Представьте, что вы покупаете подержанный автомобиль: вы проверяете двигатель, смотрите историю аварий и сверяете документы, чтобы не быть обманутым.
В бизнесе этот процесс называется due diligence — тщательное расследование перед инвестированием, наймом или покупкой активов, которое снижает риски и защищает капитал. Если раньше на такую проверку уходили недели кропотливого труда целых команд специалистов, то сегодня современные нейросети способны взять на себя рутинный сбор фактов, справляясь с анализом данных за считанные минуты.
Термин due diligence (с английского — «должная осмотрительность») вошел в деловой оборот после принятия Закона о ценных бумагах в США в 1933 году, который обязал раскрывать полную информацию о продаваемых активах. Сегодня эта процедура фактически стала стандартом в сделках M&A, комплаенсе, при выборе партнеров, найме сотрудников, покупке недвижимости — любых решений, связанных с вложением капитала, ресурсов или управленческого внимания..
Однако качественная проверка требует огромных затрат времени и ресурсов. Подход меняется: инструменты на базе ИИ в GPTunneL теперь могут собирать данные, искать аномалии и выявлять тревожные сигналы, позволяя экспертам сосредоточиться не на поиске информации, а на принятии решений.
Если говорить простыми словами, due diligence — это процесс глубокого расследования и верификации человека, компании, транзакции или актива перед тем, как подписать обязывающие документы. Это ответ на вопросы:
Суть процедуры можно описать одной фразой: доверяй, но проверяй. В российской юрисдикции проведение due diligence диктуется не только здравым смыслом, но и прямыми требованиями законодательства. Регуляторы создают среду, в которой незнание своего партнера не освобождает от ответственности:
В других контекстах — при покупке готового бизнеса, найме ключевых сотрудников, приобретении недвижимости или выборе поставщика — due diligence является добровольной процедурой. В опросе PwC 80% респондентов признали, что их последняя сделка выявила риски, которые не были полностью учтены на этапе due diligence, и заставила пересмотреть подход к проверкам в будущем.
Яркий пример — слияние Daimler-Benz и Chrysler в 1998 году. Формально сделка на $36 млрд выглядела как «слияние равных», однако на практике компании столкнулись с глубокими культурными и управленческими различиями. Немецкая иерархическая модель управления вступила в конфликт с более гибкой американской корпоративной культурой. Эти нематериальные риски были недооценены на этапе due diligence. Уже к 2007 году Daimler продал Chrysler, зафиксировав многомиллиардные убытки.
Главная ценность due diligence заключается в переводе процесса принятия решений из плоскости интуитивных предположений в плоскость проверенных фактов. Это страховка от репутационных, финансовых и операционных рисков, которая оставляет документальный след вашей добросовестности.
Качественный аудит due diligence — это не хаотичный поиск в интернете, а структурированный процесс. Современные инструменты ИИ позволяют автоматизировать самые трудоемкие части этого пути, оставляя специалисту самое важное — выводы.
Всё начинается с агрегации данных. Необходимо собрать сведения из множества источников: от картотеки арбитражных дел и реестров банкротств до упоминаний в СМИ и социальных сетях. Человек может потратить на это часы, переключаясь между вкладками. ИИ способен собрать и структурировать этот массив за секунды.
Для теста можно попросить Sonar Deep Research собрать свежие данные из новостей: «Найди последние упоминания о компании [Название] за последний год, связанных с судебными исками или экологическими скандалами. Укажи источники и даты публикаций».
На этом этапе важно собирать не только данные о самой компании, но и отраслевой контекст: типовые бизнес-модели, распространённые схемы рисков, регуляторную практику и тренды в конкретной сфере. Это позволяет отличить системные отраслевые проблемы от индивидуальных аномалий при проверке.
На этом шаге мы проверяем, соответствуют ли заявленные данные реальности. Это сверка личностей директоров, проверка действительности лицензий и подтверждение структуры владения. Хотя нейросети нельзя полностью доверить проверку документов или юридический анализ, ИИ отлично справляется с задачей перекрестной проверки (cross-check), сравнивая информацию из разных файлов.
Например, можно попросить Claude 4.5 Sonnet сверить биографию топ-менеджера: «Сравни биографию генерального директора с официального корпоративного сайта [текст 1] и его профили в социальных сетях. Выпиши несоответствия в датах работы, названиях должностей и образовании, а также выдели сомнительные высказывания, комментарии и посты, которые он оставлял в интернете»
На этапе оценки рисков важно не просто искать «красные флаги», а понимать их вес. Например, связи с публичными должностными лицами (PEP) сами по себе не означают нарушение, но требуют усиленной проверки источников средств, структуры владения и потенциальных конфликтов интересов. ИИ помогает быстро агрегировать сведения из судебных актов, регуляторных сообщений и открытых источников, но трактовка значимости сигнала остаётся задачей специалиста.
