Повышение релевантности комплаенс-проверок с использованием ИИ для целей антимонопольного и антикоррупционного комплаенс корпораций

Студентам предлагается внести вклад в развитие российских решений автоматизации корпоративного комплаенса с использованием искусственного интеллекта. Технологии на базе ИИ применяются в профилактике коррупционных и антимонопольных рисков, в т.ч. при осуществлении автоматизированного мониторинга транзакций в компаниях. Актуальной проблемой ИИ в комплаенс является релевантность ответов/выдачи и вероятность “галлюцинаций”, т.е. придуманных ИИ фактов/суждений. 

Улучшить релевантность можно разными способами, одним из которых является проработка эталонных примеров для обучения ИИ. Задание в рамках проекта предполагает разработку эталонных ситуаций (т.е. различных образцов документов), содержащих антимонопольные, коррупционные риски. Работа осуществляется на основе предоставленного тезнического задания, а также предложений самих студентов.  Результаты работы будут переданы использованы для выявления слабых сторон в обучении LLM (большой языковой модели) ИИ в сфере комплаенс.