По мнению первого заместителя председателя Правления Сбербанка Александра Ведяхина, большие языковые модели помогут достичь максимальной удовлетворённости клиентов
В Санкт-Петербурге проходит Финансовый конгресс Банка России. На площадке собрались участники финансового рынка, эксперты в области экономики и финансов, национальные регуляторы и международные эксперты. В рамках конгресса прошла сессия «Трансформация бизнес-моделей. Стратегическое видение», где обсудили, как меняются бизнес-модели отечественных банков, какие технологии внедряются и какие вызовы и возможности существуют на этом непростом пути.
В своем выступлении Ведяхин рассказал о новой — человекоцентричной — стратегии банка.
«Если мы посмотрим на наших клиентов, то поймём, что не видим 90% тех задач, проблем, вопросов, которые есть у наших клиентов как у людей. Когда мы поняли, что клиент и человек — это человек больше, чем клиент, мы подумали, что очень важно максимально удерживать нашего клиента, исходя из его человеческих потребностей, вместе с нами. Потому что мы постепенно переходим на расчёт CLTV — Customer Lifetime Value: чем дольше с нами клиент, тем больше по совокупности лет мы зарабатываем. Но клиента необходимо удерживать чем-то большим, чем просто банковскими продуктами: должны быть и продукты небанковские, и наши, и не наши, закрытая полка и открытая полка. Клиент — человек — удерживается максимально рядом. За счёт длительности пребывания с нами клиента получается максимизация долгосрочной прибыли. Это хорошо и человеку, и финансовой организации. Это не ноу-хау: по этому пути идут все. А кто не идёт — про эти организации мы забудем через пять, семь, десять лет максимум», — сказал он.
По мнению спикера, сейчас идёт конкуренция за клиентский, человеческий опыт — и в этой конкуренции без ИИ невозможно быть максимально релевантным.
«Только благодаря IT-технологиям и ИИ можно для конкретного человека предложить решение его конкретной ситуации с конкретным релевантным продуктом — без навязывания, а так, чтобы человек сказал: ″Да, это ровно то, что мне сейчас нужно″. Без ИИ — вообще никак. В этом году финансовый эффект от внедрения ИИ в банке, по нашим прогнозам, составит 400–450 млрд рублей», — сообщил он.
Вместе с тем ИИ — очень дорогая технология. Качественную большую языковую модель (LLM) невозможно просто скачать из интернета. Поэтому банк создает собственную LLM GigaChat. Она позволит быть геймчейнджером для достижения максимальной удовлетворённости клиентов и максимального повышения эффективности сотрудников.
С другой стороны, переход из модели банков в модель IT-компаний может привести к тому, что на финансовом рынке останется 3–5 крупных игроков, что неправильно с точки зрения конкуренции.
«Мы готовы и будем продавать свой GigaChat для всех финансовых институтов, которые в этом заинтересованы. Это можно рассматривать как публичную оферту. Причём настройки будут у вас: мы их не будем видеть. Мы делаем модель, которая является хорошим подготовленным специалистом, но не для вашего финансового института — вы её сами доучиваете. А если начинать всё с нуля, то это как ребёнка сначала научить говорить, потом обучить в школе и так далее. Это будет реально дорого. Поэтому эту часть мы берём на себя», — рассказал Ведяхин.
Каковы ключевые вызовы для российских банков и какие возможности помогут их преодолеть — такой вопрос завершил дискуссию. По мнению Ведяхина, основные вызовы для банка сегодня — это кадры и доступность технологий, в том числе вычислительных мощностей. А ключевые возможности — это ИИ и развитие рынка капитала.