, формируют отчеты, выявляют риски, автоматизируют комплаенс. Модули мониторинга отслеживают регуляторные изменения, автоматически сопоставляют новые требования с внутренними политиками и процедурами.
3. Бизнес-логика и автоматизация. Автоматическая генерация пояснений, аудиторских следов и рекомендаций. Workflow по согласованию, утверждению и отправке отчетов.
4. Интерфейс и интеграция. Дашборды для мониторинга рисков, статуса комплаенса, аудита. API для интеграции с внешними и внутренними системами, поддержка обратной связи и дообучения моделей.
5. Контроль качества и аудит. Мониторинг качества данных, explainability, автоматизация аудита и подготовка отчетности для регуляторов.
Пример конфигурации
| Компонент | Модель/Спецификация | Кол-во | |
|---|---|---|---|
| Серверы | Dell PowerEdge XE9680 | 2 | |
| CPU | 2 × Intel Xeon Platinum 8490H | 4 | |
| GPU | NVIDIA H100 80GB | 8 | |
| RAM | 1024 ГБ DDR5 | 2 ТБ | |
| SSD | NVMe 7.68 ТБ (Kioxia CD8-V) | 8 | |
| Сеть | Mellanox ConnectX-7 100GbE | 4 порта | |
| ПО | Centraleyes, ZBrain, IBM Watsonx, Docker/Kubernetes, TensorFlow/PyTorch, AuditBoard, Compliance.ai |
Артикул: 03KH793
GPU, Nvidia, H100, SMX5, 80GB, 700W, passive cooling, compute GPU
Артикул: PowerEdgE-XE9680
Dell EMC PowerEdge XE9680 - это высокопроизводительный стоечный сервер, предназначенный для сложных рабочих нагрузок и критически важных приложений в крупных центрах обработки данных. Он построен на новейших процессорах Intel Xeon Scalable с поддержкой до 112 ядер и 224 потоков, что обеспечивает исключительную вычислительную мощность и производительность.
Форм-фактор:
6U
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2800W
Артикул: Q23U
Intel Xeon Platinum 8490H Processor Intel Sapphire Rapids Q23U E-5 112.5MB 60 1.9 3.5 350W DDR5-4800
Кто уже применяет такие решения в России
Искусственный интеллект начинают применять для отчетности, комплаенса и управления рисками. Технологии внедряют ведущие банки, финансовые институты и крупные корпорации.
Промсвязьбанк первым интегрировал нейросеть YandexGPT в бизнес-чат-бот — для автоматизации обработки обращений и подготовки отчетных документов. Росбанк тестирует генеративные AI-инструменты для суммаризации совещаний и подготовки корпоративной отчетности.ВТБ применяет ИИ для обработки клиентских обращений и проводит эксперименты с генеративными моделями в управлении рисками и комплаенсе. В банковском секторе идут пилотные проекты по автоматизации аудита, анализа рисков и подготовки регуляторной отчетности — такие инициативы реализуются в ВТБ, Альфа-Банке, Россельхозбанке и МТС Банке.
За пределами финансовой сферы генеративный AI начинает использоваться в нефтегазовой отрасли — для автоматизации отчетности и управления рисками. Здесь отмечают потенциал повышения эффективности и прозрачности процессов. Несмотря на раннюю стадию массового внедрения, российские компании уже получают результаты: автоматизируют рутинные задачи, ускоряют подготовку отчетности и усиливают контроль комплаенса и рисков.
