ВТБ активно внедряет искусственный интеллект в работу с клиентами, но чётко разграничивает области его применения. О том, почему банк не доверяет ИИ управлять критически важными системами, рассказал на международном форуме Казанская цифровая неделя Сергей Путятинский, советник первого заместителя председателя правления ВТБ.
По его словам, к информационно-технической инфраструктуре, обеспечивающей стабильность банка и сохранность денег клиентов, предъявляются требования, сопоставимые с критической государственной инфраструктурой. Главная проблема в том, кто несёт ответственность за ошибки. Производители алгоритмов не берут на себя риски от их использования, а банк не может передать машине решения, где возможные сбои могут иметь серьёзные последствия. «За финансовые решения и операции отвечает человек, а не программа», — подчеркнул эксперт.
При этом искусственный интеллект уже активно работает в операционной деятельности. Он анализирует огромные объёмы данных, обобщает обращения клиентов и готовит информацию для менеджеров. Например, поиск необходимых сведений для ответа теперь занимает всего семь секунд. В кредитовании оценка недвижимости ускорилась с трёх дней до менее чем тридцати секунд.
Особое внимание банк уделяет персонализации общения. Алгоритмы изучают, как клиент взаимодействует с банком: в какое время заходит в приложение, какие каналы связи предпочитает и как реагирует на сообщения. Вместо стандартных рассылок ВТБ переходит на адресное общение, учитывая индивидуальные привычки каждого пользователя.
Система CRM уже сама выбирает оптимальный канал связи — SMS, уведомление, звонок или электронное письмо. Если человек, например, читает сообщения утром и не отвечает на звонки днём, система перестаёт беспокоить его в это время. К концу этого года планируется расширить персонализацию: алгоритмы будут подбирать не только удобные каналы, но и оптимальные дни и время для общения, чтобы снизить количество ненужных уведомлений.
При разработке этих решений учёные проанализировали более тридцати тысяч признаков и поведенческих характеристик, применяя элементы обработки естественного языка. Такой подход позволяет уменьшить навязчивость коммуникаций и адаптировать сервис под конкретные нужды клиента, сохраняя при этом баланс между технологической эффективностью и безопасностью.
