Как МТС Банк внедряет искусственный интеллект
Никакого хайпа, только холодный ум и горячее финансово-экономическое обоснование.
Искусственный интеллект – это, безусловно, мегатренд последней пятилетки. Руководитель направления технологической стратегии МТС Банка Павел Сварник рассказывает, как в компании подходят к внедрению технологий ИИ.
Популярность ИИ в мире кратно растет
ИИ – тема наукоемкая, как правило, нуждающаяся на старте в поддержке государства. Так, например, в Китае ещё в 2017 году был запущен национальный план развития ИИ, который направлен на всестороннюю поддержку соответствующих технологий. Триллионы юаней тратятся на строительство промышленных технопарков по развитию ИИ, что по задумке демпфирует динамику экономического развития в случае возможного изменения структуры экономики.
В России в 2019 году утверждена национальная стратегия развития ИИ до 2030 года, которая в начале 2024 года была обновлена в соответствии с новыми вызовами. Все крупные компании, госкорпорации занимаются развитием этого направления уже много лет и, казалось бы, тема достигла своего предела, но нет. Интерес к ИИ по итогам 2023 года вырос в 3-4 раза по сравнению с 2022, и он только продолжает усиливаться. Сегодня на повестке генеративный ИИ, способный создавать текст, изображения, аудио. Еще вчера никто про него не знал, а тут разгон «с нуля до сотни» за несколько месяцев. И все, следуя тренду, занимаются им, вкладывая ресурсы и нанимая профильных специалистов.
А что делаем мы?
МТС Банк смотрит на внедрение технологий ИИ через призму бизнес-кейсов, их всестороннюю оценку и возможности ключевых партнеров.
Мы как коммерческий банк делаем акцент на внедрение искусственного интеллекта не с точки зрения технологий, а с точки зрения бизнес-задач и конкретных сценариев их решения. Не бывает двух одинаковых банков, двух одинаковых стратегий – у каждой компании свои амбиции, свой организационный и технологический ландшафт, поэтому мы делаем то, что подходит именно нам.
Ключевые принципы подхода
Никакого хайпа – только прагматичный финансово-экономический анализ;
- То, что подходит одной компании, не факт, что подойдет другой;
Пилоты, пилоты и еще раз пилоты;
- Следует иметь проверенного партнера, а еще лучше нескольких;
Бизнес-задача – первична.
Коротко про наш подход
Это классическая воронка, состоящая из пяти шагов-этапов:
Формирование максимально широкого перечня бизнес-кейсов. При этом важно обеспечить максимальную дивергенцию – учесть наибольшее количество возможных сценариев применения ИИ. Для этого мы используем экспертизу нашего бизнеса и разработчиков, изучаем референсы рынка.
- Проведение экспертной оценки созданной нами воронки бизнес-кейсов - на этом этапе мы уже можем отсеять малоперспективные инициативы.
Формирование классического финансово-экономического обоснования. Соответственно расчет NPV позволяет определить, будет ли технология эффективна для нашей компании или нет. На этом этапе тоже что-то отпадает. Для тех технологий, которые в первом приближении кажутся нам интересными, мы запускаем пилоты – корпоративные MVP.
Запуск пилотов для тех технологий, которые на предыдущих этапах продемонстрировали свою перспективность.
- Полноценное внедрение и масштабирование технологий, которые успешно показали себя в ходе пилотных проектов.
Мы провели оценку с разных точек зрения перечня технологий для контактного центра. Здесь лидерами являются такие темы как автоматизированное формирование голосовых сообщений и распознавание поведенческих паттернов при взаимодействии с клиентами. Речь конкретного человека может быть идентифицирована по более чем 50 параметрам: особенностям артикуляции, продолжительности пауз, интонационным линиям и т. д. Соответственно их все можно анализировать и по косвенным признакам понимать, что происходит с человеком. Находится ли он под давлением, страшно ли ему. Это позволяет предупредить различные риски, например, передачу денежных средств мошенникам под воздействием социальной инженерии.