Альфа-Банк повысил продуктивность разработчиков в два раза с помощью новой ИИ-платформы
AlfaGen совмещает в себе сразу несколько нейросетей и позволяет ускорить рутинные процессы.
За последние несколько лет генеративные нейросети стали одним из главных драйверов инноваций в крупных финтех-компаниях. Разработчики постоянно экспериментируют с искусственным интеллектом в поисках новых способов адаптировать его для решения как клиентских, так и внутренних задач. Не исключение и Альфа-Банк, в котором существуют целые департаменты по работе генеративным ИИ и машинным обучением. Рассказываем, что такое платформа AlfaGen, и как с её помощью Альфа-Банк смог повысить продуктивность сотрудников.
AlfaGen появилась в результате эксперимента — разработчики просто хотели проверить, на что способны нейросети
В 2023 году сотрудники Департамента системной поддержки Альфа-Банка провели опрос, чтобы выявить основные тренды — пять-десять наиболее распространённых проблем, с которыми сталкиваются пользователи. Они получили тысячи разных ответов, и анализировать их вручную было очень сложно и долго. На помощь пришел искусственный интеллект, который справился с этой задачей буквально за десять минут. Стало очевидно, что это один из тех случаев, когда генеративные нейросети могут работать гораздо эффективнее человека, если им чётко сформулировать требования.
Всему этому предшествовали несколько месяцев экспериментов. В то время генеративный ИИ уже начал набирать популярность во всём мире, и сотрудники Альфа-Банка пытались понять, как лучше использовать его возможности. Существовавшие к тому моменту наработки показывали, что прежде чем внедрять нейросети, необходимо обозначить четкие рамки их применения, а также упростить взаимодействие с ними с помощью промпт-инжиниринга.
«Когда ты о чём-то спрашиваешь искусственный интеллект — допустим, как подключить программную библиотеку или как написать какую-то часть кода — он не понимает контекста рабочей области. То есть ИИ не знает, какие технологии существуют в банке, что можно или что нельзя использовать. Поэтому ему нужно всё это обозначить в виде промпта — преднастройки искусственного интеллекта в простом текстовом виде, которая обозначает границы работы».
Чтобы лучше понять возможности нейросетей и проверить гипотезу об эффективности их применения, в Альфа-Банке создали инициативную группу из технических специалистов. Они в своё свободное время начали работать с популярными чат-ботами, пытаясь выявить типовые задачи по определенным инженерным компетенциям. Очевидно, что функции Java-разработчика, системного аналитика или тестировщика программного обеспечения существенно различаются. Поэтому нужно было отобрать несколько наиболее распространенных задач, где ИИ мог бы быть эффективен.
Когда промпты для основных кейсов были написаны, их предложили протестировать рядовым инженерам. И отзывы оказались очень положительными — в отдельных операциях нейросети позволяли ускорить работу в несколько раз. Некоторые задачи, на выполнение которых раньше требовалось около двух дней, после внедрения ИИ можно было сделать за пару часов.
Стало понятно, что как минимум в IT-сфере этот метод работает и позволяет повышать продуктивность. Но для его дальнейшего развития требовалось создание полноценной платформы генеративного искусственного интеллекта. Так в начале 2024 года появилась платформа AlfaGen.