Инвестиции Финансы Лизинг IFL

Как понять, что можно автоматизировать с помощью ИИ В предыдущих постах мы разобрали, какие задачи лизингового брокера уже можно передать ИИ, как устроены мультиагентные системы и как одна из них готовит предварительное КП по лизингу. → [Задачи брокера, которые можно передать ИИ] → [Как научить ChatGPT решать сложные задачи] → [Как ИИ готовит КП по лизингу] При выборе задачи для автоматизации лучше отталкиваться не от профессии, а от конкретного бизнес-процесса. Не заменить юриста, а передать системе первичный анализ договора, поиск противоречий и подготовку списка рисков — после чего спорные пункты проверит ответственный специалист. Вот несколько признаков, что процесс подходит для ИИ-автоматизации. 🛑 Повторяется регулярно Например, команда постоянно сравнивает графики, готовит КП, проверяет договоры или собирает изменения по рынку. 🛑 Состоит из нескольких последовательных этапов Нужно получить данные, обработать их, сравнить варианты, проверить выводы и оформить результат. 🛑 Данные поступают из разных источников Файлы клиентов, предложения лизинговых компаний, договоры, внутренние регламенты и открытые данные приходится объединять и приводить к единому виду. 🛑 Для результата нужны разные виды экспертизы Например, финансовый анализ, юридическая проверка, оценка рисков и подготовка понятного документа. 🛑 На выходе каждый раз получается похожий результат КП, аналитическая записка, отчёт, презентация или другой документ по установленному шаблону. ➡️ Человек из процесса не исключается. Система берёт на себя сбор, анализ, черновой результат и первичный контроль. Специалист проверяет выводы, вносит правки и отвечает за финальное решение. Потенциальную пользу можно оценить так: время на выполнение процесса × частота повторения × стоимость рабочего времени команды. К этому стоит добавить время на перепроверку, исправление ошибок и передачу материалов между сотрудниками. Начинать лучше с одного процесса, где можно чётко определить входные данные, этапы работы, результат и точку человеческого контроля. Есть такой процесс в вашей компании? Опишите его в боте BrainBloom. У команды уже несколько десятков кейсов внедрения ИИ в бизнес и создания мультиагентных систем, в том числе в для лизинговых брокеров. Перейти в бот → @brainbloom_bot

KEYLEASING — новый партнёр Ассоциации ИФЛ Ассоциация ИФЛ пополнилась новым участником: к сообществу профессиональных экспертов, агентов и брокеров по лизингу присоединилась компания KEYLEASING (ИП Щернакова Кристина Игоревна, ИНН 402803857333). Компания основана 20 сентября 2023 года и за три года работы зарекомендовала себя как надёжный партнёр в сфере лизинга. Основное направление деятельности — помощь юридическим лицам в обновлении автопарка. Солидная экспертиза основателей — 16 лет в лизинге — позволяет предлагать клиентам максимально выгодные финансовые решения и полный спектр возможностей продукта. В Ассоциации ИФЛ уверены, что сотрудничество с KEYLEASING будет способствовать обмену опытом, формированию лучших отраслевых практик и в целом повысит качество лизинговых услуг на рынке. Поздравляем KEYLEASING со вступлением в Ассоциацию ИФЛ и желаем успешной работы в кругу коллег и единомышленников!

Потолок для лизинга Почему рассматривают ограничение максимальной ставки по лизингу в Казахстане и нужна ли такая мера в России? В Казахстане планируют ввести предельную ставку по лизингу для физлиц и запретить скрытые комиссии. Проект приказа на публичном обсуждении Что происходит у соседей: Министерство промышленности и строительства Казахстана разработало проект приказа, который устанавливает предельный размер годовой эффективной ставки вознаграждения по договорам лизинга для физических лиц Документ также определит перечень и размеры платежей, которые лизинговые компании смогут включать в договор — всё, что не в списке, брать с клиента запретят Цель - единые требования к ставкам и структуре платежей, защита потребителей от скрытых комиссий и завышенных условий Проект опубликован на портале «Открытые НПА» и будет на обсуждении до 24 августа 2026 года Напомним: с 1 декабря 2025 года в Казахстане заработал механизм лизинга автомобилей для физлиц. А с лета 2026 года уже действуют ограничения по срокам договоров (максимум 7 лет) и штрафам (не более 10% от просроченной задолженности) Теперь регулятор пошёл дальше — к контролю стоимости через потолок ставки Казахстанская инициатива выглядит логичным шагом вперёд: вместо борьбы с последствиями — прямое регулирование стоимости услуги Вопрос в том, последуют ли за этим другие страны ЕАЭС, включая Россию @Transformator_leasing

