All Articles
3 min read
FinTechNovember 3, 2026

Sber reduced the content preparation cycle from a week to an hour using AI checks

Sber has reduced the preparation of banking communications from a week to an hour: AI checks have replaced the chain of approvals.

SMNTCN — AI & Tech News·SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Original Source
Key Takeaways
  • 01.Sber has reduced the preparation of banking communications from a week to an hour: AI checks have replaced the chain of approvals.
AI QAZAQSTAN
KZ·AI 8607
Sber reduced the content preparation cycle from a week to an hour using AI checks

Sber сообщает, что его департамент данных и рекомендательных систем B2C перестроил подготовку банковских коммуникаций: тексты теперь генерируются ИИ и согласуются автоматическими проверками, а не цепочкой людей. Автор материала, руководитель направления Михаил Мирошников, рассказывает, что раньше подготовка условного пуша занимала около двух недель и включала согласование заказчиком, редактуру маркетологами, внутреннюю редактуру, проверку репутационных рисков, юридическую проверку, compliance при необходимости, согласование продакт-менеджерами и корректуру, а затем тестовую отправку небольшой группе сотрудников. В конце 2023 года стандартный цикл составлял пять-шесть рабочих дней. Тогда в компании начали внедрять ИИ в подготовку контента. Сначала команды учились писать промпты, учитывать сегментную и канальную логику и длину сообщений. В конце 2023 года сгенерированных текстов не было вовсе, а в конце 2024-го около 30% SMS и пушей создавались с помощью ГигаЧата и DeepSeek. К концу 2025 года 70% коротких текстовых форматов генерировались ГигаЧатом в собственном инструменте Creator, а для части контента начали использовать ИИ-проверки вместо согласования людьми. По словам автора, количество единиц контента выросло с примерно 11 000 в 2023 году до более 22 000 в прошлом году при заметном сокращении ресурсов. Согласование объединили в три ИИ-проверки. ИИ-Boost отвечает за редактуру и корректуру: его правила выведены из комментариев редакторов и корректоров за последние годы и сведены примерно к 50–60 ключевым требованиям, по которым проверяются SMS и пуши, то есть около 75% коммуникаций. Smart ToV проверяет репутационные риски, выделяя токсичные темы, правила использования эмодзи и мемов, а также режим коммуникации в регионах с чрезвычайными ситуациями; человек подключается только при фиксации модели «красного» риска. ИИ-юрист, разработкой которого занимались коллеги из блока GR, опирается на карты рисков по пяти ключевым финансовым продуктам и предлагает меры по их снижению. Если риски высоки, рекомендуется изменить формулировки, в остальных случаях контент-менеджер знакомится с ними и передаёт список заказчику. Раньше такая проверка по SLA занимала пять дней, теперь занимает несколько минут. Автор отмечает, что точность ИИ-юриста и Smart ToV превышает 90%, а проверки чаще указывают на несуществующие риски, чем пропускают реальные, что для банка считается допустимым. По CTR и CR конверсия ИИ-текстов находится на уровне работы копирайтеров. Полный сквозной процесс запущен только в прошлом квартале и пока охватывает 30% SMS и пушей, до конца года планируется вдвое больше. Ранее подобные подходы описывали Amazon, Klarna и Persado, однако, по словам автора, Sber одним из немногих заменил каскад согласователей полной ИИ-проверкой внутри единой платформы. Роль контент-менеджера при этом меняется: специалисты будут не писать тексты вручную, а проверять сгенерированные результаты и вносить точечные правки там, где на это указывают ИИ-проверки. Автор подчёркивает, что ни один контент-менеджер не пострадал, а систему создали на собственном ГигаЧате и реальных данных. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.

Aggregated within AI Qazaqstan national intelligence stream with author attribution.

Related Intelligence

All stories →
Research1 мин

CLEAR измерила налог на токенизатор в разных языках

📌CLEAR измерила налог на токенизатор в разных языках Объединение Coalition for Language Equity in AI Research (CLEAR), опубликовало первое из своих исследований языкового равенства. Поставщики моделей берут плату за токен независимо от языка, а токенизаторы обучены в основном…

Telegram — AI Machine Learning Big Data
Knowledge base1 мин

You don't need software anymore...

So, I've been working on a project recently that made me rethink how all of software is going to be built. I was setting up a new PC and I needed to read a PDF. And the first thing that I did was try to open it, of course, but Windows doesn't have a good built-in PDF reader. And…

YouTube — Matthew Berman
Research1 мин

DeepSeek is preparing a blow to NVIDIA: they want to train the new V5 on Huawei chips

🐳 DeepSeek is preparing a blow to NVIDIA: they want to train the new V5 on Huawei chips According to Chinese media, DeepSeek plans to use Huawei Ascend accelerators to train the next V5 model, reducing dependence on American GPUs. Previously, Huawei chips were mainly used...

Telegram — AI Machine Learning Big Data