27 AI-продуктов Self Cube

Cube — AI-продукты

27 AI-продуктов

Каталог решений на ядре Serenta

Интеллектуальный слой Self Cube: 27 готовых сценариев обслуживания, аналитики, безопасности и персонализации. Банк может включать готовые модули Cube, подключать партнёрские AI-модели и собирать собственные интеллектуальные сервисы на готовых шаблонах и коннекторах.

AI-продуктов на ядре Serenta

80%+

Автоматизации типовых запросов

1–2

Минуты на онбординг

Core AI Products

7 модулей

Базовый контур, безопасность и автоматизация обслуживания

AI Financial Assistant (PFM)

Персональный финансовый помощник. Анализирует расходы, формирует бюджеты, даёт персональные финансовые рекомендации и прогноз баланса.

NLP Chatbot 2.0

Интеллектуальный чат-бот. Обрабатывает до 80–90% клиентских запросов автоматически, понимает естественный язык и проводит операции.

Digital Onboarding & Biometrics

Онбординг и биометрия. OCR документов, сопоставление лица (liveness check), автозаполнение анкеты и верификация паспорта за 1–2 минуты.

Automated KYC / KYB

Автоматизация комплаенса. Полная проверка физических и юридических лиц, бенефициаров, санкционных списков и оценка рисков.

Fraud Engine & AML Surveillance

Антифрод и AML-мониторинг. Мгновенное выявление аномалий и высокорисковых транзакций с автоблокировкой и эскалацией в реальном времени.

Robo-Advisor (NAV Planner)

Робо-советник по инвестициям. Подбирает инвестиционные стратегии, моделирует доходности, формирует портфели и проводит авторебалансировку.

SME Cashflow Forecasting

Прогнозирование для бизнеса (МСБ). ML-модели предсказывают денежные потоки бизнеса, риски кассовых разрывов и рекомендуют решения по ликвидности.

Подберите стартовый пакет AI-продуктов

Проведём целевую демо-сессию: покажем работу Serenta на реальных банковских кейсах и подберём приоритетные модули P1 под ваш контур.

Запросить демо

Advanced Operations

8 модулей

Персонализация, скоринг и интеллектуальная поддержка операций

Hyper-Personalized Marketing Engine

Маркетинговый AI-движок. Генерирует индивидуальные предложения, динамические сегменты и триггеры на основе транзакционного поведения клиента.

Consumption Analytics (NL Q&A)

Диалоговая аналитика. Отвечает на вопросы о финансах и структуре затрат на естественном языке без сложных BI-систем.

Real-Time Underwriting

Мгновенный скоринг. Кредитное решение в контуре заявки за секунды через ML-скоринг, поведенческую аналитику и рисковые правила.

Generative Analytics for SME

Генеративная аналитика МСБ. Генерирует отчёты о бизнесе, выявляет тренды и аномалии в данных компаний, готовит инсайты для руководства.

Legal Contract Copilot

Копилот для договоров. Автоматически проверяет типовые и нестандартные договоры, находит правовые риски и несоответствия регламентам.

Front-Office Operator Copilot

AI-ассистент оператора. Подсказывает контекст клиента в реальном времени, предлагает лучшие следующие действия и заполняет карточки.

Automated Compliance & Reporting

Автоматизация регуляторных отчётов. Формирует надзорные и регуляторные отчёты по стандартам ЦБ/регулятора на основе банковских данных.

Customer Voice Analysis & NPS

Анализ тональности и NPS. Транскрибирует и анализирует звонки, оценивает эмоции, выявляет жалобы и рассчитывает индекс лояльности.

Autonomous Ecosystem

12 модулей

Автономные агенты, биометрия и сквозная роботизация

Autonomous Agent Layer

Слой автономных AI-агентов. Агенты планируют и выполняют цепочки задач, взаимодействуя с банковскими API без участия человека.

Synthetic Data Generator

Генератор синтетических данных. Создаёт реалистичные анонимизированные выборки данных для безопасного обучения моделей и тестирования.

ESG Scoring & Carbon Footprint

ESG-скоринг и углеродный след. Оценивает экологические, социальные и управленческие показатели бизнеса и углеродный след операций.

Dynamic FX & Hedging Advisor

AI-советник по валютному хеджированию. Моделирует валютные курсы, волатильность и предлагает оптимальные инструменты хеджирования для казначейства.

Cyber Threat Intelligence AI

Предиктивный киберинтеллект. Анализирует паттерны угроз, уязвимости систем и предотвращает целевые атаки на инфраструктуру.

Voice & Face Biometric Auth

Биометрическая аутентификация. Многофакторная идентификация по голосу и лицу в каналах ДБО и контакт-центре.

Collections Strategy Optimizer

Оптимизатор взыскания. ML-сегментация заёмщиков и выбор персонализированной стратегии коммуникации на ранних стадиях.

Omnichannel Smart Search

Умный поиск по базе знаний. Семантический корпоративный поиск по регламентам, продуктам и тарифам для сотрудников и клиентов.

Trade Finance Document Engine

Интеллектуальный торговый факторинг. Автоматическая верификация и сверка аккредитивов, коносаментов и таможенных документов.

Gamification & Loyalty AI

Геймификация и программы лояльности. Динамические персональные челенджи, квесты и бонусные механики для вовлечения пользователей.

Partner API AI Broker

AI-брокер партнёрских API. Интеллектуальная маршрутизация запросов к внешним fintech-партнёрам и маркетплейсам.

