От слабых сигналов к кризису: как ИИ в СКАНе анализирует репутационные риски в инфополе

Материал впервые вышел на платформе «Киберболоид» ГК «Солар» в конце 2025 года. Мы публикуем его переработанную версию в блоге СКАН-Интерфакс в качестве кейса о том, как ИИ и медиааналитика помогают бизнесу выявлять репутационные риски, отслеживать «слабые сигналы» и оперативно реагировать на информационные угрозы.

По оценкам СКАН-Интерфакс, ежемесячно в российском и международном инфополе появляется более 10 млн публикаций, так или иначе затрагивающих деятельность компаний. В этом потоке «слабые сигналы» — первые упоминания, намеки, утечки, вбросы — легко теряются, если опираться только на ручной мониторинг и выборочный просмотр источников.

Когда «слабый сигнал» становится кризисом

Медиариски почти никогда не возникают внезапно. Как правило, им предшествует цепочка малозаметных сообщений, которые постепенно формируют устойчивый сюжет. Если такие сигналы не зафиксированы вовремя, тема начинает жить собственной жизнью, обрастает интерпретациями и может перерасти в полномасштабный репутационный кризис.

С подобной ситуацией несколько месяцев назад столкнулась ГК «Солар», сопровождая одного из своих клиентов в момент информационной атаки. Первые упоминания появились в узких телеграм-каналах и на ресурсах, связанных с хакерским сообществом, затем тема начала быстро распространяться в медиа.

Как отмечает медиааналитик ГК «Солар» Полина Валова, вручную отследить такую динамику было бы невозможно: поток сообщений слишком велик, источники разрозненны, а скорость распространения информации — критическая. Здесь в работу включился автоматизированный мониторинг, в том числе решения СКАН-Интерфакс, что позволило:

• зафиксировать появление первоисточника;
• отслеживать цепочки распространения;
• понять, в каком контексте и с какой тональностью упоминается тема;
• выявлять наиболее активные и влиятельные площадки.

Именно эта картина дала возможность выстроить коммуникационную позицию, опираясь не на фрагменты и слухи, а на проверенные и структурированные данные.

Почему без ИИ в управлении рисками уже обойтись

Классический мониторинг по ключевым словам и ручная экспертиза сегодня не покрывают ни объемы, ни скорость инфопотока. Эксперты СКАН-Интерфакс выделяют несколько ключевых ограничений такого подхода:

• высокий риск пропуска значимых сигналов;
• невозможность охватить весь спектр источников — от федеральных СМИ до нишевых телеграм-каналов и региональных площадок;
• отсутствие инструментов прогнозирования и выявления аномалий.

Полноценная работа с репутационными рисками требует анализа уже не отдельных публикаций, а всей информационной среды: динамики упоминаний, контекстов, ролей участников, связей между событиями. Именно такой подход делает возможным не только выявление, но и, главное, прогнозирование рисков. Эти задачи сегодня решают ИИ-модели и разработанные на их алгоритмах аналитические платформы. 

Как ИИ-инструменты работают с медиарисками

Контекст и тональность

ИИ-классификаторы, обученные на больших объемах тщательно отобранных данных, анализируют не только наличие ключевых слов, но и смысл происходящего: является ли сообщение фактом, гипотезой, цитатой, слухом или оценочным суждением. Так, СКАН не только фиксирует упоминание ключевых слов и синтаксических конструкций, которые указывают на наличие факта, но и анализирует, произошло ли событие на самом деле. ИИ позволяет отделять подтвержденные события от слухов и теоретических сценариев, поэтому в поле анализа попадают только реальные инциденты.

Анализ тональности упоминаний СБЕРа в СКАН-Интерфакс

Роль участников в тексте

Алгоритмы определяют, кто именно является источником проблемы, а кто — лишь упомянутой стороной. Это принципиально важно, когда в одной публикации фигурируют несколько компаний или организаций. Например, в новости о мошенничестве могут упоминаться и пострадавшая сторона, и банк, однако они не являются источником инцидента и не должны попасть на радары как виновники негативного события. 

Кластеризация события и рисков

В СКАНе публикации об одном и том же событии с помощью ИИ-алгоритмов группируются системой в кластеры — инфоповоды. Так пользователь видит не разрозненные новости, а развитие целого сюжета во времени, его масштаб и резонанс. Кроме того, ИИ объединяет рисковые упоминания в тематические кластеры (например, «жалобы потребителей», «судебный процесс», «санкции» и т.п.).

Карта рисков для крупной технологической экосистемы, по данным СКАН-Интерфакс

Выявление аномалий и всплесков

ИИ-инструменты СКАНа обеспечивают обновление данных в режиме реального времени, а визуальная аналитика позволяет оперативно отслеживать всплески и аномалии в динамике упоминаний. 

Динамика упоминаний сети «ВкусВилл », на которой хорошо видны всплески сообщений о компании, по данным СКАН-Интерфакс

Распознавание сущностей и связей

В СКАНе выделение фактов и участников событий основано на точной идентификации компаний, персон, локаций и других объектов с помощью ИИ-инструментов распознавания именованных сущностей. Алгоритмы в автоматическом режиме находят в новостном потоке упоминания организаций, людей и географических объектов, снимают неоднозначность и определяют их роль в тексте. При этом алгоритмы СКАНа учитывают контекст и тонкие различия, вплоть до отдельных символов. Например, если в публикации не указано название компании, но упоминается ее руководитель, ИИ связывает событие с соответствующей организацией. 

Работа с большими объемами

Решения, использующие ИИ, существенно опережают традиционные методы по скорости и точности анализа больших объемов данных. СКАН обрабатывает гигантский поток новостей со скоростью 20 000 предложений в минуту, фильтрует данные и структурирует их по степени потенциальной угрозы.

Практический эффект для бизнеса

Кейс ГК «Солар» показывает, что сочетание отраслевой экспертизы и ИИ-аналитики позволяет:

• обнаруживать зарождающиеся репутационные угрозы на уровне «слабых сигналов»;
• понимать, как формируется и искажается информационная повестка;
• отделять факты от интерпретаций и фейков;
• выстраивать коммуникацию на основе объективной картины медиаполя.

Для СКАН-Интерфакс такие задачи являются частью системной работы с репутационными и комплаенс-рисками. ИИ-инструменты здесь выступают не заменой эксперта, а его усилением: они берут на себя обработку массивов данных, выявление закономерностей и аномалий, оставляя специалисту интерпретацию и принятие решений.

Попробуйте технологии SCAN в деле

Получить тестовый доступ