Проверка контрагента с нейросетью: как быстро собрать досье и не пропустить красные флаги

Зачем проверять контрагента и сколько это стоит без автоматизации

Проверка контрагента нужна по двум причинам. Первая — деньги: предоплата фирме-однодневке, поставщик, который пропал после аванса, подрядчик, у которого арестованы счета и он физически не может закупить материалы. Вторая — налоги. Налоговая при спорах смотрит, проявил ли покупатель должную осмотрительность при выборе партнёра. Это вытекает из статьи 54.1 Налогового кодекса и разъяснений ФНС: важно не только проверить, но и сохранить результаты проверки на дату сделки.

Вручную проверка выглядит так: открыть пять сайтов, вбить ИНН, прочитать карточки, выписать главное, сравнить. На одного партнёра уходит 30–60 минут, если делать честно. Поэтому в малом бизнесе честно не делают: смотрят «есть ли компания в реестре» и на этом останавливаются. Именно этот разрыв и закрывает связка «реестры плюс нейросеть».

Платные сервисы проверки (агрегаторы с рейтингами надёжности) делают то же самое и удобнее. Если вы проверяете десятки компаний в месяц, подписка на такой сервис почти всегда окупается. Нейросеть полезна там, где агрегатора нет или где нужно не «зелёный / красный», а разбор под конкретную сделку.

Где брать факты: бесплатные официальные источники

Всё это открыто и бесплатно. Для ИП набор тот же, только вместо бухгалтерской отчётности смотрите статус в ЕГРИП и проверку на банкротство физлица.

Отдельный источник, который часто забывают, — сам интернет. Сайт компании, отзывы на картах, вакансии, упоминания в новостях. Компания с выручкой в десятки миллионов, у которой нет ни сайта, ни телефона, ни одной вакансии за три года, — повод задать вопросы.

Что делает нейросеть, а что нет

Нейросеть хорошо справляется с работой «прочитать много и выписать главное»:

• сводит карточку из «Прозрачного бизнеса», выписку и отчётность в одну таблицу;
• читает список арбитражных дел и группирует их: кто истец, о чём спор, на какие суммы;
• находит противоречия: в договоре один юридический адрес, в выписке другой; подписант по договору не числится директором;
• считает простые показатели по отчётности: динамику выручки, долю кредиторской задолженности;
• формулирует вопросы, которые стоит задать партнёру до подписания.

Чего нейросеть делать не должна:

• искать данные о компании «по памяти» или по названию. Модель обучена на старых данных и при отсутствии фактов дорисует правдоподобные;
• ставить окончательную оценку «надёжен / не надёжен». Она не знает вашего контекста: сколько вы готовы потерять и есть ли у вас рычаги;
• заменять юриста, если в деле уже есть спор, крупная сумма или сложная схема.

Мы в работе со связками ИИ видим одну и ту же ошибку: человек пишет в чат «проверь ООО „Ромашка", ИНН такой-то», модель отвечает развёрнутым досье, и человек ему верит. Без загруженных выписок такое досье — художественный текст. Если сервис умеет искать в интернете, он может найти часть фактов, но и тогда каждую цифру нужно сверять с первоисточником.

Как собрать досье за 20 минут: пошаговый алгоритм

1. Определите глубину. Небольшая постоплата — хватит карточки ФНС. Предоплата, долгий договор или крупная поставка — полное досье.
2. Скачайте выписку из ЕГРЮЛ в PDF и сохраните в папку сделки. Это ваш документ на дату проверки.
3. Откройте «Прозрачный бизнес» и скопируйте текст карточки: адрес, руководитель, учредители, отметки, задолженность, численность.
4. Выгрузите отчётность из ГИР БО за последние два-три года.
5. Посмотрите картотеку арбитражных дел. Скопируйте список дел за последние два года: роль компании, истец или ответчик, предмет спора, сумма.
6. Проверьте ФССП и реестр банкротств. Зафиксируйте, если что-то нашли, или сделайте скриншот пустого результата.
7. Загрузите всё в нейросеть одним сообщением с запросом ниже.
8. Сверьте ответ с источниками. Каждый флаг, который выдала модель, найдите глазами в исходном документе.
9. Задайте партнёру вопросы из списка, который сформировала модель, и сохраните ответы.
10. Сложите в папку выписку, скриншоты, досье и переписку. Это и есть доказательство осмотрительности.

