
Проблемы качества данных в торговом финансировании: почему ИИ бессилен без цифровой инфраструктуры
Неструктурированные PDF и сканы порождают ошибки OCR, галлюцинации LLM и ложные AML-срабатывания, делая качество данных главным барьером автоматизации. Изолированные базы и отсутствие единого идентификатора сделки создают асимметрию информации, искажая оценку рисков. Переход на нативные структурированные форматы (eBL, XML, DLT) с MDM и контролем происхождения — единственное условие, при котором ИИ перестает масштабировать ошибки. Без чистой архитектуры данных усложнение моделей лишь увеличивает регуляторные и операционные издержки.














