Кейсов внедрения: 274. Как компании применяют искусственный интеллект, какие задачи решают и какие результаты публикуют.
СК «Гелиос» внедрила систему принятия решений по автострахованию, учитывающую индивидуальные профили клиента и автомобиля.
Система позволяет учитывать индивидуальные характеристики клиента и автомобиля; количественный эффект не раскрыт.
В чате медиа «Справочная» запущен AI-Ассистент, который отвечает на вопросы предпринимателей без ручного поиска материалов.
не раскрыто
Реализовал проект по анализу операционных процессов прекращения договоров ОСАГО с использованием Process Mining и Task Mining.
Количественный эффект не раскрыт.
В платформу моделирования внедрены MLOps-инструменты для централизации подготовки данных и ускорения цикла обновления моделей.
Эффект не раскрыт.
В пилоте мультиагентная система готовила данные, формировала и проверяла гипотезы и представляла бизнесу результаты анализа процесса обработки заявок торгового эквайринга.
Время получения первых аналитических инсайтов сократилось с 20 до 3 дней, или в 6,5 раза.
Использует машинное обучение для предсказания цены страхового тарифа по данным клиента.
Количественный эффект не раскрыт.
Завершён проект интеллектуального распознавания и обработки документов на базе ITFB EasyDoc.
Автоматизацией охвачено 142 тыс. документов.
Банк запустил функцию автоматической замены лиц на фотографиях, предназначенную для подготовки карточек товаров селлеров.
не раскрыто
Компания внедрила ИИ-тренер от «Скорозвон» и настроила сценарии и критерии оценки под обучение продажам.
Обучение продажам масштабировано без зависимости от графика наставников и очных занятий.
Генеративный ИИ используется для анализа объёмных документов, автоматического формирования рекомендаций и поддержки управленческих решений.
Количественный эффект не раскрыт.
Банк внедряет ансамбль графовых нейросетей для обнаружения вторжений в инфраструктуру.
Система выявляет более 90% сценариев перемещения злоумышленников внутри сети, невидимых для классических систем.
В мобильном приложении и веб-кабинете работает помощник, отвечающий по инвестиционным продуктам, счетам, тарифам, комиссиям и статусам заявок.
Время ответа сократилось вдвое.
Банк запустил функцию, создающую фотореалистичные изображения одежды на моделях для карточек товаров.
не раскрыто
Речевая аналитика контролирует алгоритмы удержания клиентов, а языковая модель определяет причины отказов и подсказывает сотрудникам действия.
Эффективность удержания клиентов в период охлаждения выросла на 30%.
Языковая модель редактирует ответы по правилам банка и формирует сводку переписки, чтобы оператору не приходилось перечитывать весь диалог.
Для улучшения ответов в чатах банк сообщает о росте CSI на 0,3 балла. Размер экономии времени на сводках не раскрыт.
ИИ-ассистент в «СберБизнесе» анализирует финансовые данные компании и автоматически формирует персонализированные нейроподсказки.
Не раскрыт.
Во внутренних процессах Сбербанка ИИ-агенты автоматизируют согласование документов.
В обзоре заявлено высвобождение сотрудников для более сложных задач.
Компания запустила для инвестиционных консультантов мобильное CRM-приложение с ИИ-поиском и доступом к клиентской базе.
Количественный эффект не раскрыт.
DeepSeek интегрирован в CRM-систему BPMSoft для анализа отчётов юридических лиц.
Автоматизирован анализ отчётности юридических лиц в CRM-контуре.
Реализовал проект по анализу операционных процессов урегулирования убытков ОСАГО с использованием Process Mining и Task Mining.
Количественный эффект не раскрыт.
Сбербанк создал мультиагентную систему на базе GigaChat для выявления сомнительных операций и проведения комплаенс-расследований.
По сообщению представителей Сбербанка, система повышает точность выявления сомнительных операций, ускоряет расследования и поддерживает принятие решений.
В регулятивной песочнице Банка России проведён пилот сервиса машинного обучения для оценки стоимости объектов недвижимости.
Сервис позволяет оформлять закладную для дальнейшей секьюритизации без привлечения оценщика.
Проанализировал процесс открытия зарплатных счетов с применением Process Mining.
Количественный эффект не раскрыт.
Модель классифицирует возражения в исходящих звонках. На основе анализа банк меняет обучение операторов и работу с возражениями.
Общий рост конверсии в продажи кредитов и кредитных карт составил 3,3 процентного пункта.
Рекомендательная система анализирует профиль клиента и предлагает сотрудникам колл-центра и отделений персонализированные банковские продукты.
Конверсия перекрёстных продаж выросла на 20–30%.
В банковской экосистеме используется сервис биометрической оплаты.
Биометрической оплатой воспользовались более 10 млн человек.
Операторы контакт-центра отрабатывают банковские разговоры на ИИ-тренажёре, чтобы соблюдать требования к формулировкам. Система анализирует звонки и оценивает учебные диалоги.
Проведено 220 тренировочных звонков. Средняя оценка учебного диалога выросла с 15,9 до 18,4 балла.
Сбербанк разработал мультимодальных ИИ-агентов и интегрировал их во внутреннюю платформу киберразведки банка для борьбы с фишингом.
Количественный эффект не раскрыт.
Операторы двух направлений отрабатывают сценарии выдачи микрозаймов в ИИ-тренажёре.
Проведён 2001 тренировочный звонок; в 67% звонков платформа зафиксировала достижение цели.
Построен AI-QA-агент, который запускает приложение на симуляторе, пошагово выполняет тест-кейсы, анализирует экраны с помощью VLM и сравнивает ожидаемый результат с фактическим.
Количественный эффект не раскрыт.