RegTech · RiskTech · GovTech

Снижаем потери от фрода и дефолтов на 15–40%

Поведенческий риск-мониторинг цифровых платформ. Автоматически выявляем рискованное поведение и помогаем операторам снижать финансовые риски.

Букмекеры Финтех Банки E-commerce Онлайн-игры EdTech

🎯 Результаты внедрения

Доказанная эффективность на пилотных проектах

📉
–22%
Дефолтов
Снижение невозвратов
🛡️
–31%
Мошенничества
Выявление фрода
+40%
Скорость
Быстрее одобрение
💰
3–6 мес
ROI
Окупаемость системы

✅ Результаты получены на пилотных проектах в финтехе и e-commerce · Средний период тестирования: 3 месяца

Панель мониторинга

Выберите отрасль, чтобы увидеть дашборд для неё

RiskGuardian · Букмекеры
Live
🏢
Букмекеры
Здесь будет скриншот панели мониторинга.
Добавьте путь к файлу в переменную screenshot в JS-коде.

Проблема

Цифровые платформы не видят рискованное поведение

Импульсивные действия, компульсивное потребление, финансовые спирали — всё это происходит в реальном времени, но остаётся невидимым для операторов и регуляторов.

3 трлн ₽

в год

Оборот нелегальных онлайн-площадок в России. Без контроля и защиты пользователей.

90%

операторов

Не имеют автоматизированных инструментов мониторинга поведенческих рисков.

30%+

налог с GGR

Предлагаемая ставка при легализации. Регуляторам нужен обязательный софт контроля.

💰 Калькулятор экономии

Выберите отрасль — параметры подстроятся под ваш бизнес

Средние показатели для финтех-компании:
10 000 заявок/мес · Средний чек 5 000 ₽ · 8% дефолтов · 3% фрод
500 10 000 100 000
100 ₽ 5 000 ₽ 100 000 ₽
1% 8% 30%
0.5% 3% 15%

Расчёт для финтех-компании

Потери от дефолтов/мес
Потери от фрода/мес
Текущие потери в месяц
Потенциальная экономия в год
ROI за год

* Расчёт основан на средних показателях снижения потерь на 25%

📞 Обсудить детали →

Архитектура

Как работает RiskGuardian

От сырых данных до автоматических рекомендаций — за миллисекунды. Полностью объяснимая логика, понятная регулятору.

1
📡

Сбор данных

Обезличенные данные активности: действия, суммы, время, частота, паттерны.

2
📊

Профилирование

Построение базовой линии каждого пользователя. Отслеживание отклонений.

3

Триггеры

6+ правил поведенческих аномалий. Каждое — с весом, порогом и логом.

4
🎯

Риск-скоринг

Понятная оценка 0–100. Четыре зоны. Автоматические рекомендации и отчёты.

🔍 Сравнение подходов

Почему поведенческий анализ эффективнее

МетодСкоростьТочностьМасштабСтоимостьReal-time
👤 Ручная проверкаМедленно (часы)СубъективноНе масштабируетсяДорого (FTE)
📊 Классический скорингБыстроСтатичные правилаОграниченоСредне⚠️
🛡️ RiskGuardian< 100msML + поведение∞ НеограниченноОт 59к/мес

Отрасли

Одно ядро — множество применений

Меняется только словарь и триггеры. Технически — единая архитектура событий, паттернов, отклонений и реакций.

Преимущества

Почему RiskGuardian

Не «чёрный ящик», а объяснимая система, которую понимает и оператор, и регулятор.

🔍

Полная объяснимость

Каждый триггер логируется с причиной и весом. Регулятор видит «почему», а не просто «красную зону».

⚙️

Подключение за 2 недели

Интеграция через API. Обезличенные данные. Без изменения инфраструктуры оператора.

📋

Готовые отчёты для регулятора

Обезличенная статистика, количество вмешательств, динамика рисков — всё в формате, который примут.

🧬

Методология поведенческого анализа

Основана на принципах детекции поведенческих маркеров. Базовая линия + отклонения, как в полиграфии.

🔐

Рекомендации, а не блокировки

Система рекомендует — решение за оператором. Минимальные юридические риски, максимальная гибкость.

