Искусственный интеллект который внедрили в

В Сбере внедрили инновационное решение — интеллектуальную систему управления киберугрозами. Эта система автоматически собирает, анализирует и актуализирует информацию о потенциальных киберугрозах. Интеграция с внешними и внутренними системами мониторинга и безопасности позволяет обогатить данные и проецировать сценарии киберугроз на ИТ-инфраструктуру банка. Благодаря аналитическим модулям и технологиям машинного обучения система определяет приоритеты в обработке информации и выявляет скрытые связи между атрибутами киберугроз. Эффективное использование средств автоматизации позволяет ускорить сбор и анализ данных, создавать сценарии обнаружения и минимизации киберугроз в режиме реального времени. Круглосуточный мониторинг DarkNet обеспечивает проактивное выявление и контроль злоумышленников.

Искусственный интеллект преображает клиентское обслуживание банков через чат-ботов, предоставляя клиентам быстрые и точные ответы на вопросы, а также решения различных задач без участия живых операторов. Это обеспечивает удобство и доступность обслуживания в любое время суток, снижает нагрузку на контактные центры и оптимизирует затраты на обслуживание. Использование ИИ в чат-ботах также создает персонализированный опыт обслуживания, анализируя предпочтения клиентов и предлагая персонализированные решения и услуги, что повышает удовлетворенность клиентов, улучшает их отношения с банком и увеличивает лояльность.

Чтобы решить вопрос найма ИТ-специалистов и закупки дорогостоящего оборудования Иван Степнов советует сотрудничать с техническими партнерами: помимо оптимизации затрат такой подход позволяет компаниям сократить время на внедрение ИИ и быстрее начать получать профит от использования.

Сбер, используя технологии искусственного интеллекта (ИИ), успешно разработал систему рекомендаций, предлагая пользователям как собственные, так и партнерские услуги, максимально соответствующие их потребностям. Эффективность системы основана на анализе более 2000 параметров, позволяя точно определять текущую жизненную ситуацию клиента и предсказывать наилучшие предложения. Сбер использует искусственный интеллект, который анализирует не только транзакции клиентов, но и данные из внешних источников. Этот подход включает факторы, такие как погода, курс валюты и другие параметры, что позволяет банку создать полноценный портрет клиента. Система достигла точности в определении потребностей клиентов на уровне 65% и этот показатель продолжает расти. Банк может предложить клиенту один из 600 продуктов или услуг в соответствии с его текущими потребностями. Эта гибкость позволяет банку адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и предоставлять персонализированные решения в реальном времени.

По данным «К2 НейроТех», только 34% опрошенных компаний внедряют ИИ либо уже используют его для решения бизнес-задач; 18% планируют начать внедрение в течение года, 28% — в течение трех лет; а 20% респондентов заявили, что не собираются внедрять ИИ в инфраструктуру.

Искусственный интеллект преображает процессы работы сотрудников в банковской сфере, предлагая инновационные решения для оптимизации операций и повышения производительности. Одним из важных направлений применения ИИ является оптимизация работы сотрудников через автоматизацию рутинных задач. Алгоритмы машинного обучения могут быть использованы для распознавания текста и анализа документов, что позволяет автоматизировать процессы ввода данных, архивирования и классификации документации, сокращая время, затрачиваемое на эти операции, и снижая вероятность ошибок.

Банк «Открытие», успешно внедрил технологию автоматического распознавания паспорта при выездном обслуживании клиентов. Этот инновационный подход позволяет ускорить процесс идентификации и сделать выдачу банковских карт более удобной для клиентов. Теперь представителю банка достаточно лишь сфотографировать основной разворот паспорта, после чего изображение отправляется на сервер банка, где автоматически происходит распознавание необходимой информации и проверка корректности данных. Время обработки изображения составляет менее 1 секунды. Ожидается, что данное решение позволит ускорить процесс выдачи карт на 15-20% при выездном обслуживании. Важно отметить, что система распознавания документов интегрирована во внутренний информационный контур банка, обеспечивая конфиденциальность и защиту персональных данных клиентов.

