Как банки используют нейросети для улучшения UX, борьбы с мошенниками и анализа ваших трат

Все привет! Вы знали, что банки научились определять с помощью нейросетей, насколько вы кредитоспособный? Или что они используют алгоритмы для анализа ваших трат? А что с помощью ИИ можно даже ускорить работу с документами клиентов? Рассказываю про несколько примеров, когда банки используют нейросети, чтобы улучшить клиентский опыт.

Сбер запустил аналог ChatGPT

Вы точно знаете про новый чат-бот банка под названием GigaChat. Это аналог ChatGPT, который сейчас находится в закрытом бета-тесте. За две недели Сбер привлёк 230 тысяч человек для публичного тестирования нейросети.

GigaChat может поговорить с вами, написать код, текст или сгенерировать картинку. Сбер планирует внедрять его в свои продукты. Например, у Сбера есть виртуальный ассистент Салют, с помощью которого клиенты голосом переводят деньги или оплачивают телефон. Туда могут добавить GigaChat для улучшения UX.

Сбер даже заказал <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3Dd277umIlb_U&postId=691070" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">обзор на GigaChat у Вилсакома</a>, но аудитория не оценила
Сбер даже заказал обзор на GigaChat у Вилсакома, но аудитория не оценила

Периодически в телеграм-канале GigaChat проходят розыгрыши доступов к чат-боту. Если хотите попробовать, подайте заявку на вступление в тг-канал.

ИИ Альфы распознаёт мошеннические транзакции

У меня было две ситуации, когда я переводил другим людям большие суммы, и эти операции блокировали. Не буду говорить, какой банк это был 🟡, но суммы такие: 372 и 194 тысячи рублей. В последний раз мне заблокировали карту — пришлось несколько часов общаться с поддержкой. Такая проблема возникает во многих банках.

В Альфе тоже часто блокировали большие переводы, потому что считали их подозрительными. Но в январе этого года банк внедрил искусственный интеллект, чтобы определять мошеннические транзакции с большей точностью.

Команда разработчиков Альфа-Банка создала специальную модель машинного обучения, которая следит за всеми транзакциями и моментально сообщает службе безопасности, если находит что-нибудь подозрительное.

Робот оценивает каждую транзакцию по множествам показателей и решает, есть ли в ней отличие от безопасного сценария. С помощью продвинутой аналитики за 0,03 секунды в банке оценивают каждый перевод по 3501 параметру — так проверили уже 60 миллионов переводов.

Альфа
А ещё иногда сммщики Альфы <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Ft.me%2FAlfaBank%2F1613&postId=691070" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">играются</a> с нейросетями
А ещё иногда сммщики Альфы играются с нейросетями

Нейросеть Тинькоффа оценивала вас на основе трат

В 2021 году Тинькофф в честь своего 15-летия запустил спецпроект, где нейросеть анализировала траты клиентов и выдавала о них отзывы.

Чтобы поучаствовать в акции, нужно было оставить отзыв о Тинькофф на одной из пяти площадок. Тогда пользователь получал три отзыва от нейросети и мог выиграть набор лимитированного мерча.

Клиенты получали не серьёзную аналитику с выводами, а шуточный отзыв в стиле тех, которые сами клиенты оставляют о банке.

Пример отзыва
Пример отзыва

Нейросеть готовили к спецпроекту в три этапа:

1. Загрузили данные о покупках клиентов с мая по сентябрь 2021.

2. Собрали 20 000 реальных отзывов о Тинькофф со всего интернета. Это нужно, чтобы нейросеть в такой же стилистике генерировала отзывы о клиентах.

3. Создали генератор отзывов, состоящий из двух частей. Первая говорит о конкретных тратах пользователя, а вторая состоит из оценочного суждения.

Чтобы фидбек о пользователях был похож на реальные отзывы, которые оставляют о нас клиенты в сети, мы натренировали языковую модель на большом количестве текстовых данных, включая банковские, чтобы она лучше понимала контекст.

Анна Гавришина, руководитель отдела спецпроектов Тинькофф

Точка добавила ChatGPT в интерфейс интернет-банка

Точка внедрила ChatGPT в поисковик на сайте. Раньше клиент заходил в справочник Точки и самостоятельно искал ответы на вопросы. Теперь он пишет вопрос в поисковик, а тот выдаёт готовый ответ без дополнительных ссылок.

Например, вы предприниматель и хотите узнать, как нанять СММ-менеджера и не уволить его через неделю. Вводите в поисковик интернет-банка запрос и получаете полноценный ответ от ChatGPT в одном окне.

Пример запроса об идеях для телеграм-канала
Пример запроса об идеях для телеграм-канала

Функция доступна бесплатно с апреля, но только клиентам, которые используют обновлённую версию интернет-банка. Один предприниматель может задать 20 вопросов за день.

Наш сервис поможет предпринимателям сэкономить драгоценное время: вместо того, чтобы искать ответ на важный вопрос по всему интернету, он сможет получить его в своём интернет-банке.

Галина Вакулина, лидер направления данных в Точке

Кто круче?

Самый интересный пример использования нейросетей для улучшения клиентского опыта
Чат-бот от Сбера
Альфа и блокировка переводов
Тинькофф и мнение о клиентах
ChatGPT в интерфейсе Точки
1010
3 комментария

У меня было две ситуации, когда я переводил другим людям большие суммы, и эти операции блокировали

Тоже сталкивался в Альфе с таким и злился по началу. Хотя по факту, я думаю есть примеры, когда переводы мошенников так блокировали

Ответить

Есть пример в окружении, где только это и спасло от перевода злоумышленникам. Если теперь ии подвязали, то он сам будет учиться и анализировать подобные переводы. Да и звонков станет меньше)

Ответить

Я думаю чат-бот от Сбера лучше

Ответить