Поделиться
От искусственного интеллекта ждут не только умений, но и эмпатии
Внедрение ИИ — глобальный тренд последних лет, затрагивающий практически все направления бизнеса и производства. По мере все более массового и глубокого применения технологии, она из хайповой новинки превращается в реально работающий иструмент. Но вместе с тем появляются новые, порой неожиданные вызовы, связанные с ИИ, возникают как этические, так и законодательные проблемы его применения. Актуальные риски и перспективы внедрения ИИ обсудили участники секции «ИИ в финансах и страховании» организованного CNews Conferences форума «Технологии искусственного интеллекта 2025».
ИИ-ассистенты и не только
Роман Шарай, дизайнер ИИ-ассистента, «Точка банк», поделился опытом результативного внедрения ИИ. Он напомнил, что при реализации подобного проекта не стоит слепо ориентироваться на пожелания потенциальных пользователей — люди лукавят, а их слова стоит проверять экспериментально. К тому же далеко не все в полной мере представляют себе возможности ИИ. При этом шанс «зацепить» пользователя лишь один — после неудачного взаимодействия подтвердить ценность решения и вернуть клиента будет непросто.
Для успеха проекта пользователя необходимо обучать через «визуализацию первого касания», подсказки и готовые действия. ИИ решение должно придерживаться контекста и задач. Ассистент «Точка банка», например, появляется на каждой странице ресурса, учитывая ее профиль и содержание, делая соответствующие предложения пользователю. Почти универсальным средством можно считать курс на персонализацию. ИИ-ассистент может «предугадывать» шаги и решения пользователей, предлагая варианты действий или потенциальных запросов.
Результаты внедрения ИИ в «Точка банке» впечатляющие: в 3 раза выросла конверсия в переходы из поисковой выдачи, на 30% увеличилась конверсия персональных предложений.
Не менее интересными, чем сам доклад, были вопросы из зала. На предположение, что в планах «Точка банка» внедрение голосового ИИ-ассистента, Роман Шарай ответил отрицательно: «Даже голосовой ввод не очень востребован пользователями. А об общении с ботом и речи нет — этого хотят и готовы к этому не более 1% клиентов».
Короткая, но яркая дискуссия развернулась после вопроса об использовании ИИ для разработки цифровых продуктов. Роман Шарай признал, что специалисты могут обращаться к ИИ, чтобы, например, проверить что-то или решить некую проблему. Но на поток «ИИ-разработку» в банке не поставили и не собираются этого делать. Работа ИИ отличается скоростью, но не качеством. «Решения ИИ часто немасштабируемы, и функционал бессмысленно дублируется», — говорит Роман Шарай.
Выступавший следом Армен Амирханян, директор по развитию ИИ, «Московская биржа», продолжил критику ИИ: «Даже лучшие на сегодня нейросети показывают надежность не более 80%. Серьезные вещи, например, управление АЭС или межконтинентальными ракетами и прочим оружием, им доверять пока не стоит. Если сомневаетесь, просто представьте, что вы живет рядом с АЭС, надежной на 80%». Разумеется, отказываться от использования ИИ Армен Амирханян не призывает: на данном этапе технология дает заметный эффект в качестве co-pilot, но критичные действия должен подтверждать человек.
Роман Шарай, дизайнер AI-ассистента, «Точка банк»: Общаться с голосовым ИИ-ассистентом хочет и готово не более 1% клиентов
Армен Амирханян, директор по развитию ИИ, «Московская баржа»: Надежность лучших нейросетей сейчас — 80%. Серьезные вопросы, например, управление АЭС, им доверять пока рано
Вадим Мещеряков, ИТ-лидер развития CRM-систем, «Альфа-банк»: Объяснить и понять работу ИИ стало слишком сложно. Это серьезный риск, который непонятно когда и как «выстрелит»
Сергей Иванов, управляющий директор департамента корпоративной архитектуры и управления данными, «Ренессанс Стархование»: Нельзя безоглядно «натягивать» новые технологии на старые процессы — процессы нужно переосмысливать
Нынешний год определенно стал годом вайб-кодинга. По данным Stackoverflow, 51% разработчиков используют ИИ каждый день, а 55% задач решаются быстрее при использовании ИИ как co-pilot, сообщает Github. Следующий год, уверен Армен Амирханян, станет годом вайб-трейдинга. Крупные биржи и другие игроки рынка уже запустили для этого ИИ-ассистентов. В первую очередь это Perplexity Finance (Perplexity AI), финансовая версия интерфейса Perplexity с «живыми» рыночными данными, покрытием отчетности/SEC и ответами с цитированием источников; Bybit TradeGPT, ассистент внутри криптобиржи Bybit, который отвечает на вопросы по трейдингу, используя данные Bybit (коэффициенты, сентимент, объемы); Binance Sensei, ИИ-тьютор по материалам Binance Academy; Bloomberg Terminal — AI features, ген-ИИ-резюме (новости, отчетность) и новый инструмент NLQ для поиска и анализа документов для пользователей Terminal.
