Банк Уралсиб подвел итоги хакатона

В#nbsp;хакатоне участвовали свыше 250 команд, им#nbsp;было предложено 10 различных кейсов. В#nbsp;финал вышло 13 проектов.

1-е место#nbsp;— проект AI-ассистента «Тома»

Сервис работает в#nbsp;формате чат-бота, способного транскрибировать аудиозаписи и#nbsp;извлекать значимую информацию из#nbsp;любого источника: на#nbsp;вход пользователь может подавать ссылку на#nbsp;YouTube или иной потоковый сервис, загружать видео, аудиосообщение или фото, а#nbsp;также текстовый файл. Основными задачами для «Томы» могут стать взаимодействие с#nbsp;клиентами, обучение сотрудников, а#nbsp;также аналитика внутренних коммуникаций и#nbsp;сопровождение совещаний.

2-е место#nbsp;— проект «Цифровой ассистент»

Представляет собой нейросеть, обученную генерировать ответы на#nbsp;вопросы пользователей по#nbsp;информации из#nbsp;внутренней базы знаний банка. Может использоваться для#nbsp;разгрузки первой и#nbsp;второй линии техподдержки, а#nbsp;также снижения затрат на#nbsp;онбординг и#nbsp;взаимодействие с#nbsp;документацией.

3-е место#nbsp;— проект DarkFlow

Позволяет автоматизировать анализ видеозаписей и#nbsp;текстов выступлений и#nbsp;выявить возможные взаимосвязи между вербальными интервенциями и#nbsp;поведением рынка.

Среди проектов-финалистов эксперты отметили еще ряд интересных решений:

• боты-аналитики экономической информации в#nbsp;аудио- и#nbsp;видеоформате;
• боты для#nbsp;оптимизации маркетинговых исследований;
• системы трансформации данных и#nbsp;реферирования информации;
• автоматизированные системы по#nbsp;работе с#nbsp;клиентскими запросами и#nbsp;анализу обратной связи;
• смарт-календари для#nbsp;оптимизации рабочих процессов;
• сервисы генерации персонального дизайна банковских карт;
• автоматизированные системы парсинга (автоматического сбора и#nbsp;систематизации) новостей и#nbsp;аналитики Telegram-каналов.

На#nbsp;следующем этапе будут разработаны сценарии пилотирования проектов в#nbsp;банке. Для#nbsp;этого участники, получившие приглашения к#nbsp;партнерству, подготовят предложения по#nbsp;развертыванию генеративных моделей на#nbsp;инфраструктуре банка и#nbsp;проведут дообучение на#nbsp;внутренних данных.