Евгений Ляшов: «Проверить потенциального контрагента за несколько минут – уже реальность»

Автоматизация проверки контрагентов становится важнейшей задачей для бизнеса. С увеличением числа компаний на рынке и усложнением схем мошенничества традиционные методы оценки надежности партнеров уже не справляются. Между тем ошибки в выборе контрагента могут привести к репутационным рискам, судебным разбирательствам и финансовым потерям. Актуальность проблемы подтверждает недавний запуск Банком России веб-сервиса для выявления компаний с признаками нелегальной деятельности. Однако бизнесу требуются более глубокие и технологичные решения, способные анализировать риски на основе множества параметров в режиме реального времени. О том, какие технологии помогают сегодня оперативно оценивать надежность контрагентов, какие инструменты стоит использовать программисту при разработке специализированного ПО и как сделать такие системы еще эффективнее, рассказал Евгений Ляшов — победитель конкурса `Национальная бизнес премия: Технологии и инновации` и главный разработчик провайдера цифровых услуг и решений в России `Ростелеком`. По словам эксперта, его разработки уже позволяют снижать риски при заключении договоров на 40%.

𝓲

Фото: Из личного архива Евгения Ляшова

— Евгений, сегодня проверка контрагентов — это не просто формальность, а жизненно важный процесс для бизнеса. Вы уже более 15 лет занимаетесь разработками ПО для российского и зарубежного бизнеса, скажите, какие ключевые изменения в подходах к анализу надежности партнеров вы наблюдаете в последние годы, и какие технологии сыграли в этом решающую роль?

— Процесс проверки контрагентов за последние годы значительно изменился. Проверить потенциального партнера по бизнесу за несколько минут — уже реальность, хотя раньше на это уходила много времени и сил — компании полагались на ручную проверку, выписки из реестров и классический комплаенс-анализ. Современные технологии позволяют делать это гораздо быстрее и точнее. Ключевую роль сыграло развитие искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных. Алгоритмы, выявляя скрытые риски, могут анализировать не только официальные реестры, но и поведенческие паттерны, судебные дела, финансовые отчеты и даже новости.Масштабирование и наведение порядка в сервисе обслуживания медоборудования — опыт компании Медсервиспро

— Как член международной ассоциации инженеров Raptors вы имеете доступ к передовым технологиями и хорошо понимаете глобальные тренды. Какие мировые практики и инновационные подходы в анализе надежности партнеров вам кажутся наиболее перспективными?

— Один из наиболее перспективных, на мой взгляд, подходов — использование гибридных моделей оценки, которые комбинируют традиционные методы с анализом неструктурированных данных. Например, в США и Европе активно внедряются алгоритмы, которые отслеживают не только финансовую отчетность и юридическую чистоту компаний, но и анализируют их цифровой след в интернете. Это позволяет выявлять потенциальные риски на ранних стадиях. Еще одна важная тенденция — развитие блокчейн-технологий, что особенно актуально для финансового сектора и цепочек поставок, где прозрачность данных играет ключевую роль. Блокчейн позволяет создать неизменяемый реестр транзакций и истории взаимодействий компаний, что значительно снижает риск подделки данных или их сокрытия.

— Насколько легко адаптировать подобные технологии к российскому рынку?

— Здесь важно учитывать специфику регулирования и доступ к данным. В России акцент делается на интеграцию с государственными реестрами и использование искусственного интеллекта для предиктивного анализа. Например, в компании, где я работаю, мы уже применяем решения, которые автоматически агрегируют сведения из десятков источников и выдают готовую оценку риска по каждому контрагенту.

— Эти решения для компании вы разработали так, что они способны сохранять стабильность при большом количестве запросов. Какие технологии использовали?

— Для создания надёжных и масштабируемых решений, таких как Dataport, одним из самых эффективных инструментов является использование языка программирования Java. Это решение идеально подходит для разработки крупных корпоративных приложений, требующих высокой надёжности и безопасности. Java предлагает мощные фреймворки и инструменты, которые позволяют строить гибкую архитектуру и интегрировать различные системы и сервисы, что особенно важно при разработке таких проектов. В частности, использование фреймворка Spring значительно упрощает процесс разработки, обеспечивая при этом высокую производительность и безопасность приложений. Он поддерживает микросервисную архитектуру, что позволяет нам разбивать систему на отдельные независимые сервисы, каждый из которых решает свою задачу.

— Чтобы Dataport мог отправлять запросы и получать информацию, например, у ФНС и в Арбитражных судах, вы создали еще одну систему, которая позволила совершать обмен данными в электронном виде, заодно значительно сэкономив ресурсы компании. Что, в первую очередь, важно учитывать в таких проектах?

— При разработке и внедрении таких масштабных проектов электронного документооборота на первый план всегда выходит безопасность и защита данных. Система SMEV-Bridge работает с данными о бизнесе из государственных источников, и важно не только ускорить процессы, но и сделать так, чтобы данные не попадали в руки несанкционированных пользователей и были защищены от любых угроз. Поэтому безопасность является приоритетом при разработке всех компонентов системы.

— Система проверяет контрагентов, например, в 2ГИС и Яндекс-картах. Насколько объективной и полезной может быть такая информация при оценке надежности контрагента? И как ваша система обрабатывает и анализирует эти данные, чтобы минимизировать вероятность ошибок?

— Система использует актуальные данные базы 2ГИС для обогащения карточки контрагента, например, информация об адресе, виде деятельности и другие. Благодаря этому удается добиться наиболее реального представления о распределении контрагентов по регионам, выявить концентрацию компаний в определенных зонах и найти потенциальных клиентов, поставщиков или конкурентов в нужном регионе. А с целью снижении рисков можно визуально определить, есть ли у компании связи с проблемными организациями, например, массовыми адресами регистрации, оффшорами и другими. При этом карта делает анализ удобнее, чем таблицы, так как позволяет быстро переключаться между разными контрагентами и фильтровать их по регионам.

— Евгений, вашими разработками на популярных профессиональных ресурсах интересуются разработчики, которые работают и с бизнесом, и в госсекторе. А развитие каких технологий, на ваш взгляд, позволит еще точнее определять надежность потенциальных партнеров?

— В ближайшие несколько лет мы будем видеть рост значимости таких технологий, как микросервисы и backend-технологии. Микросервисы останутся ключевым трендом в области архитектуры систем, поскольку они позволяют создавать более гибкие и масштабируемые решения, которые легче обновлять, модифицировать и развертывать. А backend-технологии, в свою очередь, будут всё более востребованы для создания высоконагруженных систем, которые могут обработать большие объемы данных и поддерживать стабильную работу при высокой нагрузке. Системы, построенные на таких технологиях, как Java, Go, Node.js и Python, будут оставаться популярными для разработки производительных и надёжных приложений.

Автор: Анатолий Добронравов