Сбер создал ИИ-модель для прогноза поведения клиентов
Учёные Сбера разработали фундаментальную ИИ-модель, которая прогнозирует поведение банковских клиентов.
Она объединяет финансовые операции, действия в приложении, обращения и коммуникации в единую хронологию и выявляет закономерности.
Мультимодальный подход повышает точность прогнозов и позволяет использовать одну модель в разных сценариях вместо отдельных решений. Технологию проверили в A/B-тесте по шести продуктам и трём каналам коммуникации. Она дала около 1% прироста NPV и внедрена в промышленную эксплуатацию.
«Когда мы готовим банковское предложение, один из главных вопросов – кому о нём рассказать. У людей разные финансовые задачи, и со временем они меняются. Чтобы точнее прогнозировать отклик, важно учитывать, как человек пользуется банковскими сервисами», – отметил вице-президент-директор департамента данных и рекомендательных систем B2C Сбербанка Иван Кузьмин.
По его словам, новая модель позволяет опираться на этот контекст при работе с разными продуктами и точнее выбирать, кому направить сообщение. Так клиент с большей вероятностью узнает о продукте, который ему пригодится.
