?нновация Efma в месячной награде за март идет в Сбербанк для службы, основанной на искусственном интеллекте под названием ?Советы?. Сергей Комаров, владелец продукта банка, рассказывает нам больше.

Услуги традиционного управления персональными финансами (PFM) включают ретроспективу - как правило, пользователь может просматривать историю своих расходов, группировать их по категориям и затем делать свои собственные выводы. Но такой анализ требует времени и усилий, и его нужно повторять снова и снова. В результате (и статистика доказывает это, подробнее на http://kudavlozitdengi.adne.info/onlayn-banking-sberbanka/) немногие люди могут регулярно анализировать свои расходы.

?мея это в виду, мы хотели помочь нашим пользователям изменить свои финансовые привычки, добившись подлинной автоматизации PFM. Мы хотели переключить фокус с прошлого на будущее.

В банковской отрасли обычно говорят о машинных процессах в отношении внутренних банковских систем, таких как оценки рисков, безопасность и маркетинг. В то время как Сбербанк также использует машинное обучение в этих областях, мы хотели добавить в этот список и использовать компьютерное обучение для клиента и принести пользу клиенту - сделать онлайн-банкинг еще более полезным, создав настоящего помощника в мире личных финансов и повседневных жизнь. Таким образом, мы создали концепцию службы на основе рекомендаций, которая использует алгоритмы для предоставления личных советов, которые имеют отношение к конкретным пользователям.

Советы являются частью мобильного приложения Сбербанк онлайн, особенно для частных клиентов. Он использует искусственный интеллект (AI) и помогает пользователям экономить деньги, время и усилия. Советы анализируют финансовое поведение пользователя, а затем используют набор моделей машинного обучения, включая эксперименты с нейронными сетями.

Эта услуга является частью глубокой эволюции личных финансовых инструментов. Это позволяет избавиться от традиционного анализа затрат, смотреть в будущее и менять свои финансовые привычки. Он был создан на пересечении цифровых помощников, таких как Siri, и финансовых услуг, таких как Mint, и предлагает преимущества каждого: проактивность, анализ финансового поведения, машинное обучение, предоставление рекомендаций для повседневных задач, а не только связанных с деньгами.

Советы анализируют данные пользователя (финансовое поведение, включая расходы и сбережения и данные профиля), и делают выводы на основе дерева жизненных ситуаций. Он использует набор моделей машинного обучения, включая эксперименты с нейронными сетями.

Мы можем грубо разделить советы на три категории:

- Сложные советы (с использованием машинного обучения) - показаны клиенту при условии, что существует большая вероятность какого-либо события, происходящего в их жизни. Например, пользователь планирует новое дополнение к своей семье - помощник дает пользователю контрольный список с документами и адресами организаций, где они должны быть выпущены в течение первого месяца жизни ребенка.

- Подробные советы (подсказка триггера) - показаны клиенту после определенных видов деятельности. Например, пользователь платит за аренду автомобиля за границей - помощник говорит, что он / она должен повторно заправлять топливо с помощью станций на вторичных дорогах, потому что топливо там на 5-7% дешевле, чем на первичных дорогах.

- Простые советы - время от времени возникают советы, с легким таргетингом, связанным с конкретными датами. Например, еженедельно пользователь получает интересные факты и статистику о своих расходах. Это интересный способ напоминать ему о своем финансовом поведении.

?меются серверные преимущества наших советов для пользователей Сбербанка онлайн. Во-первых, пользователь может легко дать обратную связь, что позволяет нам точнее ориентировать рекомендации. Речь идет не только о совете - многие советы заканчиваются тем, что скрипт переходит на сайт или перемещается внутри приложения с заполненными полями. Таким образом, рекомендации, скорее всего, приведут к конкретным действиям и помогут клиенту.

Мы неуклонно расширяемся в разные сферы жизненных сценариев, а не случайным образом перемещаемся в разных направлениях, поэтому вы можете быть уверены, что в определенных областях служба предоставит свои рекомендации. Теперь мы работаем над функциями социализации для пользователей ?Советы?, чтобы делиться ими друг с другом; способность делиться информацией о точках продаж в конкретном учреждении - они придут к другу также в форме совета (например, ?Послушайте, у них здесь отличные супы! Определенно придите и проверьте их, вам понравится?, ) после транзакции.

Восемь отделений Сбербанка работали над созданием советов (для предоставления концепции, разработки продукта, создания контента, создания алгоритмов, поддержки клиентов и т. Д.).

В феврале Советы стали доступными для 20 миллионов активных пользователей Сбербанка Онлайн. В настоящее время услуга используется примерно 200 000 пользователей ежедневно. Мы собираем отзывы, оцениваем существующие рекомендации и готовим новые. Сейчас доступно 50 советов, через месяц их будет 100, и это число будет продолжать расти.