Перейти к основному содержимому

Анализ контрагентов

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Риск контрагентов: Недостаточная информация о финансовой устойчивости и репутации контрагентов.
  2. Затраты времени: Ручной сбор и анализ данных о контрагентах занимает много времени.
  3. Ошибки в оценке: Человеческий фактор может привести к ошибкам в оценке рисков.
  4. Недостаток аналитики: Отсутствие глубокого анализа данных для принятия обоснованных решений.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Финансовые консалтинговые компании.
  • Страховые компании.
  • Банки и кредитные организации.
  • Инвестиционные фонды.
  • Юридические фирмы, занимающиеся due diligence.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический сбор данных: Агент собирает данные из открытых источников, баз данных и социальных сетей.
  2. Анализ финансовой устойчивости: Оценка финансового состояния контрагента на основе бухгалтерской отчетности и других данных.
  3. Оценка репутации: Анализ отзывов, рейтингов и новостей о контрагенте.
  4. Прогнозирование рисков: Использование машинного обучения для прогнозирования вероятности дефолта или других рисков.
  5. Генерация отчетов: Автоматическое создание подробных отчетов с рекомендациями.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент работает самостоятельно, предоставляя полный анализ контрагента.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать вместе для анализа большого количества контрагентов или для более глубокого анализа.

Типы моделей ИИ​

  1. Машинное обучение: Для прогнозирования рисков и анализа финансовых данных.
  2. NLP (Natural Language Processing): Для анализа текстовых данных, таких как новости, отзывы и отчеты.
  3. Анализ социальных сетей: Для оценки репутации контрагента.
  4. Анализ больших данных: Для обработки и анализа больших объемов данных из различных источников.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из различных источников, включая базы данных, социальные сети и новостные порталы.
  2. Анализ данных: Данные анализируются с использованием машинного обучения и NLP для оценки финансового состояния и репутации контрагента.
  3. Генерация решений: На основе анализа агент генерирует отчеты с рекомендациями и прогнозами.

Схема взаимодействия​

[Пользователь] -> [Запрос на анализ контрагента] -> [ИИ-агент]
[ИИ-агент] -> [Сбор данных] -> [Анализ данных] -> [Генерация отчета] -> [Пользователь]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей бизнеса и определение ключевых функций агента.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов анализа контрагентов и выявление узких мест.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие бизнес-процессы.
  5. Обучение: Обучение сотрудников работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Интеграция: Используйте API-ключ для интеграции агента в ваши системы.
  3. Запросы: Отправляйте запросы на анализ контрагентов через API.
  4. Получение отчетов: Получайте автоматически сгенерированные отчеты с рекомендациями.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "контрагент": "ООО Ромашка",
  "тип_анализа": "прогнозирование_рисков"
}

Ответ:

{
  "статус": "успешно",
  "результат": {
    "вероятность_дефолта": "15%",
    "рекомендации": "Рекомендуется провести дополнительный анализ финансовой отчетности."
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "контрагент": "ООО Ромашка",
  "тип_анализа": "сбор_данных"
}

Ответ:

{
  "статус": "успешно",
  "результат": {
    "данные": {
      "финансовая_отчетность": "доступна",
      "новости": "10 статей",
      "отзывы": "5 отзывов"
    }
  }
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "контрагент": "ООО Ромашка",
  "тип_анализа": "анализ_репутации"
}

Ответ:

{
  "статус": "успешно",
  "результат": {
    "репутация": "высокая",
    "рекомендации": "Контрагент имеет положительную репутацию на рынке."
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "контрагент": "ООО Ромашка",
  "тип_анализа": "управление_взаимодействиями"
}

Ответ:

{
  "статус": "успешно",
  "результат": {
    "рекомендации": "Рекомендуется установить регулярные встречи для обсуждения текущих проектов."
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /analyze: Основной эндпоинт для анализа контрагентов.

    • Запрос: 
      {
        "api_key": "ваш_api_ключ",
        "контрагент": "ООО Ромашка",
        "тип_анализа": "прогнозирование_рисков"
      }
    • Ответ: 
      {
        "статус": "успешно",
        "результат": {
          "вероятность_дефолта": "15%",
          "рекомендации": "Рекомендуется провести дополнительный анализ финансовой отчетности."
        }
      }

  2. /collect_data: Эндпоинт для сбора данных о контрагенте.

    • Запрос: 
      {
        "api_key": "ваш_api_ключ",
        "контрагент": "ООО Ромашка",
        "тип_анализа": "сбор_данных"
      }
    • Ответ: 
      {
        "статус": "успешно",
        "результат": {
          "данные": {
            "финансовая_отчетность": "доступна",
            "новости": "10 статей",
            "отзывы": "5 отзывов"
          }
        }
      }

Примеры использования​

Кейс 1: Финансовый консалтинг​

Компания использует агента для анализа контрагентов перед заключением крупных сделок. Агент автоматически собирает данные, анализирует финансовую устойчивость и репутацию контрагента, что позволяет компании принимать обоснованные решения.

Кейс 2: Страховая компания​

Страховая компания использует агента для оценки рисков при заключении договоров страхования. Агент прогнозирует вероятность дефолта и предоставляет