Как ИИ собирает коммерческое предложение по лизингу В первом посте мы разобрали задачи лизингового брокера, которые уже можно передать ИИ. Во втором — показали, как устроены мультиагентные системы. → [Первый пост] → [Второй пост] Теперь конкретная задача. Для одного из лизинговых брокеров команда BrainBloom разработала систему, которая помогает сравнивать предложения лизинговых компаний и готовить предварительное КП для клиента. На входе — заявка клиента, параметры предмета лизинга и несколько графиков платежей. Иногда добавляются ограничения по авансу, срокам, размеру платежа или срочности сделки. Дальше система запускает цепочку из 13-ти агентов. Разобрали функционал каждого на карточках. Вот общий подход: 🛑 Сначала система разбирается в задаче клиента Что ему важнее: сохранить оборотные средства, снизить общую переплату, получить небольшой ежемесячный платёж или повысить вероятность одобрения. Без этого нельзя выбрать лучший вариант: самое дешёвое предложение подходит бизнесу не всегда. 🛑 Затем приводит графики к единому виду Извлекает аванс, срок, платежи, выкупную стоимость, комиссии, страхование. Считает общую стоимость договора, переплату и другие показатели, по которым предложения сравнимы напрямую. 🛑 Проверяет условия и риски Если есть договоры и допусловия, отдельные агенты ищут штрафы, ограничения по досрочному выкупу, спорные формулировки. Система отмечает и то, что стоит проверить до подачи заявки: документы клиента, условия поставщика, риск изменения параметров после скоринга. 🛑 Готовит рекомендацию и пакет документов Формирует предварительное КП, сравнительную таблицу, выводы и следующие шаги. Текст адаптируется под собственника, финдиректора или главбуха. Перед выдачей отдельные агенты сверяют цифры, логику и исходники и проверяют, чтобы в КП не было необоснованных обещаний. ➡️ Менеджер остаётся финальным валидатором: проверяет результат, при необходимости отправляет правки и решает, что отправить клиенту. Важно, что система форматирует документы по вашим шаблонам — переносить текст в бланки вручную не нужно. Брокер получает сразу готовый документ. Хотите автоматизировать похожую или другую повторяющуюся задачу? Опишите её в боте — команда BrainBloom предложит возможный вариант решения. Перейти в бот → @brainbloom_bot

Короткое видео из деловой беседы Оксаны Солнышкиной с Анастасией Стешенко и Денисом Кравченко на тему: "Как улучшить сотрудничество с лизинговыми компаниями💫" Полное видео можете посмотреть здесь: Ссылка на RUTUBE ссылка на YOUTUBE Ссылка на VK Приятного просмотра! Не упустите шанс встретится с представителями ЛК на нашей ежегодной встрече: Всероссийская конференция «Рынок экспертов, брокеров и агентов по лизингу» 20-21 августа 2026 г. г. Санкт-Петербург

