Сегодня передовые технологии становятся движущей силой изменений в банковской сфере.

Применение больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) открывает новые горизонты для оптимизации внутренних процессов и повышения клиентского сервиса.

О финансовом эффекте и неоспоримых преимуществах для бизнес-процессов банка от практического применения LLM рассказал Евгений Зубков, Начальник управления исследования данных и машинного обучения ОТП Банка в ходе 3-ей практической конференции о генеративном ИИ в финансовой сфере ИИ-БАНКИНГх2025: Агенты влияния.

По его словам, значительный экономический эффект от использования подобных моделей достигается за счет ряда функциональных свойств LLM, таких как обработка естественного языка, анализа больших объемов данных. «При этом создается органический контент на нативном языке для быстрого понимания запросов клиентов и сотрудников, что позволяет мгновенно отвечать на вопросы, качественно снижая нагрузку на контакт-центры и службу поддержки», - добавил Евгений Зубков.

Также среди преимуществ внедрения LLM в банковские процессы, Евгений Зубков выделил следующие: автоматический анализ деловой корреспонденции, сообщений и помощь в формировании целого ряда отчетов, писем клиентам, юридических документов, что существенно сокращает временные затраты на рутинную работу сотрудников. А также помощники и чат-боты, работающие на базе LLM. Они помогают оперативно решать повседневные задачи, повышать продуктивность и качество обслуживания клиентов, а глубокий анализ клиентских отзывов помогает выявлять скрытые проблемы и потребности.

Кроме того, Евгений Зубков рассказал, что благодаря применению ML (Machine Learning) – сегментации – машинного обучения для сегментирования клиентской базы – можно расширить возможности персонализированной коммуникации, за счет выстраивания индивидуализированных отношений с каждым клиентом. «Этот процесс подразумевает классификацию пользователей на группы исходя из множества факторов: поведения, предпочтений, уровня дохода, активности и многих других характеристик. Вследствие чего становится возможным создание уникальных сообщений для каждой выделенной категории клиентов, за счет чего достигается эффект роста конверсии по кросс-продажам, а также заметное увеличение среднего показателя NPS», - поясняет Евгений Зубков.

Из основных возможностей применения LLM Евгений Зубков особо отметил быстрый и умный поиск по базе знаний о продуктах и сервисах банка LLM RAG – (Retrieval-Augmented Generation). «Использование LLM – технологий в банковском секторе создает уникальные возможности для достижения устойчивого роста, снижения затрат и улучшения финансовых показателей. Следуя современным тенденциям развития цифровых технологий, мы сможем уверенно двигаться вперед в условиях растущей конкуренции и постоянно меняющегося рынка», - резюмировал спикер.