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.
Материал агрегирован из первоисточника:
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Читать полностью в SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИSber сократил цикл подготовки контента с недели до часа с помощью ИИ-проверок
Sber сократил подготовку банковских коммуникаций с недели до часа: ИИ-проверки заменили цепочку согласователей.
Кратко от AI: Главные тезисы
- Sber сократил подготовку банковских коммуникаций с недели до часа: ИИ-проверки заменили цепочку согласователей.
Sber сократил цикл подготовки контента с недели до часа с помощью ИИ-проверок
Похожие материалы
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…
Вам больше не нужно программное обеспечение...
Итак, недавно я работал над проектом, который заставил меня переосмыслить, как будет создаваться все программное обеспечение. Я настраивал новый компьютер, и мне нужно было прочитать PDF-файл. И первое, что я сделал, это, конечно, попытался его открыть, но в Windows нет хорошей встроенной программы чтения PDF-файлов. И…
DeepSeek готовит удар по NVIDIA: новую V5 хотят обучать на чипах Huawei
🐳 DeepSeek готовит удар по NVIDIA: новую V5 хотят обучать на чипах Huawei По данным китайских СМИ, DeepSeek планирует использовать ускорители Huawei Ascend для обучения следующей модели V5, сокращая зависимость от американских GPU. Раньше чипы Huawei применялись преимущественно…
Казахский алфавит через игры и анимации: вышло бесплатное приложение Algash
👍 🇰🇿 Казахский алфавит через игры и анимации: вышло бесплатное приложение Algash Казахстанские разработчики представили Algash — мобильное приложение, которое помогает детям знакомиться с казахским алфавитом в игровой форме. Проект создала семья энтузиастов, которая решила…
