Искусственный интеллект в Сбербанке

Обслуживание клиентов

ИИ используется для анализа кредитоспособности клиентов. Модели машинного обучения анализируют огромные объемы данных, чтобы оценить риски и принять решение о выдаче кредита. Это позволяет Сбербанку быстрее и точнее определять, кому можно доверить кредитные средства. В отличие от традиционных методов оценки кредитоспособности, ИИ может учитывать множество факторов, включая поведение клиента, его финансовую историю и даже социальные связи.

Сбербанк использует технологии больших данных для хранения и анализа огромных объемов информации. Это позволяет банку эффективно использовать данные для тренировки моделей ИИ и принятия обоснованных решений. Большие данные позволяют банку анализировать поведение клиентов, выявлять тренды и прогнозировать будущие события.

Крупные торговые сети используют для анализа и прогнозирования спроса внутренние наработки в области ИИ, секреты которых, конечно, не раскрывают. Однако какие-то технологии в этой области выходят на рынок, например, решения от Yandex Data Factory (YDF). Так, успехом увенчался пилотный проект YDF для «Пятёрочки»: искусственный интеллект научился прогнозировать спрос на акционные товары с точностью до упаковки в 61 % случаев.

Кроме того, ИИ может сталкиваться с проблемами интерпретируемости и объяснимости. Это означает, что иногда сложно понять, как именно модель ИИ приняла то или иное решение. Это может быть проблемой в случае возникновения споров или необходимости объяснения решений клиентам.

Сбербанк продолжает активно развивать и внедрять ИИ-технологии. В будущем можно ожидать еще более глубокую интеграцию ИИ в банковские процессы. Это может включать в себя персонализированные финансовые рекомендации, автоматизацию сложных финансовых операций и улучшение механизмов безопасности.

Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью современных технологий и активно внедряется в различные сферы, включая банковскую. В банкинге ИИ помогает автоматизировать процессы, улучшать клиентский сервис и повышать безопасность. Сбербанк, один из крупнейших банков России, активно использует ИИ для оптимизации своей работы и предоставления лучших услуг своим клиентам. В этой статье мы рассмотрим, как именно Сбербанк применяет ИИ, какие технологии и инструменты используются, а также какие преимущества и вызовы связаны с внедрением ИИ в банковскую сферу.

Прогнозируют спрос и поведения клиента

Возможность анализа больших массивов данных — шанс максимально персонализировать предложения как для отдельных клиентов, так и для групп. Торговые сети сегодня могут подбирать ассортимент точки с учётом информации о жителях района и их потребностях, а сервисы — предугадывать поведение пользователя и предлагать ему то, о чём он даже не успел подумать.

Передать ИИ можно не только простые процессы, с которыми самостоятельно справляется один человек. В традиционных отраслях бизнеса вроде сельского хозяйства или тяжёлой промышленности, где копятся невообразимые массивы данных, использование искусственного интеллекта может увеличить производительность в сотни раз. То же касается банкинга и страхования, где ИИ применяется очень активно.

Технологии NLP позволяют Сбербанку разрабатывать чат-ботов и голосовых помощников, которые могут понимать и обрабатывать человеческую речь. Это включает в себя распознавание речи, синтез речи и анализ текста. Например, технологии NLP используются для автоматического ответа на вопросы клиентов и обработки их запросов в реальном времени.

Разработка, внедрение и обновление чат-ботов требует вложений, но в долгосрочной перспективе сокращает издержки, ведь роботам не нужен перерыв на обед, они не уходят в отпуск или на больничный. По этой же причине компании, которые часто в поиске персонала, прибегают к помощи ИИ в рекрутинге.

ИИ помогает Сбербанку выявлять подозрительные транзакции и предотвращать мошенничество. Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение клиентов и транзакции в реальном времени, чтобы обнаружить аномалии и предупредить о возможных угрозах. Это позволяет банку оперативно реагировать на попытки мошенничества и защищать средства своих клиентов.

Сбербанк активно использует машинное обучение для анализа данных и принятия решений. Это включает в себя как supervised learning (обучение с учителем), так и unsupervised learning (обучение без учителя). Например, supervised learning используется для кредитного скоринга, а unsupervised learning — для выявления аномалий в транзакциях. Машинное обучение позволяет банку анализировать огромные объемы данных и находить скрытые закономерности, которые невозможно выявить традиционными методами.

Сбер уже внедрил искусственный интеллект практически во все бизнес-процессы. Раньше решения о выдаче кредита юридическому лицу принимали сотрудники, и на это требовалось несколько недель. Теперь кредиты согласовывает искусственный интеллект — всего за несколько минут.

Сбербанк внедрил чат-ботов и голосовых помощников, которые помогают клиентам решать различные вопросы. Например, чат-боты могут помочь узнать баланс счета, найти ближайший банкомат или проконсультировать по продуктам банка. Голосовой помощник, такой как Сбербанк Онлайн, способен распознавать голосовые команды и выполнять действия, такие как перевод денег или оплата услуг. Эти технологии значительно сокращают время ожидания клиентов и повышают уровень удовлетворенности.