Главный результат
Высокий
Consensus: фича потенциально затрагивает Кредитный скоринг, AI / автоматизированные решения, AML/CFT и проверка благонадежности клиентов. Нужна ручная проверка до релиза.
Итоговый отчет
Сравнение моделей
OpenAI: Функция включает оплату частями с автоматическим скорингом и проверкой истории операций, что может требовать регуляторной проверки в Узбекистане.
Claude: Функция BNPL с автоматическим скорингом и проверкой истории операций требует регуляторной проверки по кредитному скорингу, лицензированию микрофинансовых организаций и использованию ИИ. Выявлены потенциальные требования по лицензированию, KYC/AML, защите данных и прозрачности алгоритмов.
Consensus: Consensus: фича потенциально затрагивает Кредитный скоринг, AI / автоматизированные решения, AML/CFT и проверка благонадежности клиентов. Нужна ручная проверка до релиза.
На чём модели разошлись
Backend pipeline
Backend pipeline
Старт анализа
pendingTriage
pending24 ms
Понимание фичи
pending9 ms
Rule engine
pending2 ms
Поиск документов
pending5785 ms
OpenAI
pending21125 ms
Claude
pending48513 ms
Consensus
pending1 ms
Чек-листы
pending1 ms
Комментарий
pendingСохранение
pendingPipeline timings
Старт
0 mscompleted
Triage
24 mscompleted
Feature understanding
9 mscompleted
Rule engine
2 mscompleted
Retrieval
5785 mscompleted
credit_scoring
В описании обнаружены сигналы: скоринг.
ai
В описании обнаружены сигналы: ии.
aml_cft
Функция предполагает сбор и анализ истории операций клиентов, что требует соответствия требованиям по проверке благонадежности (KYC) и внутреннему контролю по AML/CFT для небанковских кредитных организаций.
Уточнить полный бизнес-сценарий и какие данные/деньги участвуют во флоу.
mustНеполное описание снижает качество preliminary screening.
Передать фичу на compliance/legal review до релиза.
mustConsensus отметил потенциальные регуляторные зоны или неопределенность.
Уточнить, требуется ли идентификация, лимиты и мониторинг операций.
mustKYC/AML требования зависят от сценария и уровня риска.
Уточнить, какие факторы используются для автоматического решения и есть ли ручной пересмотр.
mustАвтоматизированные решения требуют прозрачности и контроля.
Описать acceptance criteria для согласий, отказов, ошибок и edge cases.
OpenAI
21125 mscompleted
Claude
48513 mscompleted
Consensus
1 mscompleted
Checklists
1 mscompleted
Tracker comment
0 mscompleted
Пользователь видит понятное раскрытие условий и может отказаться без неочевидных последствий.
Описать поля данных, срок хранения, audit logs и события для мониторинга.
shouldВ задаче есть таблица data fields и список логируемых событий.
Описать KYC states, failed verification flow, sanctions/PEP checks and audit logs.
mustЕсть acceptance criteria для успешной/неуспешной проверки.
Описать explainability, rejection reasons, appeal flow and bias monitoring.
mustЕсть сценарий отказа и ручной проверки.
Проверить применимость загруженных нормативных документов и внутренних политик.
mustПроверить AML/KYC применимость, лимиты, monitoring и manual review thresholds.
mustПроверить требования к скорингу, кредитной истории, автоматизированным решениям и потребительскому раскрытию.
must