📈

Масштабируемость

Одно ядро — любое количество отраслевых модулей. Новая вертикаль подключается заменой словаря триггеров.

🔒 Безопасность и compliance

Полное соответствие требованиям РФ

🏢
Юридическое лицо
ООО «МААК»
📝
ИНН
7723921415
🇷🇺
Серверы
Россия (Москва)
🔒
152-ФЗ
Соответствует
👤
Персональные данные
Не обрабатываем
📊
Данные
Обезличенные
✅ 152-ФЗ ✅ Без ПДн ✅ РФ разработка ✅ Хранение в РФ ✅ Интеграция за 1 день

Готовы снизить потери от фрода?

Запустите пилот на 30 дней и проверьте эффективность на ваших данных

✅ Без предоплаты ⚡ Интеграция за 14 дней 🔒 152-ФЗ 🇷🇺 РФ разработка

Контакты

Свяжитесь с нами удобным способом

Как связаться

📞
Телефон / мессенджеры
+7 903 710-29-43
🏢
Юридическое лицо
ООО «Международная академия аудита и консалтинга» (МААК) · ИНН 7723921415
Время работы
Пн-Пт: 10:00–20:00 МСК · Сб-Вс: пишите

Отправить сообщение

Заполните форму, и мы свяжемся с вами в течение рабочего дня

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных

Глоссарий и FAQ

Ключевые термины и ответы на вопросы — в разрезе вашей отрасли

RiskGuardian · Букмекеры · Risk Engine v2.1

Риск-мониторинг букмекера
в реальном времени

Платформа выявляет проблемное игровое поведение, мошенничество и нарушения требований регулятора. Скоринг игроков на основе XGBoost + LSTM с горизонтом предсказания 14 дней. Интеграция с ЦУПИС, ЕРАИ, Росфинмониторингом и реестрами ПДЛ. Соответствие 244-ФЗ и требованиям ФНС.

87%
Precision — проблемное поведение
↑ цель ≥ 85%
91%
Recall — охват рисков
↑ цель ≥ 90%
<100мс
Задержка скоринга p95
реальное время
4.1%
False Positive Rate
↓ цель ≤ 5%
Технологический стек
ML-моделиXGBoost + LSTM (ансамбль)
Потоковая обработкаApache Kafka
ХранилищаPostgreSQL · Redis
ИнтервенцииSoft-limit · Cooling-off · Self-exclusion
Серверы🇷🇺 Россия, 152-ФЗ
Регуляторные интеграции
244-ФЗ ЦУПИС ЕРАИ Росфинмониторинг ФНС / ЕГРЮЛ Реестры ПДЛ Роскомнадзор ФЗ-115 (АМЛ)
Получить полное предложение

Отправим PDF с архитектурой, схемами данных Kafka и расчётом стоимости под ваш объём игроков.

Согласен на обработку персональных данных в соответствии с ФЗ-152 и политикой конфиденциальности ООО «МААК»

Заявка принята!

Полное КП для букмекеров с архитектурой, интеграциями ЦУПИС/ЕРАИ и расчётом стоимости отправим на вашу почту в течение 1 рабочего дня.

Хотите посмотреть демо-дашборд прямо сейчас?

RiskGuardian · Банки и финтех · Risk Engine v2.1

AML, фрод и кредитный риск
в реальном времени

Платформа выявляет подозрительные транзакции, классифицирует клиентов по статусу ЗСК ЦБ РФ и формирует ФЭС для Росфинмониторинга автоматически. Ансамбль XGBoost + Random Forest. Интеграция с ЗСК ЦБ, ЕСИА, ЕБС, SWIFT/СБП. Соответствие Положению ЦБ №860-П (с 13.08.2025) и ФЗ-162 (заморозка средств Росфинмониторингом).

