Комплаєнс-навчання, якому довіряють регулятори
KYC, PLD/FT, suitability та кібербезпека з симуляціями ШІ. Кожна сесія генерує перевірені аудитом докази для BACEN, CVM та вимог внутрішнього аудиту, у середовищі, повністю ізольованому від архітектури банку, з нативним корпоративним SSO через SAML 2.0 і OIDC, що знижує регуляторний ризик та прискорює здатність команди в масштабі.
100%
Сесій, готових до аудиту
SAML / OIDC
Entra ID, Workspace, Okta, усі нативно
4x
Швидше комплаєнс-навчання
R$2,2 млрд
Штрафів PLD, накладених у Бразилії у 2023
50+
Значків залучення
0
Потрібних паперових форм
Real challenges
What blocks training today
What we hear from training leaders in real conversations. No fluff.
Корпоративний SSO не обговорюється
Банки вимагають, щоб будь-який постачальник SaaS автентифікувався через уже наявний корпоративний IdP (Microsoft Entra ID, Google Workspace, Okta, Ping Identity або еквівалент) через SAML 2.0 або OIDC, з MFA, Conditional Access і журналами, синхронізованими з SIEM. Чого служба ІБ не приймає, це соціальний логін з особистого облікового запису користувача (Sign in with Google або Facebook на приватний акаунт @gmail.com), бо там немає ні корпоративних політик, ні аудиту. Roleplays відповідає корпоративному стандарту з першого дня: інтеграція з IdP банку через SAML 2.0 / OIDC, мапінг груп на внутрішні Permission Sets, автоматичний SCIM provisioning і deprovisioning, експорт журналів автентифікації до корпоративного SIEM.
Дані банку не можуть залишати архітектуру банку
Найбільша адопційна тертя для AI-вендорів усередині банків це (обґрунтований) страх, що дані клієнтів або внутрішні розмови витечуть до серверів третіх сторін. Roleplays дозволяє банку використовувати <strong>власні облікові дані ШІ</strong>: власні ключі Azure AI або Anthropic у власному cloud-акаунті. Кожен AI-виклик проходить через інфраструктуру банку, ніколи не передається. У поєднанні з виділеною базою даних для кожної компанії результат це середовище, повністю ізольоване від архітектури банку.
Комітет з огляду упередженості повинен схвалити кожен prompt
Банки зі зрілим AI-governance створюють комітети з огляду упередженості (compliance + етика + legal), які повинні схвалити кожен системний prompt перед production. Roleplays виставляє всі prompts редагованими в окремому UI, з append-only версіонуванням, візуальним diff між версіями та workflow затвердження. Комітет може відхилити версію та вимагати доопрацювання, з повним audit trail того, хто що схвалив і коли.
Комплаєнс-навчання ігнорується, і регулятори це знають
Опитування індустрії показують, що до 65% співробітників банків вважають щорічний комплаєнс e-learning "не дуже актуальним". Утримання пасивного контенту (слайди та відео) залишається близько 20% після 30 днів, згідно з дослідженнями на основі Еббінгауза, застосованих до корпоративного навчання. BACEN цитував дефіцити навчання в понад 40% нещодавніх адміністративних санкційних процесів.
Штрафи PLD/FT досягають сотень мільйонів
Лише у 2023 році COAF та BACEN наклали понад R$ 2,2 мільярда у штрафах, повʼязаних з PLD/FT у бразильській фінансовій системі. Глобально штрафи AML перевищили US$ 6,6 мільярда за один рік (Fenergo, 2023). Одна неповідомлена підозріла транзакція може спровокувати штрафи R$ 20 мільйонів або більше за випадок, плюс особисту відповідальність директорів.
Мета розвивати співробітника, а не провалити його
Декларована мета банківських Human Development зрозуміла: навчання розвивальне, не каральне. Roleplays відкалібровано для цієї моделі. Звіти менеджерів виділяють прогалини компетенцій за темою рольової гри (PLD, suitability, обслуговування клієнтів, кібербезпека), з пропонованими сценаріями для закриття кожної прогалини. Жодну сесію не "провалено"; кожна сесія це цілеспрямована можливість коучингу.
Помилки suitability викликають збитки та позови
Дані CVM показують, що скарги на невідповідність профілю інвестора входять у топ-3 в адміністративних процесах. Згідно з ANBIMA, близько 30% бразильських інвесторів отримали рекомендації, що не відповідали їхньому декларованому профілю ризику. Кожен випадок може призвести до компенсацій, регуляторних штрафів та репутаційних збитків, які важко кількісно оцінити.
