Банковское обозрение (Б.О принт, BestPractice-онлайн (40 кейсов в год) + доступ к архиву FinLegal-онлайн)
FinLegal ( FinLegal (раз в полугодие) принт и онлайн (60 кейсов в год) + доступ к архиву (БанкНадзор)
В первом этапе пилотирования приняли участие четыре банка из числа лидеров отрасли и две ИИ-платформы
Тестирование показало, что использование больших языковых моделей (LLM) существенно повышает скорость и качество обработки клиентских запросов. АФТ открывает новый этап пилотирования, в котором примут участие девять банков и три ИИ-платформы.
В соответствии с Дорожной картой Ассоциация ФинТех проводит пилотирование применения больших языковых моделей для повышения эффективности различных продуктов и процессов финансовых организаций. В первом этапе пилота приняли участие четыре ведущих кредитных организации (Альфа-Банк, ВТБ, Банк ДОМ.РФ, Газпромбанк), тестирование проходило на двух ИИ-платформах.
В ходе пилота проверялись гипотезы по автоматизации клиентской поддержки в дистанционных каналах обслуживания с помощью LLM (больших языковых моделей), в частности, возможность повышения точности определения темы диалога и проблемы клиента с помощью бота на основе генеративного ИИ в чате и при звонке в колл-центр. По итогам первого этапа пилота все эти гипотезы подтвердились: использование больших языковых моделей для автоматизации клиентского обслуживания дает существенный эффект в повышении NPS (индекс пользовательской лояльности) за счет того, что использование ИИ позволяет быстрее и точнее отвечать на вопросы клиентов, снижая нагрузку на сотрудников.
Альфа-Банк успешно завершил пилотный проект по внедрению LLM с использованием GigaChat от Сбера. В рамках партнерства были проведены совместные исследования, позволяющие оценить эффективность внедрения генеративной модели GigaChat в бизнес-процессы Альфа-Банка. Это позволило полностью автоматизировать обработку запросов по десяти популярным темам поддержки, включая кредитные и дебетовые карты, а также программы лояльности. Проект был реализован на тестовых данных, что подтвердило эффективность технологии в банковской сфере. Банк планирует интегрировать эту технологию во все свои решения.
О практических кейсах применения ИИ в банках читайте в материале «Алгоритмы как финансовые гуру».
Источник: АФТ
Почему финансовый сектор переходит на SD-WAN
Цифровизация финансового сектора давно перестала ограничиваться мобильным банкингом и онлайн-платежами. Сегодня банки, страховые компании, микрофинансовые организации и платежные сервисы конкурируют не только продуктами, но и скоростью вывода новых услуг, доступностью цифровых сервисов и устойчивостью IT-инфраструктуры. В этих условиях корпоративная сеть перестает быть лишь транспортной средой передачи данных и становится одним из ключевых факторов непрерывности бизнеса
ФИНЛИГАЛ СЭМ без ошибок
Эффективный мониторинг специальных экономических мер (СЭМ) — уже не опция, а обязанность: только выстроенные процессы в банках, автоматизация и прозрачная идентификация подконтрольных структур способны защитить российскую финансовую систему от внешних шоков
ИИ не заменит банковскую архитектуру
О том, почему конкуренция будет строиться не на наборе функций, а на скорости изменения бизнеса, гибкости архитектуры и способности быстро запускать персонализированные продукты и коммуникации и какое место в этом всем отводится искусственному интеллекту, «Б.О» рассказал Сергей Зотов, главный управляющий директор компании «Орион Технологии»