- Новости
- ИИ-помощник «Катюша» сократил время обработки клиентских запросов
ИИ-помощник «Катюша» сократил время обработки клиентских запросов
ПСБ первым на рынке применил RAG (Retrieval Augmented Generation) при генерации ответов в чат-боте для бизнес-клиентов. Решение реализовано на основе технологий и экспертизы компании BSS
Теперь средняя скорость решения вопросов клиентов в ИИ-помощнике «Катюша» в восемь раз быстрее, чем в стандартном сценарном боте благодаря использованию технологии RAG. Об этом сообщил ПСБ у себя на сайте.
В отличие от сценарного бота, которому для ответа, прописанного в сценарии, требуется задавать уточняющие вопросы, ИИ-помощник с технологией RAG не нуждается в них. При генерации текста в ответ на запрос пользователя такой чат-бот обращается к различным источникам, находя информацию в базах знаний и релевантных документах банка.
Он оперативно анализирует данные и формирует наиболее полный и естественный ответ, адаптируя найденную информацию под контекст вопроса клиента. База знаний, на которую опирается технология RAG, обновляется в реальном времени, что позволяет учитывать актуальные изменения.
«Применение технологии RAG — одна из значимых вех в стратегии внедрения генеративного искусственного интеллекта в процессы ПСБ. Она позволяет за считанные секунды формировать исчерпывающие ответы на любые вопросы, связанные с банковским обслуживанием наших клиентов малого и среднего бизнеса. За счет высокой точности и качества ответов чат-бот с технологией RAG повышает автоматизацию обработки вопросов пользователей: после масштабирования технологии на все тематики мы прогнозируем рост автоматизации практически на 10%», — отметил Дмитрий Шенберг, заместитель директора департамента электронного бизнеса малого и среднего предпринимательства ПСБ.
BSS активно развивает использование технологии RAG (Retrieval Augmented Generation) в клиентском обслуживании для ответов на вопросы об услугах и продуктах банка на основе его материалов. В компании считают, что сейчас открываются большие перспективы в применении больших языковых моделей (LLM) и технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation) в бизнесе.
Связка LLM с внутренней Базой знаний конкретного бизнеса позволяет генерировать ответы на основе актуальных данных, минимизируя «галлюцинации». Дает возможность контролировать доступ к информации, исключая утечки. Помогает гибко адаптироваться к новым моделям без перестройки системы.
Источник: BSS
Объем арт-рынка. Можно ли его посчитать?
Согласно отчету Art Basel & UBS, мировой арт-рынок в 2025 году стоил 59,6 млрд долларов, при этом внутренний российский рынок искусства оценивается в 0,08–0,1% мирового. Расскажем, в чем заключается сложность подсчета абсолютных значений и какие способы сбора данных применяются
Пять выставок московской осени
Знакомое имя в музейной афише еще не означает предсказуемой встречи. Этой осенью я открыла для себя Врубеля-керамиста и увидела, как Булгаков придает древним монетам особый смысл. В ЗИЛАРТе удивилась смелости коллекции, а в ГЭС-2 задумалась о том, сколько чужого труда стоит за нашими желаниями. Выставка о Плисецкой напомнила о том, что характер — это и есть судьба. Все пять выставок работают в течение ноября и продолжатся в 2027 году
ДельтаЛизинг: сила эмитента — в устойчивости бизнеса
Российский рынок лизинга за последние несколько лет заметно изменился. После рекордных темпов роста 2023 года, когда объем нового бизнеса достиг 3,59 трлн рублей, за несколько последующих лет отрасль перешла к более умеренной динамике. Как в этой сфере чувствует себя один из лидеров рынка?
ПЕРЕЙТИ НА ГЛАВНУЮ