«Московская биржа» представила свое решение — FinGPT. FinGPT лишен тенденциозности и ангажированности «живых» аналитиков. И, в отличие от прочих нейросетей, опирается на проверенные специализированные источники и ориентирован на реалии именно российского рынка. Качество и полнота ответа обеспечивается мультиагентностью.
В ходе выступления Армен Амирханян предложил всем присутствующим воспользоваться FinGPT и оценить его. Результат оказался неоднозначным: ИИ-ассистент в своем ответе сослался на выплату компанией «Русал» дивидендов за первый квартал текущего года, однако в реальности этого не было. Спикер признал, что FinGPT, как любая нейросеть, может галлюцинировать, и напомнил, что ответ ИИ-ассистента официально не является инвест-рекомендацией.
Вадим Мещеряков, ИТ-лидер развития CRM-систем, «Альфа-банк», в своем докладе также затронул тему мультиагентности, но раскрыл ее шире. На сегодняшний день повсеместно используется множество локальных ИИ-агентов, которые решают отдельные задачи, но из-за отсутствия интеграции возникает технический долг и усложняется управление ими. Выходом может стать единая платформа для генеративного ИИ.
Решение такого класса под названием AlfaGen и предлагает «Альфа-банк». Платформа предоставляет единый API-шлюз для различных LLM с единой системой прав, логирования и ценза. Это стандартизирует работу и ускоряет разработку агентов. Решение сочетает инфраструктуру с лучшими практиками prompt engineering, а безопасность и аудит данных обеспечиваются через защищенный шлюз. AlfaGen должен стать первым этапом на пути от изолированных ИИ-ассистентов к полноценной мультиагентной системе.
Мультиагентная система с управляющим агентом
Плюсы такой эволюции заключаются в управляемости, масштабируемости и снижении технического долга. При условии устранения рисков и преодолении сопутствующих вызовов, разумеется. Ведь оркестрация агентов требует сложных инженерных решений для обеспечения надежного и последовательного взаимодействия. Каскадные ошибки могут нарушить работу всей системы, поэтому необходимы соответствующие механизмы отказоустойчивости и восстановления. Высокая стоимость вызовов LLM требует тщательной оптимизации и контроля расходов на эксплуатацию мультиагентных систем. Наконец, объяснимость решений становится сложнее из-за цепочки взаимодействия нескольких агентов, требующих прозрачности и понимания. «Это серьезный риск, который непонятно когда и как «выстрелит», — посетовал Вадим Мещеряков. Но процесс перехода к мультиагентности сколь сложен, столь и важен. А сегодняшние успехи во внедрении механизмов взаимодействия агентов позволяют смотреть на будущее этой области с оптимизмом.
Как общаться с ИИ
Сергей Иванов, управляющий директор департамента корпоративной архитектуры и управления данными, «Ренессанс Страхование», отметил, что для конечных пользователей ИИ-сервисов важно чувствовать, что их поняли — это не технологический, а общечеловеческий запрос. Поэтому стоит уделить внимание тому, чтобы сделать общение с ИИ более эмпатичным. По словам спикера, некоторые специализирующиеся на этом компании достигли таких успехов, что при «переключении с ИИ-ассистента на оператора-человека на самом деле переключают на другого ассистента», и пользователь верит.
Мировые тренды ИИ в страховании
«Ренессанс Страхование» активно развивает различные ИИ-ассистенты и стремится к максимальному комфорту их использования клиентами при высокой эффективности взаимодействия. ИИ-ассистенты контактного центра способны идентифицировать клиента, распознавать и синтезировать речь в общении с ним, а также поддерживают различные сценарии (пролонгация полиса, внесение изменений и пр.). ИИ помогает в поисках данных и маршрутизирует письма клиентов — сейчас 70% корреспонденции распределяется без участия человека.
ИИ-сервисы для ДМС могут, кроме прочего, распознавать документы и собирать данные для согласования назначений. На данный момент половина запросов обрабатывается ассистентами. Согласования происходят почти мгновенно, и они корректны в 96% случаев. Сложность для ИИ пока представляют рукописные протоколы.
Еще одно направление использования ИИ-ассистентов — помощь агентам-посредникам. ИИ-консультант, встроенный в личный кабинет, отвечает на базовые вопросы по продуктам, помогает понять терминологию (это актуально для новичков) и, при необходимости, подключает оператора. 60% обращений от агентов успешно решает ИИ. Цель компании довести это показатель до 95%.
Короткая ссылка
