Константин Юрьев (АО «Агредатор») — о Data Driven во взыскании, об ИИ и автоматизации «Госпочты»

Во взыскании недостаточно просто автоматизировать отправку ходатайств: при существующих ограничениях важно понимать, какие исполнительные производства стоит запускать в работу в первую очередь. Для этого компании используют накопленные данные и скоринговые модели, которые оценивают вероятность возврата долга и помогают расставлять приоритеты. При этом полностью заменить человека искусственным интеллектом пока невозможно — сложные решения по-прежнему требуют экспертного контроля.

В пресс-студии «Рынка Взыскания» на DOLG TALK КАЗАНЬ 2026 генеральный директор АО «Агредатор» Константин Юрьев рассказал, как данные влияют на результат взыскания, где ИИ уже способен заменить ручную аналитику и с какими проблемами столкнулся бизнес после перехода контрольно-надзорных органов на цифровое взаимодействие.

От данных к приоритетам во взыскании

— Последние годы ИИ все активнее используется во взыскании. В чем суть Data-Driven-подхода и как аналитика данных превращается в прибыль?

— Мы работаем на рынке уже три года и за это время накопили большой объем данных — порядка 10 млн исполнительных производств. Их анализ позволил нам определить параметры, которые влияют на дальнейший результат взыскания, и на этой основе применять скоринговые модели.

В конечном счете мы получаем recovery score, который позволяет расставлять приоритеты: в первую очередь направлять в работу те исполнительные производства, по которым вероятность и скорость возврата долга выше.

Это особенно важно с учетом действующих лимитов ФССП — одно ходатайство в два часа. Мы видим тенденцию к увеличению этих лимитов в течение последнего года, поэтому становится еще важнее правильно определять, какое исполнительное производство направлять приставу в работу в первую очередь.

Раньше даже при автоматизированной работе сотрудник мог самостоятельно задавать фильтры и выбирать стратегию обработки исполнительных производств. Для этого требовался отдельный аналитический блок: специалисты анализировали портфель, формировали стратегию, а затем ее использовали сотрудники, непосредственно управляющие ходатайствами.

Сейчас модель за считаные минуты проводит скоринг всего портфеля и расставляет приоритеты. При этом новые исполнительные производства появляются ежедневно, поэтому оценка постоянно обновляется. По сравнению с ручной работой прирост производительности измеряется в разы. В конечном счете задача одна: вернуть больше средств и быстрее пополнить оборотный капитал компании.

ИИ повышает производительность, но не заменяет человека

— Возможна ли полная цифровизация взыскания и замена сотрудников ИИ-агентами?

— Нет. Здесь можно провести аналогию с конвейерным производством. Автоматизация позволила сократить штат и количество человеческих ошибок, но операторы никуда не исчезли. Нет абсолютно автономных производств, в которых человек вообще не участвует: роботов все равно обслуживают и ремонтируют люди.

Во взыскании ситуация похожая. Есть сложные кейсы, в которых решение должен принимать человек. На другой стороне процесса тоже находятся люди: например, иногда звонок в ФССП позволяет разобраться с возникшей задержкой.

Кроме того, модель не учится сама на себе без контроля. В нашем случае ее решения сначала проходят проверку эксперта. Поэтому речь идет не о полном исключении человека из процесса, а об увеличении его производительности с сохранением экспертного контроля.

Полной автоматизации, на мой взгляд, не будет. А вот существенное повышение производительности — точно будет.

Тысячи писем в день вместо бумажной корреспонденции

— С 1 января 2026 года контрольно-надзорные органы перешли на цифровое взаимодействие с организациями, проверяемыми по 248-ФЗ. Уведомления теперь поступают через «Госпочту». С какими сложностями столкнулся бизнес после этого перехода?

— Эта модель достаточно необычная: бизнес не обязали подключаться к новой системе, вместо этого государственные органы перевели отправку корреспонденции в электронный формат.

Для физического лица «Госуслуги» вполне подходят как рабочий инструмент. Я, например, могу получать несколько писем в месяц — штрафы МВД, сообщения от образовательных учреждений и так далее. Но у крупных юридических лиц объем совершенно другой.

У нас есть кейс крупного ретейлера, который получает около 5 тыс. писем в сутки, а в пиковые периоды — до 15 тыс. В этом потоке есть не только обычные уведомления, но и сообщения, на которые необходимо вовремя отреагировать. Если, например, своевременно не уплатить штраф, начинают начисляться пени. То же касается сообщений от ФССП и различных предписаний.

Еще одна проблема — большое количество юридических лиц внутри одной группы. У холдинга их могут быть десятки, при этом корреспонденцию разбирает один сотрудник. Если в контуре более 60 юридических лиц, это означает более 60 аккаунтов, между которыми необходимо постоянно переключаться, причем в каждом могут находиться тысячи писем.

Поэтому мы сделали интеграцию, которая фактически работает как единый почтовый клиент: собирает корреспонденцию в одном окне, фильтрует письма, определяет приоритетные сообщения, показывает, какие из них уже обработаны, а какие нет, и отправляет уведомления в необходимых случаях. Это позволяет снизить риски пропуска важных сообщений, начисления пеней, а в наиболее негативном сценарии — ареста счетов.

По данным самого ретейлера, без автоматизации для обработки такого объема корреспонденции потребовалось бы увеличить штат до 50 человек. После подключения сервиса «Агредатор Госпочта» компания сохранила прежнюю численность сотрудников и, по ее расчетам, сэкономила около 35 млн рублей на ФОТ.

Есть и пример из коллекторского рынка — «Право Онлайн», где объем составляет порядка 3 тыс. писем. Около 95% корреспонденции приходит от ФССП и еще 5% — из судов. Автоматизация позволяет не только обрабатывать этот поток, но и анализировать структуру входящей корреспонденции и определять, как дальше использовать полученные данные.

После перехода на электронное взаимодействие сроки стали гораздо жестче: уже нельзя сослаться на то, что бумажное письмо не было получено. Электронное сообщение считается доставленным, и с этого момента начинается отсчет соответствующего срока.

Поэтому проблема прежде всего в масштабе. Небольшая компания еще может работать непосредственно через «Госуслуги». Когда счет идет на тысячи писем, без автоматизации управлять таким потоком становится значительно сложнее.