Пять задач для искусственного интеллекта от Сбербанка
«Конец прошлого года и новогодние каникулы мы провели в мучениях, что такое AI First в прикладном смысле», рассказал глава Сбербанка Герман Греф на Sberbank Data Science Day в субботу, объяснив, что впервые эту концепцию озвучил Google, сказав забудьте концепцию mobile first, теперь работает концепция AI First.
Сбербанк год занимался
полным анализом того, что он делает в сфере искусственноего интеллекта.
Итогом стал вывод, что внедрение концепции AI First релевантно для
всех без исключений подразделений, включая бэкофис. «Мы существенно
расширили границы имплементации программы AI First во все наши
подразделения. И увеличили число людей, которые этим занимаются. И по
прошествии года мы видим, что людей недостаточно, потому что число
задач экспоненциально растет. И это все опирается на огромную
потребность в чистых данных», сказал Греф.
При этом, по словам главы Сбербанка, широкое внедрение искусственного интеллекта не привело к масштабным сокращениям. «Мы сегодня сокращаем только тех, кто выполняет очень простые операции», сказал Греф. В Сбербанке есть интеллектуальная система, которая принимает решения – за счет ее внедрения банк сократил 70% менеджеров на среднем уровне. «Больше всего страдает среднее звено», отметил глава банка, добавив, что большую часть людей Сбербанк переобучил, дал им другую работу, повысив уровень принимаемых ими решений.
Пять проблем в розничном бизнесе, для решения которых Сбербанк использует AI:
- Прогнозирование трат клиентов в следующем месяце на различные категории товаров. Позволяет в рамках маркетплейса понимать какому клиенту от какого партнера какую скидку предложить. Не так давно Сбербанк запустил в промышленную эксплуатацию маркетплейс «Беру».
- Поиск мест для установки новых банкоматов, чтобы они активно использовались клиентами. Сбербанк провел пилот в Самаре, он оказался удачным, сейчас проект масштабируется на всю Россию.
- Оптимизация вывода сотрудников в отделениях банка на работу, для чего необходимо прогнозировать поток клиентов на два месяца вперед с 15-минутными интервалами. Для всех отделений банка, которых более 10 тыс.
- Создание разговорных интерфейсов в контакт-центрах, чтобы снизить траты на операторов. Совокупные траты контактных центров всего мира составляют $330 млрд. Звонящие и разговаривающие боты особенно хороши для опросов сразу после получения услуги. Также эффективны в, так называемом, blended AI, когда оператор отвечает клиенту, ориентируясь на подсказку бота.
- Предсказание вероятности дефолта по розничному кредиту на основании только данных об использовании карты – в каком отделении и городе выдана, какая карта, какие были траты по ней, какие товары покупал человек.
Подписаться на телеграм-канал @frank_media
Подписаться на рассылку итоговых новостей по пятницам