E.SUN Bank: ИИ готовит черновик кредитного отчёта за 7 минут

Корпоративное кредитование E.SUN Bank требует ежегодного пересмотра кредитоспособности клиентов. Несколько сотен клиентских менеджеров (RM) пишут по четыре–пять тысяч кредитных отчётов в год, и до 40% рабочего времени в месяц у них уходит на поиск данных. Опытному RM отчёт обходился в десять с лишним часов, новичку — свыше 20 часов, то есть около трёх дней. Стандарты написания у сотрудников различались, глубина анализа зависела от личного опыта. Банк решил сократить время сбора данных и подготовки черновика и встроить генеративный ИИ в процесс корпоративного кредитования.

Процесс разбит на шесть этапов, их поддерживают четыре ИИ-инструмента. iCatcher с веб-краулерами и API собирает внешние данные о компании: реквизиты, историю, руководство, новости, негативные публикации и судебные дела. «OCR-ввод финансовой отчётности» заменяет ручной ввод, сочетая генеративный ИИ с классическим OCR. Инструмент «智捷通» по принципу кредитной оценки 5P формирует черновик отчёта на основе внутренних и внешних данных. «提示家» играет роль теневого рецензента: проверяет готовый отчёт и заранее указывает вопросы, которые задаст проверяющее подразделение. Инструменты встроены в системы, которыми RM пользуются в работе.

Банк разработал инструменты самостоятельно за год и вводил их поэтапно; последний, «提示家», запущен в первом квартале 2026 года. Проект начался в марте 2025 года, к июлю 2026 года выпущена 14-я версия, в среднем одна итерация занимает около трёх недель. Эксперты корпоративного блока три месяца переводили неявные знания в структурированные промпты; в проекте участвовали более 15 экспертов. Качество отчётов проверяет отдельная LLM по списку обязательных элементов и метрике Faithfulness, результаты сверяют с оценкой специалистов, каждому отчёту присваивается оценка качества, а в инструменте есть форма обратной связи. По данным банка, iCatcher используют более 90% RM.