Попробуйте загрузить PDF с судебным решением в GPT-5.2: «Проанализируй текст судебного решения. Кратко опиши суть спора, стороны процесса и предмет иска. Отдельно укажи, содержатся ли в тексте прямые упоминания уголовных статей или формулировки, которые могут указывать на признаки мошенничества или отмывания доходов. Не делай правовых выводов — только фактическое резюме».
Все найденные факты должны быть трансформированы в понятный отчет с рекомендациями. Отчет обычно содержит краткое резюме для руководства, описание объема проверки и четкий вывод: работать с контрагентом или нет. ИИ помогает синтезировать разрозненные заметки в связный текст.
Используйте Gemini 3 Pro для резюме: «На основе этих черновых заметок по рискам [Текст ниже]. Напиши краткое резюме для отчета Due Diligence. Используй сухой деловой стиль, выдели главные риски маркированным списком».
Проверка не заканчивается в момент подписания договора. Ситуация может измениться за один день: у партнера могут заблокировать счета или смениться собственник. Непрерывный трекинг позволяет вовремя заметить угрозу уже в процессе сотрудничества.
Попросите Gemini 3 Flash составить семантическое ядро: «Составь список из 20 тем, на которые стоит обратить внимание, чтобы отслеживать негативные новости, суды и банкротство моего контрагента [Название компании] на русском и английском языках».
Теория звучит хорошо, но как это работает на практике? Мы рассмотрим гипотетические сценарии применения инструментов ИИ в проверках due diligence. Это не реальные данные из фактических сделок, а семплы (примерные данные) из открытых источников для демонстрации возможностей. Хотя аудит due diligence — трудоемкий процесс, который охватывает большое количество деталей, эти примеры позволяют понять, где нейросети справляются лучше всего и какие промпты дают наиболее точный результат.
Важно: Для анализа конфиденциальных документов используйте только локальные нейросети, о которых мы расскажем ниже. В публичные чаты загружайте только обезличенные или публично доступные данные.
Контекст: Инвестор планирует вложить средства в стартап. Зачастую фаундеры на ранних этапах подписывают договоры займа или инвестирования с «токсичными» условиями. Главная цель — проанализировать эти документы и выявить скрытые обязательства: условия конвертации старых займов в доли, обязательства по вечной выплате процентов от прибыли или штрафы, которые могут заблокировать новую сделку.
Инструмент ИИ: Claude 4.5 Sonnet. Эта модель отличается большим контекстным окном и способностью точно следовать сложной юридической логике.
Промпт: «Проанализируй приложенный шаблон инвестиционного договора и составь список рисков для нового инвестора:
Данные для теста: Для проверки мы используем публично доступный шаблон инвестиционного договора (PDF). Это типичный договор займа с условиями о прибыли, который часто используют частные инвесторы в РФ. В нем есть стандартные разделы об ответственности, но отсутствуют сложные механизмы защиты (на это и должен обратить внимание ИИ в реальном случае).
Результаты тестирования можно посмотреть в чате с моделью. ИИ точно извлек условия о возврате средств и распределении прибыли, дав ссылки на конкретные пункты. Главное — он подсветил критический риск: отсутствие механизма конвертации займа в долю, что делает договор невыгодным для венчурного инвестора, рассчитывающего на рост капитализации, а не на дивиденды. Анализ занял меньше минуты.
Контекст: Трейдер хочет понять, как менялись акции технологического гиганта (Tinkoff), анализируя финансовые тренды перед инвестицией. Финансовый due diligence требует глубокого анализа отчетов о прибылях и убытках (P&L) за последние годы, включая разбор по линейкам продуктов. Нужно подтвердить выручку, найти аномалии и тренды маржи.
Инструмент ИИ: GPT-5.2 с возможностью анализа таблиц и PDF.
Пример промпта: «Проанализируй приложенный отчет Т-Банка (Отчет за III кв. 2025 и презентацию), извлеки общую выручку с детализацией по сегментам (банкинг, страхование, инвестиции, lifestyle-сервисы), а также операционные расходы и показатели прибыли за все доступные периоды. Используя эти данные, рассчитай темпы роста год к году (YoY), выяви тренды операционной и валовой маржи, проследи изменения в структуре доходов и подсвети любые кварталы с падением выручки, сокращением маржи более чем на 5% или иными аномалиями (например, из-за реструктуризации), обязательно указав ссылки на страницы источника для верификации каждой цифры».
