РБК Pro —  
информационный сервис для предпринимателей и управленцев. Первый месяц — бесплатно
РБК Pro
— сервис для вашего бизнеса. Зарегистрируйтесь и получите доступ ко всем материалам. Первые 30 дней бесплатно.
Владимир Потапов

Персональный робот: как искусственный интеллект меняет банковские услуги

Финансы Банки IT Статьи РБК
Вскоре банки получат систему, которая сможет в любой момент оценить клиента по тысячам параметров и понять, какие у него проблемы, как на них реагировать и что ему сейчас предложить

Часто можно услышать тревожные прогнозы, что искусственный интеллект отберет работу у людей. Но в реальности мы видим, как сложные алгоритмы машинного обучения уже делают нашу жизнь лучше, удобнее и, что очень важно, дешевле. В частности, с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения можно создавать новые, более удобные инвестиционные продукты.

Диалоговые и разговорные интерфейсы

Люди готовы общаться с роботами. Согласно результатам исследования Global Consumer Pulse Research, в котором приняли участие более 25 тыс. человек, 42% россиян пользуются цифровыми помощниками. И подавляющее большинство пользователей (88%) в целом удовлетворены этим опытом. Сейчас есть реальные примеры финансовых компаний (к их числу собираемся присоединиться и мы), которые выстраивают системы поддержки клиентов через виртуальных консультантов, способных по телефону и через чат ответить на вопросы и выполнить конкретные поручения — например, отправить выписку, заблокировать карту и перевести деньги. Такой консультант поможет решить две очень важные задачи: обеспечить стабильно высокое качество клиентской поддержки и снизить стоимость обслуживания для конечного клиента.

Научить алгоритм понимать вопрос клиента и формулировать релевантный ответ — задача не самая сложная. На рынке доступны решения speech to text и text to speech. Клиент произносит вопрос, система переводит его в текст, текст разбирается на смыслы, в результате чего определяется тема и подбирается ответ, который переводится из текста в голос. Сложнее заставить алгоритм учиться и адаптироваться к изменениям клиентских запросов, но это тоже стало возможным благодаря машинному обучению.