Autonomous Back-Office Engine

Автономный бэк-офис. Сквозная обработка и закрытие типовых банковских процедур без ручных операций операционистов.

Эволюция банкинга

Путь к автономному банкингу

От базовой автоматизации операций к автономным AI-агентам и открытой финансовой экосистеме

Базовый AI

Чат-боты 2.0, OCR документов, онбординг и автоматический KYC

Предиктивный AI

Антифрод в реальном времени, ML-скоринг и гиперперсонализация

Генеративный AI

Копилоты операторов и юристов, генеративная отчётность и аналитика

Автономный AI

Автономные финансовые агенты, self-service и встраивание в ERP

Что входит в каталог 27 AI-продуктов для банка?

Каталог Self Cube — готовые сценарии на интеллектуальном ядре: финансовый ассистент, чат-бот, цифровой онбординг, KYC и AML, антифрод, скоринг, копилот менеджера, персонализация и автономные агенты. Это продуктовые модули с API и лимитами, а не презентация «нейросети в финансах». Имеет смысл смотреть приоритеты: сервис и риск, затем операции и персонализация, затем автономная экосистема. Не нужно включать все 27, чтобы получить эффект. Выбирают сценарии, где есть данные и понятный результат для клиента или риска.

Как устроены волны внедрения P1, P2 и P3?

P1 закрывает сервис и риск, которые быстрее дают эффект: ассистент, чат-бот, онбординг, KYC, антифрод. P2 — персонализация, скоринг и интеллектуальная поддержка операций. P3 — автономные агенты, биометрия и сквозные сценарии экосистемы. Волны нужны, чтобы не прыгать сразу в автономию без базового слоя данных и лимитов. Имеет смысл не переименовывать P3 в «первый пилот», если онбординг и антифрод ещё ручные. Каталог позволяет включать модули независимо, но порядок волн совпадает с риском ошибки.

Можно ли подключать партнёрские модели, не только модули Cube?

Да. Банк ставит готовые модули Self Cube, подключает партнёрские AI-решения и собирает собственные сервисы на шаблонах и коннекторах ядра. Каталог не запирает на одной языковой модели. Имеет смысл заранее решить политику данных: что имеет право уйти во внешнюю модель, что остаётся в периметре. Если партнёрская модель обходит лимиты и журнал платформы, это уже не модуль каталога. Оркестрация как раз затем, чтобы разные модели жили в одном контуре, а не в трёх пилотах у разных департаментов.

С каких AI-сценариев банки начинают чаще всего?

Чаще всего с чат-бота контакт-центра, цифрового онбординга, KYC и антифрода. Это первая волна: эффект виден в скорости обслуживания и в риске, автономных агентов в этот момент ещё не включают. Имеет смысл мерить не «умность ответов», а долю типовых обращений, срок онбординга и качество отсечения фрода. Если данных для KYC нет, начинать с персонализации бессмысленно. Каталог Self Cube как раз позволяет взять эти модули пакетом P1, не собирая каждый как отдельный вендорский проект.

Заменяет ли банковский чат-бот контакт-центр?

Целевая автоматизация типовых запросов — 80–90%, сложные и рискованные остаются людям. Это не лозунг «уволить операторов», а граница, без которой бот начинают ненавидеть клиенты и сотрудники. Имеет смысл заранее разметить темы, которые бот не имеет права закрывать сам: спорные платежи, блокировки, жалобы. Если бот живёт отдельно от ДБО и не видит состояние продукта, даже 80% не получатся. На платформе чат-бот — модуль ядра, а не виджет на сайте.

Когда банк включает автономных AI-агентов в промышленный контур?

После базового и предиктивного слоя, под оркестратором и человеком в контуре. Автономные агенты — третья волна каталога, не стартовая. По умолчанию агент не двигает живые деньги и не создаёт боевых клиентов. Имеет смысл не называть агентом чат-бот, который просто отвечает текстом. Сначала должны работать API, лимиты, журнал и песочница. Иначе «автономный банкинг» остаётся слоганом. Self Cube специально разделяет эти слои, чтобы пилот P3 не сломал P1.

Что умеет копилот менеджера и финансовый ассистент?

Финансовый ассистент помогает клиенту в канале: объяснить продукт, собрать черновик действия, пройти типовой сценарий без визита в отделение. Копилот менеджера подсказывает сотруднику на обслуживании: контекст клиента, следующий шаг, ограничения — без замены ответственности человека. Оба живут на том же ядре, что KYC и антифрод, а не в отдельном чате. Имеет смысл проверить, видят ли они состояние продукта через API. Если копилот работает только по скрипту без данных, это снова база знаний, не AI-продукт каталога.

Можно ли внедрять AI-модули по одному, без всей платформы сразу?

Да, модули включают постепенно: каталог как раз для этого. Но даже один сценарий лучше сажать на общее ядро с API, лимитами и аудитом, иначе через год получите пять несовместимых пилотов. Имеет смысл начать с P1 и не обещать автономных агентов в том же квартале. Если в банке уже есть отдельный вендорский бот, его можно оставить на время, но новый контур лучше сразу вести через оркестратор. «Один модуль» не значит «без платформенных правил».

Презентация Self Cube

Если вы оцениваете современные банковские платформы или инфраструктурные стратегии, целевая сессия поможет согласовать архитектуру и подход.

Скачать презентацию