🔥 Приглашаем на IV Всероссийскую конференцию «Рынок экспертов, брокеров и агентов по лизингу» 🔥 Присоединяйтесь к дискуссии о будущем отрасли: обсудим тенденции, вызовы и практические решения вместе с лидерами рынка. 📅 Когда: 20–21 августа 2026 года. 📍 Где: г. Санкт‑Петербург, Большой проспект Петроградской Стороны, д. 37, литера А, отель «Введенский», зал «А. Блок». 🌟 Ключевая ценность конференции — экспертные мнения лидеров отрасли. В сессиях выступят признанные специалисты, которые поделятся инсайтами и практическими решениями: 🔹 «Динамика и направления изменений в лизинговой отрасли». Эксперты: Татьяна Арабаджи (НАПИ), Евгений Царев (ЛИЗИНГОВЫЙ СОЮЗ), Екатерина Темченко (ЛК «Азия Корпорейшн»). 🔹 «Реалии брокерского бизнеса». Эксперты: Сергей Овчинников (STOLITSA FINANCE, BANKERS), Валерия Новикова («ДельтаЛизинг»), Мария Кузнецова (TRUST AI, «Кодекс»). 🔹 «Практические аспекты организации лизингового бизнеса». Эксперты: Андрей Башин (AI Labs «BrainBloom», «xForesight»), Роман Бухарев (Ассоциация ИФЛ), Елена Эммус («Оптимум финанс»). 🎯 Основные темы конференции: -тенденции рынка лизинга; -развитие брокерских услуг и конкуренция; -защита интересов и страхование ответственности брокеров; -репутация и цифровое присутствие; -взаимодействие компаний и брокеров; -стандартизация и автоматизация процессов. 🤝 Конференция проходит при поддержке Ассоциации «ИФЛ», Ассоциации кредитных консультантов, маркетингового агентства НАПИ, журнала «Мир лизинга» и других отраслевых партнёров. 👉 Регистрируйтесь прямо сейчас! Не упустите шанс занять место среди лидеров отрасли! 🏨 Бонус для участников: промокод «ИФЛ2026» даёт скидку 20 % на проживание в отеле «Введенский» в период с 18.08 по 22.08.2026. До встречи на конференции! 🤝

Как научить ChatGPT решать сложные бизнес-задачи В прошлом посте мы разобрали задачи лизингового брокера, которые уже можно передать ИИ: сравнение графиков платежей, анализ договоров, мониторинг рынка и поиск потенциальных клиентов. → [Читать первый пост] Обычный чат хорошо справляется с отдельными задачами: проанализировать документ, сравнить данные, сделать расчёт или подготовить текст. Но большинство бизнес-процессов состоит из цепочки таких операций. Каждый этап можно по очереди выполнить в обычном ChatGPT. Но тогда приходится управлять процессом своими руками. Времени на это тратится много. Поэтому для таких комплексных задач существуют мультиагентные системы. По сути, это команда ИИ-агентов, где каждый выполняет свою функцию. Условно систему можно разделить на три уровня. 🛑 Агенты-эксперты — выполняют предметную работу. Агент-финансист сравнивает условия, агент-юрист оценивает договор, а отраслевой аналитик изучает рынок. 🛑 Мета-агенты — отвечают за работу с информацией и качество Находят нужный контекст, проверяют факты, выявляют противоречия, сопоставляют результаты разных экспертов и собирают их в единое целое. 🛑 Агент-оркестратор — управляет всей системой. Он принимает запрос, уточняет задачу, выбирает нужных агентов, распределяет этапы работы и следит, чтобы каждый получил необходимые данные. Для такой системы не нужен отдельный сервис или сложный интерфейс. Систему можно собрать прямо в ChatGPT: прописать роли и правила работы агентов, базу знаний, шаблоны документов и критерии проверки. ➡️ Для пользователя всё по-прежнему выглядит как обычный чат: он загружает файлы, описывает задачу и получает результат. В следующем посте покажем, как такая система сравнивает графики платежей и готовит предварительное коммерческое предложение для клиента.

