Сбер внедрил ИИ-модель, которая прогнозирует поведение клиентов и помогает выбирать получателей банковских предложений: в A/B-тесте чистая приведённая стоимость предложений (NPV) выросла примерно на 1%, сообщило 14 ноября IT Russia.
Модель объединяет в единую хронологию финансовые операции, действия в приложении, обращения и другие коммуникации клиента с банком. На этой последовательности она ищет закономерности и прогнозирует отклик. По словам вице-президента Сбербанка и директора департамента данных и рекомендательных систем B2C Ивана Кузьмина, задача системы — точнее определять, кому стоит рассказать о конкретном продукте.
Разработчики проверили технологию на шести банковских продуктах и в трёх каналах коммуникации. Размер выборки и продолжительность теста не названы. Модель переведена в промышленную эксплуатацию.
Для банка практический смысл технологии состоит в возможности применять одну модель в разных сценариях вместо отдельных решений. Для клиента видимым последствием могут стать предложения, основанные на общей истории взаимодействия с банком, а не на одной операции или обращении. Однако опубликованный показатель сам по себе не доказывает, что предложения стали выгоднее или полезнее клиентам.
Эту модель не следует путать с другим ИИ-помощником, который Сбер анонсировал вместе со стратегией на 2027–2029 годы. Как писал Invest-Foresight, будущий помощник должен сравнивать варианты и с разрешения клиента выполнять согласованные действия, например рассчитывать план накоплений. Модель прогнозирования описана как уже работающая в промышленной эксплуатации, тогда как помощник пока остаётся анонсированным продуктом.