Пример запроса:

Ты помогаешь проверить контрагента перед сделкой. Сделка: поставка оборудования, 1,2 млн ₽, предоплата 50%. Ниже — данные из официальных источников. Используй только их, ничего не добавляй от себя. Если данных не хватает, напиши «нет данных». Сделай: 1) краткую карточку компании; 2) таблицу «факт — источник — почему это важно»; 3) список красных флагов с цитатой из данных; 4) противоречия между источниками; 5) 5–7 вопросов, которые стоит задать компании до оплаты.

Строка «используй только их» снижает выдумки, но не убирает их. Поэтому шаг 8 обязателен. Больше приёмов для таких запросов — в статье промпты для бизнеса.

Красные флаги: что должно насторожить

Один флаг редко означает «нет». Решение строится по сочетанию. Компания трёх лет с двумя небольшими исками от клиентов — обычная жизнь. Компания четырёх месяцев с массовым адресом, нулевой численностью и предложением отгрузить товар на 3 млн ₽ по полной предоплате — история, после которой люди пишут в полицию.

Если вы узнали в этой таблице свои вечера за ручной проверкой, это можно ускорить без риска пропустить важное.

Где нейросеть ошибается при проверке контрагентов

Эти ошибки мы видим чаще всего, когда смотрим, как компании внедряют ИИ в проверки.

Выдумывает факты, которых нет в данных. Особенно цифры: выручку, количество сотрудников, суммы исков. Лечится запретом в запросе и сверкой каждого флага.

Путает роли в судебных делах. В списке дел компания то истец, то ответчик. Модель иногда записывает иск, который подала сама компания, в «долги перед поставщиками». Для оценки риска это противоположные вещи. Проверяйте роль по картотеке.

Не понимает контекста отрасли. Строительная компания с двадцатью арбитражными делами в год может быть нормой: в отрасли много споров о приёмке. Для студии дизайна это много. Модель без подсказки оценит одинаково.

Пропускает даты. Иск пятилетней давности, который закончился мировым соглашением, и вчерашний иск — разные сигналы. Просите модель указывать дату у каждого факта.

Обрезает длинные документы. Если загрузить десятки страниц отчётности и сотню дел, часть текста модель может не учесть. Разбивайте материал на части или давайте выжимку.

Делает категоричные выводы. «Компания ненадёжна» звучит убедительно, но это мнение модели. Просите не вывод, а список фактов с источниками.

Персональные данные и что можно загружать

Сведения о компании из открытых реестров — общедоступные. Но в досье часто попадают ФИО директора и учредителей, а у ИП вся карточка — это данные физического лица. Если вы загружаете их в нейросеть, работают правила закона № 152-ФЗ «О персональных данных»: важно, где обрабатываются данные и не уходят ли они за рубеж. Подробно о рисках — в статье нейросети и персональные данные.

Практическое правило: в публичные зарубежные чат-боты загружайте сведения о компаниях, а данные о физлицах — только в сервисы с хранением в России и по договору. Ещё надёжнее — сервис, где можно отключить использование ваших запросов для обучения и логирование. Например, в Yandex AI Studio это описано в документации.

Договор, который вы собираетесь подписывать с этим партнёром, — отдельная история. Что ИИ находит в тексте договора и что пропускает, мы разобрали в статье проверка договора нейросетью. Здесь речь только о самой компании.

Условный пример: проверка поставщика перед предоплатой

Пример условный, не кейс студии. Небольшая производственная компания в Казани ищет поставщика листового металла. Нашли нового: цена на 8% ниже рынка, условие — 70% предоплаты, заказ 900 000 ₽.

Менеджер собрал данные за 15 минут и загрузил их в нейросеть. Модель выдала:

Последний пункт модель нашла сама, сравнив два загруженных документа. Его менеджер пропустил.

Решение: не отказывать, но изменить условия. Первая партия — 200 000 ₽ с оплатой по факту отгрузки, дальше — по результатам. Поставщик отказался. Цена «на 8% ниже» в этой истории стоила бы компании 630 000 ₽ риска.

Сколько времени экономит такая связка: вручную менеджер тратил на досье около 50 минут. Со сбором данных и запросом — 15–20 минут, и досье выходит структурированным, его можно показать руководителю. При 20 проверках в месяц это 10–12 часов.

Нейросеть, агрегатор или юрист: что выбрать

Последний вариант — то, что мы делаем как студия: агент берёт ИНН из карточки сделки, собирает данные из открытых источников, готовит досье и ставит задачу менеджеру, если нашёл флаг. Похожие связки для закупок и тендеров разбирали в статье нейросеть для тендеров.

Если хотите понять, сколько проверок в вашем процессе можно отдать ИИ и что для этого нужно, оставьте контакты. Посмотрим, как вы сейчас проверяете партнёров, и покажем схему.