Банківська плинність вимагає постійної перепідготовки
Бразильський банківський сектор має 15-25% річну плинність на операційних ролях, згідно з даними CAGED та DIEESE. У банку з 10 000 відділеннями працівників до 2 500 нових працівників потребують комплаєнс-навчання на рік, з оціночною вартістю R$ 3 000 до R$ 8 000 на людину в традиційному очному навчанні.
Докази аудиту фрагментовані по кількох системах
Середні та великі банки зазвичай зберігають записи навчання у 3-5 різних системах (LMS, таблиці, email, HR-системи, відео-платформи). На інспекціях BACEN компіляція доказів може зайняти 2-6 тижнів. Відсутність централізації цитується як дефіцит у звітах внутрішнього аудиту 60% фінансових установ, опитаних FEBRABAN.
Атаки соціальної інженерії коштують сектору мільярди
FEBRABAN повідомив, що банківські шахрайства соціальної інженерії спричинили R$ 2,5 мільярда збитків у 2022 році в Бразилії. Generic security awareness training не симулює реальні вектори атак сектору, такі як підроблені дзвінки "центру безпеки", phishing націлений на менеджерів та pretexting для витягнення паролів та токенів. Без ситуаційної практики співробітники не будують захисні рефлекси.
How Roleplays solves it
For every pain, a concrete answer
Segment-specific features mapped to each pain point above.
Повний white-label з логотипом та основним кольором
Банки вимагають, щоб навчальна платформа відображала бренд установи, а не вендора. Roleplays повністю white-label: завантажте логотип, встановіть основний колір, налаштуйте субдомен банку. Співробітники отримують доступ до того, що виглядає як внутрішня платформа, з банківською естетикою на кожному екрані. Включає white-label у шаблонах email-сповіщень, PDF-звітах, готових до аудиту, та сторінці входу.
Власні облікові дані ШІ
Банк використовує власні ключі Azure AI, Anthropic через AWS Bedrock або Google Vertex AI. Кожен AI-виклик проходить через cloud-акаунт банку, під його власними SLA, його власними логами, його власним переглядом інформаційної безпеки. Roleplays ніколи не бачить і не зберігає вміст розмови. Поєднайте з виділеною базою даних для кожної компанії, і результат це середовище, повністю ізольоване від архітектури банку.
Спільне створення сценаріїв з внутрішніх матеріалів
Сценарії PLD, suitability, обслуговування клієнтів та кібербезпеки не повинні вигадуватися вендором; вони повинні відображати внутрішні інструкції банку, циркуляри, продуктові потоки та реальні кейси. Roleplays пропонує workflow, де команда навчання банку завантажує внутрішні матеріали (PDF, циркуляри, інструкції), а ШІ пропонує драфти сценаріїв та критерії, переглянуті та схвалені Content Committee та комітетом з огляду упередженості перед тим, як стати опублікованим шаблоном.
Звіти менеджерів за темою рольової гри
Замість одного агрегованого балу на співробітника менеджер отримує звіт з прогалинами компетенцій за темою рольової гри (PLD/FT, CVM 539 suitability, кібербезпека, робота з шахрайством, захист від соціальної інженерії). Кожна прогалина приходить з пропонованими сценаріями для цільового коучингу. Експортується в PDF та надсилається email для аудиту, із застосованим брендингом банку.
Симуляція сценаріїв KYC/PLD
AI-клієнти представляють реалістичні підозрілі шаблони, такі як structuring депозитів, звʼязки з PEP, незвичні крос-акаунтні транзакції, профільні невідповідності. Агенти повинні ідентифікувати red flags, ставити відповідні питання та правильно записувати комунікації COAF.
Навчання CVM 539 suitability
Симульовані клієнти з детальними профілями ризику (консервативний, помірний, агресивний, кваліфікований професіонал). Агенти практикують Analysis of Investor Profile, рекомендують відповідні продукти та обробляють заперечення на кшталт "Я хочу вищі прибутки" від консервативних клієнтів.
Захист від соціальної інженерії та шахрайства
AI-персони виконують реалістичні атаки, такі як дзвінки, що видають себе за центр безпеки, контекстуалізовані phishing email, pretexting для отримання даних клієнтів, спроби емоційного примусу. Співробітники будують захисні рефлекси у безпечному середовищі.