Данные: Для тестирования мы решили использовать 3 консолидированных финансовых отчета Tinkoff за 2025 год, доступных на сайте компании.
Результаты тестирования можно посмотреть в чате с моделью. ИИ проанализировал отчетность за 9 месяцев 2025 года, зафиксировав мощный рост выручки (+68,6% год к году, до 1,051 трлн руб.), драйверами которого стали сегменты Lifestyle (транзакционный бизнес, мобильные услуги) и классический банкинг. Нейросеть отметила структурные изменения: доля Lifestyle остается на уровене ~46%, а банковского направления (розница, МСБ, корпоративный блок) выросла до ~43%.
Маржа до налогообложения (PBT) достигла 15,2%, однако анализ выявил разовые аномалии: доход от выгодного приобретения активов во II квартале и давление на прибыль в III квартале из-за отрицательных курсовых разниц и роста операционных расходов. Обработка данных заняла меньше минуты. Вердикт для трейдера: компания показывает отличную диверсификацию (некредитные доходы сглаживают волатильность) и высокий ROE, но сохраняются валютные и регуляторные риски.
Контекст: Российская компания планирует открыть представительство в Дубае и арендовать офисное помещение. Due diligence недвижимости включает анализ местных законов аренды (RERA/Dubai Land Department), регуляторных требований для иностранных арендаторов, текущих цен на аренду, тенденций рынка и сравнение популярных локаций (DIFC, Business Bay, JLT). Ошибки могут привести к переплате, проблемам с Ejari-регистрацией или несоответствием бизнес-лицензии.
Инструмент ИИ: Gemini 3 Pro. Эта модель анализирует большие тексты и PDF-документы с таблицами, схемами и статистикой.
Данные для тестирования. Мы использововали:
Пример промпта: «Я приложил отчеты о рынке офисной аренды в Дубае, шаблоны договоров Ejari и обзоры локаций. Создай сводку для due diligence: (1) ключевые требования законов RERA для коммерческой аренды (регистрация Ejari, права иностранцев, rent increase caps); (2) средние цены аренды и тенденции 2025 года по локациям (DIFC, Business Bay, JLT — AED per sq ft, YoY growth); (3) преимущества/риски популярных районов (occupancy rates, free zone benefits); (4) потенциальные скрытые затраты или регуляторные риски (service charges, DEWA, licensing для foreigners)».
Результаты тестирования можно посмотреть в чате с моделью: ИИ точно обобщил ключевые законы RERA (обязательная регистрация Ejari, ограничения на арендную плату на основе индекса при продлении), рыночные тенденции (средняя арендная плата выросла на 22% в годовом исчислении до 191 дирхама за кв. фут) и сравнение местоположений (DIFC ~364 дирхама с ростом на 11% в квартальном исчислении, Business Bay ~226 дирхама, JLT ~178 дирхама). Он выделил риски:
Обработка отчетов в формате PDF и шаблона Ejari заняла меньше минуты, а в ответе мы получили подробную оценку ситуации.
Однако ИИ упустил некоторые практические нюансы (затраты Ejari часто несет арендатор, необходимость получения торговой лицензии перед регистрацией, приоритет арабского текста в суде) и не подчеркнул затраты на восстановление после выезда. Это подтверждает, что ИИ значительно ускоряет анализ рынка и основных законов, но для аренды в Дубае вам понадобится местный консультант/юрист RERA для окончательной проверки контракта и скрытых затрат.
Контекст: Компания планирует выступить с докладом на крупной технологической конференции по ИИ в Москве (например, AI Journey). Чтобы подготовить эффективный материал, нужно провести due diligence: понять атмосферу и культуру события, состав спикеров и аудитории, типичные вопросы от слушателей, актуальные темы и потенциальные риски (критика, технические дебаты). Это поможет адаптировать презентацию и избежать ошибок.
Инструмент ИИ: Sonar Pro. Эта система способна сканировать новостные архивы, отзывы, соцсети и программы конференций за несколько лет.
