Искусство использовать интеллект
Как получить прибыль от инвестиций в передовые технологии
Искусственный интеллект уже вошел в нашу жизнь: он помогает выбирать музыку, прокладывать маршруты, но основная польза от него в ускорении и облегчении рутинных процессов в работе. Один из лидеров внедрения ИИ в России, Сбербанк, не только использует его в своей внутренней структуре, но и помогает компаниям с его помощью выходить на новый уровень эффективности. При этом внедрение банком новых технологий не ограничивается искусственным интеллектом — он предоставляет клиентам новые платежные методы и методы аутентификации, помогая максимально упростить процесс оплаты товаров и услуг.
Фото: Getty Images
Фото: Getty Images
Сразу после того как начались разговоры о разработке технологии искусственного интеллекта, появились опасения самого разного характера: от страха сокращений рабочих мест до восстания машин. Соответствующие дискуссии велись как в России, так и во всем мире. Однако постепенно мнение простых граждан в отношении искусственного интеллекта стало меняться в лучшую сторону. Сегодня люди взаимодействуют с искусственным интеллектом постоянно, причем даже могут не подозревать об этом. К нему обращаются, когда строят маршрут в навигаторе, генерируют пост для соцсети, изображение или видео, переводят деньги через виртуального ассистента, просят поставить музыкальный трек или подобрать фильм. При этом сегодня российский бизнес активно замещает программное обеспечение из недружественных стран отечественными разработками в самых разных сферах, и именно российские решения на базе искусственного интеллекта позволяют не только поддерживать достигнутый уровень, но и повышать эффективность работы.
Сбербанк уже не первый год разрабатывает и внедряет решения на основе искусственного интеллекта во все процессы. Корпоративные клиенты банка давно знакомы с онлайн-кредитованием, где искусственный интеллект помогает делать процесс более эффективным и быстрым, принимая решение о финансировании за семь минут. А в контактном центре «Сбера» для юрлиц виртуальный AI-ассистент предиктивно маршрутизирует обращения 87% клиентов.
«Задача Сбера — помогать компаниям развивать бизнес за счет разработки и внедрения лучших AI-продуктов, которые повышают эффективность работы их сотрудников и процессов внутри компаний, решают проблемы их клиентов», — рассказал Ъ зампред Сбербанка Анатолий Попов.
По его словам, искусственный интеллект в корпоративно-инвестиционном блоке, как и в «Сбере» в целом, представляет собой совокупность различных решений — с одной стороны, это большая языковая модель (LLM) GigaChat и множество различных прикладных генеративных ИИ-решений, основанных на LLM, которые позволяют анализировать документы, новости, создавать AI-ассистентов клиентских менеджеров и многое другое. «С другой стороны, наличие большой языковой модели не отменяет потребность в различных специализированных моделях для решения отдельных задач, таких как прогнозирование продаж, доходов, анализ различных рисков и так далее — все эти технологии работают вместе, чтобы обеспечить наилучший сервис для клиентов и повысить эффективность сотрудников компании»,— говорит Анатолий Попов.
От технологии к прикладным решениям
Как пояснил “Ъ” гендиректор Института AIRI, профессор Сколтеха Иван Оселедец, банки автоматизируют сервисы поддержки, внедряют ИИ-модели в скоринг и финансовую аналитику, системы аутентификации и продукты по защите пользователей от фрода. «ИИ помогает автоматизировать обработку заявок, идентификацию клиентов, управление документами, применяются ИИ-модели для прогнозирования финансовых рисков и оптимизации финансовых продуктов и услуг на основе аналитики пользовательского поведения»,— говорит он.
Искусственный интеллект активно применяется для увеличения объемов продаж, повышения эффективности внутренних процессов банка. «С помощью ИИ можно формировать для корпоративных клиентов максимально адресные предложения, полностью отвечающие их потребностям, что помогает росту продаж продуктов корпоративным клиентам»,— пояснил Анатолий Попов. Кроме того, по его словам, автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта позволяет ускорить обработку и классификацию большого объема документов с помощью распознавания текста, что, в свою очередь, позволит увеличить скорость работы с кредитными договорами и мониторингом уже выданных кредитов.
Так, согласно недавним заявлениям, почти 90% решений по оборотным кредитам юрлиц в Сбере принимает искусственный интеллект. Через два года Сбер планирует довести этот показатель до 97%.
В антифрод-системе банка искусственный интеллект также незаменим для выявления подозрительных трансакций и предотвращения мошенничества, отметил Анатолий Попов. «Я бы уже сегодня оценил степень внедрения ИИ в корпоративный бизнес "Сбера" как значительную, но потенциал во многих направлениях остается еще очень высоким»,— рассказал он.
Как рассказал “Ъ” заместитель гендиректора компании «Апатит» (группа «ФосАгро») Денис Новиков, в группе уже достаточно хорошо научились применять компьютерное зрение и машинное обучение с понятными бизнес-эффектами. «Не так давно мы первыми в стране начали масштабное применение голосового ввода информации на железнодорожном транспорте с использованием AI-решения группы компаний ЦРТ, и у этого направления есть потенциал расширения использования»,— отмечает он. При этом, по его словам, на очереди развертывание отечественных больших языковых моделей с их последующим дообучением под сформированный пул бизнес-задач.
