SHUTTERSTOCK/FOTODOM
Банк Уралсиб подвел итоги хакатона «Uralsib Hack: генеративный интеллект в банках». Перед его участниками стояла задача по поиску практического повседневного применения генеративного AI в бизнес-процессах банка.
В хакатоне участвовали свыше 250 команд, им было предложено 10 различных кейсов. В финал вышло 13 проектов.
1-е место — проект AI-ассистента «Тома»
Сервис работает в формате чат-бота, способного транскрибировать аудиозаписи и извлекать значимую информацию из любого источника: на вход пользователь может подавать ссылку на YouTube или иной потоковый сервис, загружать видео, аудиосообщение или фото, а также текстовый файл. Основными задачами для «Томы» могут стать взаимодействие с клиентами, обучение сотрудников, а также аналитика внутренних коммуникаций и сопровождение совещаний.
2-е место — проект «Цифровой ассистент»
Представляет собой нейросеть, обученную генерировать ответы на вопросы пользователей по информации из внутренней базы знаний банка. Может использоваться для разгрузки первой и второй линии техподдержки, а также снижения затрат на онбординг и взаимодействие с документацией.
3-е место — проект DarkFlow
Позволяет автоматизировать анализ видеозаписей и текстов выступлений и выявить возможные взаимосвязи между вербальными интервенциями и поведением рынка.
1-е место — проект AI-ассистента «Тома»
Сервис работает в формате чат-бота, способного транскрибировать аудиозаписи и извлекать значимую информацию из любого источника: на вход пользователь может подавать ссылку на YouTube или иной потоковый сервис, загружать видео, аудиосообщение или фото, а также текстовый файл. Основными задачами для «Томы» могут стать взаимодействие с клиентами, обучение сотрудников, а также аналитика внутренних коммуникаций и сопровождение совещаний.
2-е место — проект «Цифровой ассистент»
Представляет собой нейросеть, обученную генерировать ответы на вопросы пользователей по информации из внутренней базы знаний банка. Может использоваться для разгрузки первой и второй линии техподдержки, а также снижения затрат на онбординг и взаимодействие с документацией.
3-е место — проект DarkFlow
Позволяет автоматизировать анализ видеозаписей и текстов выступлений и выявить возможные взаимосвязи между вербальными интервенциями и поведением рынка.
Другие решения
Среди проектов-финалистов эксперты отметили еще ряд интересных решений:
На следующем этапе будут разработаны сценарии пилотирования проектов в банке. Для этого участники, получившие приглашения к партнерству, подготовят предложения по развертыванию генеративных моделей на инфраструктуре банка и проведут дообучение на внутренних данных.
- боты-аналитики экономической информации в аудио- и видеоформате;
- боты для оптимизации маркетинговых исследований;
- системы трансформации данных и реферирования информации;
- автоматизированные системы по работе с клиентскими запросами и анализу обратной связи;
- смарт-календари для оптимизации рабочих процессов;
- сервисы генерации персонального дизайна банковских карт;
- автоматизированные системы парсинга (автоматического сбора и систематизации) новостей и аналитики Telegram-каналов.
На следующем этапе будут разработаны сценарии пилотирования проектов в банке. Для этого участники, получившие приглашения к партнерству, подготовят предложения по развертыванию генеративных моделей на инфраструктуре банка и проведут дообучение на внутренних данных.
Партнеры хакатона
- Ассоциация российских банков (генеральный партнер)
- Финансовый университет при Правительстве РФ
- Хакатоны.рус
- Rusbase