92%
Precision — AML-скоринг
↑ цель ≥ 90%
89%
Recall — охват нарушений
↑ цель ≥ 87%
3 цвета
Статус ЗСК: зелёный / жёлтый / красный
по стандарту ЦБ РФ
авто
Формирование ФЭС в Росфинмониторинг
без ручного труда
Технологический стек
ML-моделиXGBoost · Random Forest · GNN
Потоковая обработкаKafka (Yandex Cloud, РФ)
ХранилищаPostgreSQL · Redis · Neo4j
Задержка скоринга p95< 100 мс
Серверы🇷🇺 Россия, 152-ФЗ
Нормативные требования
Положение ЦБ №860-П ФЗ-115 (АМЛ) ФЗ-162 (заморозка) ЗСК ЦБ РФ Росфинмониторинг ЕСИА / ЕБС СБП / SWIFT ФЗ-152
Получить полное предложение

Отправим PDF с архитектурой, схемами топиков Kafka и расчётом стоимости под объём вашей клиентской базы.

Согласен на обработку персональных данных в соответствии с ФЗ-152 и политикой конфиденциальности ООО «МААК»

Заявка принята!

Полное КП для банков и финтеха с архитектурой AML, интеграциями ЗСК ЦБ и расчётом стоимости отправим на вашу почту в течение 1 рабочего дня.

LearnGuard Gaming · Risk Engine v2.6

Защита игровой платформы:
читинг, фрод, несовершеннолетние

Платформа выявляет читерство, токсичное поведение, доступ несовершеннолетних к контенту 18+ и фрод донатов. Поведенческая биометрия + ruBERT для NLP-модерации чата на русском языке. SDK для Unity и Unreal Engine. Соответствие ФЗ-436 о защите детей и законопроекту о видеоиграх (декабрь 2024 — обязательная идентификация игроков).

87.4%
Precision — читинг и фрод
↑ цель ≥ 85%
91.2%
Recall — охват нарушений
↑ цель ≥ 90%
99.1%
Face ID — точность прокторинга
верификация личности
4 218
RPS пропускная способность
реальное время
Технологический стек
ML-моделиXGBoost · GNN · ruBERT · YOLOv8
Потоковая обработкаApache Kafka · 4 218 RPS
SDK для движковUnity · Unreal Engine · iOS/Android
Задержка скоринга p95< 68 мс
Серверы🇷🇺 Россия, 152-ФЗ
Соответствие законодательству
ФЗ-436 (защита детей) Законопроект о видеоиграх 2024 Госуслуги / ЕСИА ФЗ-152 App Store / Google Play IAP Роскомнадзор
Получить полное предложение

Отправим PDF с архитектурой, схемами данных и расчётом стоимости под ваш объём активных игроков.

Согласен на обработку персональных данных в соответствии с ФЗ-152 и политикой конфиденциальности ООО «МААК»

Заявка принята!

Полное КП для игровой платформы с архитектурой, SDK-документацией и расчётом стоимости отправим на вашу почту в течение 1 рабочего дня.

LearnGuard · EdTech Risk Engine v2.6

Dropout Risk, плагиат и GPT
под контролем ИИ

Платформа предсказывает риск отсева студентов за 14 дней до события (Recall 91.7%), выявляет плагиат и использование ИИ-генерации (AUC 0.94), контролирует онлайн-экзамены с точностью Face ID 99.1%. Интеграция с LTI 1.3 (Moodle, 1С:Образование). Соответствие ФЗ-273 и требованиям Рособрнадзора.

88.4%
Precision — Dropout Prediction
↑ цель ≥ 85%
91.7%
Recall — охват риска отсева
↑ цель ≥ 90%
0.94
AUC — детектор плагиата / GPT
↑ цель ≥ 0.90
68.4%
Успешных retention-интервенций
↑ цель ≥ 65%
Технологический стек
ML-моделиXGBoost · LSTM · ruBERT · GPT-детектор
Потоковая обработкаApache Kafka · 4 218 RPS
LMS-интеграцияLTI 1.3 · Moodle · 1С:Образование
Прокторинг Face ID99.1% точность
Серверы🇷🇺 Россия, 152-ФЗ
Соответствие требованиям
ФЗ-273 (Об образовании) ПП №1678 (ДОТ) Рособрнадзор / ФРДО Минпросвещения Роскомнадзор ФЗ-152 PCI DSS
Получить полное предложение

Отправим PDF с архитектурой, схемами данных Kafka и расчётом стоимости под ваш объём активных студентов.

Согласен на обработку персональных данных в соответствии с ФЗ-152 и политикой конфиденциальности ООО «МААК»

Заявка принята!

