Технологии подбора опираются на сложную модель поведения: ИИ анализирует не только историю покупок, но и сиюминутный контекст, долгосрочные цели пользователя, а также его реакцию на интерфейс — от лайков до простых пропусков контента. По данным компании, каждый третий успех в продажах экосистемы сегодня напрямую связан с работой рекомендательных алгоритмов.
Сбер автоматизировал 13 миллиардов рекомендаций в месяц
Более 110 миллионов клиентов Сбера ежемесячно получают персональные советы от алгоритмов банка. Масштаб системы, представленной на конференции AI Driver & RecSys, поражает: ежесекундно нейросети формируют тысячи предложений, помогая пользователям ориентироваться в экосистеме банка и быстрее находить нужные продукты среди десятков доступных вариантов.
Иван Кузьмин, курирующий в банке направление данных, подчеркивает, что задача системы — не просто замыкать пользователя в привычном круге интересов. Алгоритмы настроены оставлять пространство для открытий, предлагая продукты, выходящие за рамки стандартных предпочтений. Такой подход позволяет банку повышать релевантность предложений, сокращая время клиента на поиск нужной услуги.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!