📣 Новости лизинга и бизнеса за июль от партнёров Ассоциации ИФЛ! 🎉 В июле у наших партнёров произошло немало интересных событий — от обновления продуктовых линеек до значимых корпоративных шагов. 🚀 🔹 Интерлизинг. В июле компания расширила спектр услуг: запустила три новые страховые опции для клиентов и их имущества. 🛡 Кроме того, 28 июля ГК «Интерлизинг» получила три знака качества от платформы Dream Job. 🏆 Ещё одна новость: 17 июля руководитель управления внутреннего контроля компании приняла участие в личном приёме граждан в приёмной Президента РФ в СЗФО. 🤝 🔹 Эконом Лизинг. 8 июля рейтинговое агентство «Эксперт РА» подтвердило кредитный рейтинг компании на уровне ruBBB- со стабильным прогнозом. 📊 🔹 МК Лизинг. В июле сотрудники компании приняли участие в международной промышленной выставке «Иннопром‑2026». 🌍 На площадке специалисты провели встречи с производителями оборудования, поставщиками технологических решений и потенциальными партнёрами. 🤝 МК Лизинг подчеркнула готовность финансировать приобретение высокотехнологичного оборудования, роботизированных комплексов и ИТ‑инфраструктуры. 💡 🔹 Флит Лизинг. Компания обновила условия финансирования по ключевым продуктам. 💼 По программе «Быстрый лизинг» (для новых легковых авто, машин по параллельному импорту и техники с пробегом из стока Флит Лизинга) аванс стартовал от 10 %, максимальная сумма финансирования — 20 млн рублей. 💰 В программе «Стандарт» для грузовых автомобилей и спецтехники высоких категорий риска минимальные авансы также были снижены, а техника из собственного стока стала доступна с авансом от 15 %. 🚛 Параллельно компания отмечала рост спроса на гибридные автомобили в лизинге: объём продаж в этом сегменте увеличился в 1,5 раза, а доля гибридов в продажах легковых авто выросла на 75 %. 🚗⚡️ 🔹 ЛК «ПроДвижение». 13 июля компания разместила коммерческие облигации серии КО‑П05 на сумму 300 млн рублей. 🏦 А какие события запомнились вам? Делитесь в комментариях! 📩💬

Участником и экспертом IV Всероссийской конференции «Рынок экспертов агентов и брокеров по лизингу» традиционно станет Андрей Башин, Эксперт по прикладному ИИ и стратегическим практикам, сооснователь и Директор по Prompt Engineering в AI Labs «BrainBloom» и “xForesight”. Темой его доклада станет: «От “передатчика документов” к стратегическому ИИ-консультанту: эволюция роли брокера на рынке лизинга 2026–2028». Что будет с брокерам, которые просто передают пакеты документов в ЛК? Какую роль сиграет использование ИИ для финансового инжиниринга и оптимизации налоговой нагрузки клиента до подачи заявки. Ответы на эти вопросы вы получите из его доклада

задачи лизингового брокера, которые уже можно решать с помощью ИИ ИИ уже решает не только разовые задачи вроде подготовки текста. Современные модели умеют собирать данные из нескольких источников, сравнивать условия финансовых документов и делать расчёты, готовить документы по шаблонам. Для лизингового брокера это означает меньше ручной работы, более быструю подготовку материалов и меньше ошибок в повторяющихся процессах. Вот четыре типовых задачи, которые можно автоматизировать уже сейчас. 🛑 Сравнение графиков платежей и подготовка КП Брокер загружает графики от нескольких лизинговых компаний. Система извлекает ключевые условия, приводит их к единому виду и сравнивает. Дальше собирает предварительное КП: показывает различия, преимущества каждого варианта и оформляет по шаблону компании. 🛑 Анализ агентских договоров Перед подписанием договора важно быстро увидеть риски, спорные формулировки и невыгодные условия. ИИ может сверить документ на соответствие законам и внутренним правилам компании, собрать замечания и предложить правки. 🛑 Мониторинг продуктов, скидок и субсидий Лизинговые компании, дилеры и государственные программы регулярно меняют условия. ИИ может отслеживать эти изменения и, например, раз в неделю готовить сводку: новые продукты, спецпредложения, скидки, субсидии и обновлённые условия программ. 🛑 Поиск потенциальных клиентов по открытым данным Система может анализировать открытые источники и находить компании, которые уже используют лизинг оборудования или недавно заключили такие сделки. Например, отслеживать подобные сигналы во «Федресурсе» и собирать список организаций с потенциальным спросом на лизинговые продукты. Все эти задачи объединяет одно: в них недостаточно просто получить текстовый ответ. Нужно собрать данные из нескольких источников, обработать их по заданным правилам, проверить результат и оформить его в понятный рабочий документ. Обычный ChatGPT может помочь на отдельных этапах. Но чтобы стабильно выполнять весь процесс целиком, нужна более сложная система, которая сама распределяет работу между несколькими ИИ-агентами и контролирует результат. Такие решения называют мультиагентными системами. В следующем посте разберём, как они устроены, и почему лучше подходят для сложных повторяющихся задач.