Как рассказал “Ъ” Иван Оселедец, сегодня все ИИ-сообщество остается сфокусированным на больших языковых моделях, поскольку они являются отличными компрессорами данных. «Большой тренд в мире пользовательских приложений — мегаприложения: они позволяют срезать косты на привлечение пользователей на платформу и объединять разрозненные сервисы компании в одном пространстве»,— говорит он. По его словам, LLM в будущем могут поменять процесс взаимодействия пользователей с приложениями, в том числе в банках может появиться новый тип пользовательских интерфейсов диалогового формата, когда вместо поиска какой-то функции человек «вызывает» ее через помощника. «Цифровые помощники сейчас создаются на всех уровнях работы: для клиентских менеджеров, для руководителей и т. д., если копать в научно-исследовательскую повестку, то сейчас больше всего внимания ученых приковано к способности языковых моделей рассуждать и к мультиагентности»,— говорит Иван Оселедец.
Универсальный помощник для всех
При этом надо иметь в виду, что специфика в разработке решений для корпоративных клиентов на основе больших языковых моделей проявляется не только в принадлежности компании к определенной отрасли, но и в ее размере. У компаний из сектора МСБ ресурсы достаточно скромные, поэтому им приходится ограничиваться использованием готовых ИИ-решений, таких как CRM, чат-боты или инструменты для аналитики. Часто они опираются на облачные платформы, которые предлагают доступные по цене ИИ-инструменты без необходимости создавать инфраструктуру. Но этого зачастую хватает для решения стоящих перед малым бизнесом задач по оптимизации маркетинговых процессов, управления работы с клиентами, продаж, анализу данных о потребителях, автоматизации рутинных процессов. При этом гибкость и скорость принятия решений компаниями МСБ, как отмечает Анатолий Попов, позволяют им быстро адаптироваться к новым технологиям, использовать модульные ИИ-решения, которые легко интегрировать и масштабировать. В результате у малого бизнеса окупаемость инвестиций в ИИ, по его словам, находится на горизонте от полугода до года, а решения, в которые вкладывается МСБ, становятся их конкурентным преимуществом за счет снижения затрат и улучшения сервиса.
В свою очередь, крупный бизнес способен разрабатывать индивидуальные ИИ-решения, внедрять сложные модели машинного обучения, создавать собственные дата-центры или даже нанимать целые команды специалистов по ИИ. «При этом крупный бизнес при внедрении ИИ решает более глобальные задачи: разработка новых продуктов, прогнозирование трендов или улучшение цепочки поставок»,— говорит Анатолий Попов. Однако в силу бюрократии и многослойной структуры, по его словам, крупные корпоративные клиенты часто сталкиваются с необходимостью тщательного планирования и изменения текущих бизнес-процессов. Но поскольку они не ограничены короткими сроками окупаемости, то могут себе позволить долгосрочные инвестиции в ИИ, результаты которых будут видны через несколько лет.
Сбербанк активно использует AI-помощника в работе с клиентами малого бизнеса, где ИИ подсказывает менеджеру, какой продукт предложить предпринимателю, собирает всю важную информацию о клиенте из разных источников, делает краткое резюме и передает его менеджеру перед встречей. В частности, ИИ предлагает рекомендации по подключению новых релевантных продуктов. «В ближайшее время помощник будет также подсказывать, как вести коммуникации с клиентом исходя из его психотипа, поколения, нейропараметров и увлечений»,— говорит Анатолий Попов. При этом Сбербанк активно использует AI для подготовки к встречам с клиентами. «Нельзя сказать, что на этапе оцифровки потребностей клиента и выработки оптимального продуктового предложения для него мы уже сделали все, что хотели — нет, в этой области есть еще много интересных возможностей»,— уверен зампред Сбербанка. Тем не менее, по его словам, спектр полезных навыков AI-помощника постоянно расширяется: он уже помогает анализировать отраслевой и клиентский контекст, а также актуальные экономические тенденции для подготовки эффективной структуры переговоров.
Инновации во главе угла
Впрочем, только искусственным интеллектом технологические инновации в банковском секторе не ограничиваются. Так, сегодня активно развиваются технологии на основании открытых API и на прошедшем в октябре форуме FINOPOLIS 2024 было объявлено, что «Сбер» и ВТБ первые среди российских банков тестируют сервис открытого банкинга для бизнеса. В результате этой интеграции корпоративные клиенты смогут увидеть все свои счета в «Сбере» и ВТБ в привычном интерфейсе своего банка.
При этом сервис Sber API для корпоративных клиентов «Сбера» уже работает. Это прямой канал интеграции с банком для компаний и корпораций любых масштабов, с помощью которого корпоративные клиенты «Сбера» могут перейти на работу с банком из своих учетных систем без рутинных действий по переносу данных в клиент-банк и обратно. «Самые распространенные форматы взаимодействия — это выписки, платежные поручения, зарплатные реестры, еще один бестселлер канала — платежные методы и методы аутентификации "Сбер ID" и "СберБизнес ID"»,— рассказал Анатолий Попов. По его словам, платежные методы помогают клиентам «Сбера» повысить собираемость оплаты с B2B- и B2C-аудитории и максимально упростить процесс оплаты товаров и услуг. Методы аутентификации обеспечивают удобный и безопасный способ авторизации для физических и юридических лиц. В общей сложности на сегодняшний день по Sber API можно получить свыше 100 различных услуг. Сегодня технологию используют 8 тыс. юрлиц, которые каждый день совершают 12 млн операций. «Благодаря API-решениям клиенты могут пользоваться сервисами нашей экосистемы без дополнительных усилий. Эти технологии в значительной мере позволяют предложить им более удобные способы взаимодействия, ускоряют и упрощают процессы аутентификации, оплаты и обмена информацией», — рассказал Святослав Вильде, директор и основатель ATI.SU.