Пример промпта: «Поищи информацию о конференции AI Journey (Москва, последние годы, включая 2025). Собери данные за 3-5 лет: (1) состав спикеров и аудитории (уровень, компании, страны); (2) атмосфера и культура события (отзывы участников, нетворкинг, стиль докладов); (3) популярные темы и вопросы от аудитории; (4) примеры успешных/проблемных выступлений; (5) риски для спикера (критика, технические вопросы, конкуренция). Приоритет российским источникам: Хабр, TASS, РИА, отзывы в социальных сетях. Используй как дополнительный контекст статью с отзывами на Хабр [ссылка на статью] и новости о конференции [ссылка на новость]».
Данные для тестирования: Использовались открытые источники:
Результаты тестирования можно посмотреть в чате с моделью: ИИ проанализировал конференцию AI Journey за 2022–2025 годы, охватившую миллионы участников. Ключевыми темs обсуждения стали GenAI, этика и сотрудничество БРИКС+. Нейросеть выявила, что аудитория высоко ценит практические кейсы и демо стартапов, однако критикует доклады за поверхностность и дефицит технической глубины. Подготовка отчета заняла всего 1 минуту, хотя алгоритм и упустил некоторые исторические детали ранних лет и тонкие нюансы отзывов, доказав, что для глубокого погружения все еще необходим экспертный анализ.
Несмотря на возможности, для эффективного процесса due diligence важно понимать, где заканчиваются возможности алгоритма и начинается зона ответственности человека. Гармоничное сочетание машин и экспертов — ключ к успеху. ИИ превосходен в задачах, требующих обработки больших объемов данных:
Он неутомим и не страдает от усталости при большом объеме. Однако ИИ слаб в понимании контекста и стратегическом мышлении. Например, он не может оценить, насколько критичен найденный тревожный сигнал для будущей сделки. Решение о том, что стоит делать при нахождении рисков, всегда принимает человек.
Оптимальная модель сегодня — гибридная. Используйте нейросети для черновой работы:
Людей-экспертов (юристов, финансистов, аналитиков) привлекайте для верификации находок и выработки итоговой рекомендации. Это делает анализ быстрее и дешевле.
Один из страхов бизнеса при использовании ИИ в due diligence — утечка конфиденциальных данных. Загружать финансовые отчеты или договоры в публичные облачные нейросети может быть рискованно.
Решением становится внедрение Open Source моделей (таких как Llama, Qwen, GPT-OSS, Mistral) или создание ИИ-агентов, которые их используют, под нужды компании. Это позволяет автоматизировать проверки, гарантируя, что чувствительная информация никогда не покинет закрытый контур организации.
Например, на Хабре мы рассказывали, как работает наш ИИ-агент, подключенный к графовой базе данных, в которую целиком загружен Жилищный кодекс РФ. ИИ способен анализировать информацию и грамотно отвечать на любые вопросы, связанные со статьями кодекса, со ссылками на них. Подобные решения особенно актуальны для банков, девелоперов и компаний с повышенными требованиями к конфиденциальности и защите данных.
Чтобы обсудить условия внедрения защищенного ИИ-контура под свои задачи, свяжитесь с командой ScriptHeads — разработчиками GPTunneL — через форму на сайте.
Выбор инструмента зависит от конкретной задачи вашей проверки. Мы свели основные преимущества популярных моделей в таблицу.
Инструмент | Лучшее применение | Особенность | Ограничение |
GPT-5 | Финансовый аудит, структурный анализ | Подходит для задач структурного анализа и работы с числовыми данными при корректной постановке запроса. | Требует очень точных промптов. |
Claude 4.5 Sonnet | Юридический анализ, Soft Due Diligence | Понимание нюансов языка, большой контекст. | Медленнее на очень больших текстах. |
Gemini 3 Pro | Анализ архивов данных. | Способен понимать взаимосвязи в больших текстах. | Высокая задержка при огромных объемах, риски галлюцинаций. |
Sonar Deep Research | Поиск информации по сотням источников в интернете. | Глубокий поиск с фактчекингом. | Низкая скорость генерации ответов. |
ИИ ускоряет процесс due diligence, делает его глубже и системнее, позволяя выявлять риски, которые человек мог бы просто пропустить в потоке информации. Пока одни компании тратят недели на ручную вычитку архивов, рискуя упустить важное из-за усталости, другие получают структурированные инсайты за часы.
Однако важно помнить: нейросеть — это хороший аналитик, но плохой стратег. Она найдет противоречие в договоре или упоминания партнера в социальных сетях, но только вы способны решить, является ли использование этого инструмента приемлемым ради перспектив бизнеса. Due diligence с использованием ИИ дает вам факты, но ответственность за решение остается на вас.