Искусственный интеллект используется для создания алгоритмов машинного обучения, способных выявлять паттерны и признаки кибератак на основе анализа сетевого трафика, активности пользователей и других данных. Это позволяет банкам реагировать на потенциальные угрозы в реальном времени, блокировать подозрительные действия и минимизировать возможные последствия кибератак.

Менеджер практики «Технологическая трансформация» «Рексофт Консалтинга» Илья Муха считает, что вопрос подготовки ИТ-инфраструктуры под внедрение ИИ особенно актуален для компаний в производственном секторе — в них процессы зачастую уже покрыты инфраструктурой, однако вспомогательные остаются без должного внимания.

Филиппинский UnionBank внедрил инновационное решение на базе искусственного интеллекта для оптимизации процесса подачи заявок на кредит. Традиционный подход, основанный на жестких правилах, часто приводил к длительным срокам одобрения и отклонению многих заявок. Для решения этой проблемы банк обратился к новой модели кредитного скоринга, использующей искусственный интеллект. Эта модель учитывает разнообразные данные о клиентах, включая альтернативные источники, такие как геопространственные данные и открытые правительственные макро- и социально-экономические данные. Благодаря этому подходу, UnionBank теперь способен предоставлять кредиты более широкому кругу клиентов, включая тех, кто ранее не квалифицировался по традиционным методам оценки.

В эпоху цифровой трансформации банки и финансовые учреждения всё больше обращаются к инновационным технологиям, чтобы повысить эффективность, обеспечить безопасность и улучшить взаимодействие с клиентами. Ключевой составляющей этой трансформации является применение искусственного интеллекта. Расширение возможностей анализа данных, автоматизация процессов и создание персонализированных сервисов — все это становится реальностью благодаря передовым разработкам в области машинного обучения и нейронных сетей.

ИТ-инфраструктура 51% российских компаний не готова к внедрению искусственного интеллекта (ИИ). Из них 34% заявили о нехватке на рынке инфраструктурных решений и готовых инструментов для развертывания ИИ, остальные — о необходимости расширения вычислительных мощностей в контуре компании под эту задачу.

Руководитель продуктового направления NLP технологий ООО «Центр искусственного интеллекта МТС» (ООО «МТС ИИ», MTS AI) Сергей Кобец тоже считает, что обратиться в компании, которые специализируются на ИИ, — эффективнее и дешевле. «Если делать все самим, минимальный порог входа для SotA-уровня составит минимум 2 млрд руб.», — отметил он.

В Сбере ИИ успешно осуществляет распознавание более 80% личных документов сотрудников, включая рукописные документы и нечеткие сканы, и переносит полученные данные в кадровую систему. Это позволяет сэкономить более 12 000 часов рабочего времени ежегодно. Кроме того, ИИ используется для ранжирования резюме, применяя сложные алгоритмы, способные анализировать не только текст, но и смысловую нагрузку документов, что позволяет создавать подборки резюме с релевантными навыками, опытом и компетенциями кандидатов. Это является ярким примером успешного применения искусственного интеллекта в оптимизации работы HR-процессов, освобождая время и энергию специалистов для решения более сложных и стратегически важных задач.

Искусственный интеллект играет ключевую роль в современном управлении рисками и портфелем в банковской сфере. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных для предсказания рыночных трендов, оценки кредитного риска и определения оптимального распределения активов в портфеле. ИИ позволяет банкам быстро реагировать на изменяющиеся условия рынка, выявлять потенциальные риски и принимать информированные решения для оптимизации портфеля, обеспечивая таким образом более эффективное управление рисками и максимизацию доходности.

ВТБ успешно внедрил чат-бот в свои онлайн-сервисы, создав универсальное решение, позволяющее клиентам общаться с банком через различные каналы связи. Чат-бот Банка ВТБ обладает впечатляющей базой знаний, включающей 1600 тематик, среди которых 70 интеграционных сценариев, в которых чат-бот обращается к системам банка для предоставления клиенту персонализированного ответа или сервиса. Столкнувшись с ограничениями коробочного решения от вендора, ВТБ принял вызов и внедрил гибкие методы разработки, позволившие создать с нуля новый механизм генерации ответов чат-бота. Новая система контроля версий и релизный процесс увеличили скорость разработки, качество функционала и снизили количество ошибок при внедрении сценариев.