Полное КП для EdTech с архитектурой, LTI-документацией и расчётом стоимости отправим на вашу почту в течение 1 рабочего дня.

АРГУС · Система анализа рисков · v3.2 · ДСП

Госзакупки, бюджет,
антикоррупция — под контролем ИИ

Платформа выявляет нарушения в госзакупках (44-ФЗ / 223-ФЗ), картельные сговоры, признаки коррупции и нецелевое расходование бюджетных средств. Точность риск-скоринга — Precision 91.8%, F1-Score 0.894. Интеграция с ЕИС, ЕГРЮЛ, ГИИС «Электронный бюджет», Росреестром через СМЭВ. Журнал аудита по ГОСТ Р 34.11. Серверы только в РФ, шифрование ГОСТ Р 34.12 («Кузнечик»).

91.8%
Precision — риск-скоринг органов
↑ цель ≥ 90%
0.93
AUC — детектор картелей
↑ цель ≥ 0.90
78.4%
Нарушений выявлено автоматически
↑ цель ≥ 75%
84 247
Субъектов под мониторингом
4 281 RPS
Технологический стек
ML-моделиXGBoost · Random Forest · GNN · NLP
Граф аффилированностиNeo4j + ЕГРЮЛ (ежедневно)
ИнтеграцииЕИС · СМЭВ · Электронный бюджет
КриптозащитаГОСТ Р 34.12 · КриптоПро CSP
Серверы🇷🇺 РФ — ГосОблако / On-Premise
Адресаты регламентной отчётности
ФАС России (44-ФЗ / 223-ФЗ) Счётная палата РФ Прокуратура РФ Росфинмониторинг Минфин / Казначейство ФНС / ЕГРЮЛ ГОСТ Р 34.11 (аудит)
Получить полное предложение

Отправим PDF с архитектурой, схемами интеграции со СМЭВ и расчётом стоимости под объём подконтрольных субъектов.

Согласен на обработку персональных данных в соответствии с ФЗ-152 и политикой конфиденциальности ООО «МААК»

Заявка принята!

Полное КП системы АРГУС с архитектурой, схемами СМЭВ-интеграций и расчётом стоимости отправим на вашу почту в течение 1 рабочего дня.

TrustLayer · Marketplace Risk Intelligence v2.6

ML-защита маркетплейса
в реальном времени

Платформа выявляет скам-продавцов, контрафакт, фрод платежей и поддельные отзывы. Потоковая обработка на Apache Kafka — до 4 812 операций в секунду. Ансамбль ML-моделей: Graph Neural Network, XGBoost, ruBERT. Граф аффилированности на Neo4j выявляет координированные схемы. Автоверификация продавцов через ЕГРЮЛ и ЕСИА по требованиям ФЗ-289 («О платформенной экономике», вступает в силу 1 октября 2026).

94.7%
Fraud Detection Precision
↑ цель ≥ 93%
64%
Споров — авторазрешение
↑ цель ≥ 60%
97.1%
Точность автоблокировок
без ручного ревью
96.2%
Content Moderation NLP
↑ цель ≥ 95%
Технологический стек
Потоковая обработка Apache Kafka · 4 812 OPS
ML-ансамбль GNN · XGBoost · ruBERT
Граф аффилиатов Neo4j
Хранилища PostgreSQL · Redis Cluster
Задержка скоринга (p95) < 50 мс
Серверы 🇷🇺 Россия, 152-ФЗ
Соответствие законодательству РФ
ФЗ-289 ФЗ-152 PCI DSS L2 Роспатент (ФИПС) ФАС России ЕГРЮЛ · ЕСИА СБП · ЮKassa ФНС
Получить полное предложение

Отправим PDF с архитектурными схемами, топиками Kafka, форматами данных и расчётом стоимости под ваш объём заказов.

Согласен на обработку персональных данных в соответствии с ФЗ-152 и политикой конфиденциальности ООО «МААК»

Заявка принята!

Полное коммерческое предложение TrustLayer для маркетплейсов — с архитектурой, топиками Kafka, схемами данных и расчётом стоимости — отправим на вашу почту в течение 1 рабочего дня.

Хотите посмотреть живой демо-дашборд платформы прямо сейчас?