МТС Банк прагматично подходит к внедрению искусственного интеллекта

МТС Банк выбирает максимально прагматичный подход к внедрению технологий искусственного интеллекта, основанный на потребностях бизнес-направлений, финансово-экономическом анализе, и пилотировании решений перед полномасштабным внедрением. Такую стратегию озвучил на форуме FinCore 2024 руководитель направления технологической стратегии МТС Банка Павел Сварник.

«Мы как коммерческий банк делаем акцент на внедрение искусственного интеллекта не с точки зрения технологий, а с точки зрения бизнес-задач и конкретных сценариев их решения. Не бывает двух одинаковых банков, двух одинаковых стратегий - у каждой компании свои амбиции, свой организационный и технологический ландшафт, поэтому мы делаем то, что подходит именно нам», – подчеркивает Павел Сварник.

МТС Банк смотрит на внедрение ИИ через призму бизнес-кейсов, экспертизу бизнес- и технологических подразделений, а также возможностей своих партнёров.

Сам процесс реализации подхода Павел Сварник описывает следующим образом: «На первом этапе формируется максимально широкий перечень бизнес-кейсов. При этом важно обеспечить максимальную дивергенцию – учесть наибольшее количество возможных сценариев применения ИИ. Для этого мы используем экспертизу нашего бизнеса и разработчиков, изучаем референсы рынка. На следующем этапе мы проводим экспертную оценку созданной нами воронки бизнес-кейсов – на этом этапе мы уже можем отсеять малоперспективные инициативы. Следующий этап – это формирование классического финансово-экономического обоснования. Соответственно, расчет NPV позволяет определить, будет ли технология эффективна для нашей компании или нет. На этом этапе тоже что-то отпадает. Для тех технологий, которые в первом приближении кажутся нам интересными, мы запускаем пилоты – корпоративные MVP. В итоге остаются только лучшие из лучших. Именно для них мы и запускаем полноценное внедрение и масштабирование».

В качестве примера Павел Сварник приводит контактный-центр банка. «Мы провели оценку с разных точек зрения перечня технологий для контактного-центра. Здесь лидерами являются такие темы как автоматизированное формирование голосовых сообщений и распознавание поведенческих паттернов при взаимодействии с клиентами. Речь конкретного человека может быть идентифицирована по более чем 50 параметрам: особенностям артикуляции, продолжительности пауз, интонационным линиям и т.д. Соответственно их все можно анализировать и по косвенным признакам понимать, что происходит с человеком. Находится ли он под давлением, страшно ли ему. Это позволяет предупредить различные риски, например, передачу денежных средств мошенникам под воздействием социальной инженерии».