Готові до аудиту комплаєнс-звіти
Кожна сесія автоматично генерує експортовані докази: ідентичність співробітника, регуляція, з якої навчався, завершений сценарій, оцінка по критерію, відмітка часу та повний транскрипт. Формат, сумісний з інспекціями BACEN та звітами внутрішнього аудиту. Експорт у PDF, CSV та через API.
Прискорений онбординг за роллю та відділенням
Попередньо налаштовані шляхи онбордингу за роллю (teller, relationship manager, branch manager, trading desk). Нові співробітники завершують початкову сертифікацію за 3-5 днів замість 2-4 тижнів, з практичними симуляціями з першого дня.
Навчання сценаріїв Open Banking та Pix
Навчайте команди керуванню згодою, крос-інституційному обміну даними, диспутам Pix та освіті клієнтів про права та процеси open banking. Сценарії симулюють заплутаних або резистентних клієнтів.
Голосова симуляція з аналізом тону та мови
Окрім чату, Roleplays підтримує голосові симуляції, де агент практикує телефонне обслуговування. Симуляція використовує аудіо у реальному часі, а ШІ аналізує тон, темп, використання технічної мови та дотримання регуляторного скрипту, що необхідно для банківських контакт-центрів та trading desks.
Гейміфікація з 50+ значками та лідербордами відділень
Система гейміфікації з понад 50 тематичними значками (PLD Specialist, Data Guardian, Suitability Master), лідербордами за відділенням, регіоном та країною. Дослідження показують, що гейміфікація збільшує залучення корпоративного навчання до 60%, зменшуючи відмову.
See a real session
One conversation.
One rubric.
An example roleplay in this context. Each turn is scored against your tenant competency framework.
Scenario
Бізнес-клієнт, власник невеликої мережі магазинів продуктів, хоче зробити кілька готівкових депозитів трохи нижче порогу звітування COAF (R$ 10 000). Шаблон вказує на можливий structuring (smurfing). Агент повинен ідентифікувати фрагментацію, застосувати техніки питань, не насторожуючи клієнта, та слідувати внутрішнім процедурам PLD/FT, включаючи подання звіту про підозрілу транзакцію.
Rubric criteria
Роберто Алмейда
Бізнес-клієнт, шаблон підозрілих транзакцій (можливий structuring)
Compliance & framework
Evidence that survives audit
Every session generates exportable evidence with timestamps and per-criterion scores. Audit ready.
BACEN Circular 3.978
Навчання з протидії відмиванню грошей (PLD/FT) зі сценарною практикою ідентифікації підозрілих транзакцій.
CVM Instruction 539
Навчання зобовʼязанню suitability, де агенти вчаться правильно зіставляти інвестиційні продукти з профілями клієнтів.
BACEN Resolution 85
Навчання з кібербезпеки та політики інформаційної безпеки для співробітників фінансових установ.
LGPD / Banking
Навчання з захисту фінансових даних клієнтів, специфічне для банківських операцій та open banking.
FAQ
Frequently asked questions
Questions that come up in almost every first conversation.
Чи підтримуєте Ви корпоративний SSO (Entra ID, Workspace, Okta)?
Як працюють власні облікові дані ШІ та ізоляція даних?
Чи може комітет з огляду упередженості банку схвалити AI-prompts?
Як Roleplays допомагає з аудитами та інспекціями BACEN?
Чи будуються сценарії рольових ігор з наших внутрішніх матеріалів?
Фокус каральний чи розвивальний?
Чи можемо ми створювати кастомні сценарії для наших продуктів та внутрішніх процесів?
Як ви справляєтеся з вимогою навчання CVM 539 suitability?
Чи масштабується платформа на великі банки з тисячами співробітників у сотнях відділень?
Чи можуть співробітники тренуватися на мобільних пристроях у відділеннях?
Як Roleplays порівнюється з очним комплаєнс-навчанням, яке ми вже проводимо?
Чи підтримує платформа кілька мов для банків з міжнародними операціями?
Як ви тримаєте сценарії актуальними з регуляторними змінами?
Чи можемо ми інтегрувати дані навчання з нашою існуючою LMS або системою комплаєнсу?
Готові змінити підхід до навчання вашої команди?
Безкоштовна пробна версія для команд до 20 осіб. Корпоративний? Давайте поговоримо.