АФТ протестировала применение ИИ-агентов на базе больших языковых моделей Яндекса, Сбера и MWS AI в задачах финансовых организаций

Ассоциация ФинТех подвела итоги масштабного тестирования больших языковых моделей для разработки ИИ-агентов. В пилотном проекте участвовали более 20 банков, страховых, финтех- и ИТ-компаний. Участники использовали LLM в нескольких бизнес-процессах: клиентская поддержка, анализ документов, комплаенс, разработка ПО и другие. По итогу тестирования компании создали более 10 прототипов ИИ-агентов и мультиагентных систем, в том числе для помощи разработчикам в написании кода и оценке ИТ-архитектуры проектов, анализа обращений в колл-центр, извлечения данных из договоров долевого участия, создания персонализированных депозитных продуктов. Разработки смогут использовать другие участники АФТ. Кроме того, компании предложили типовую архитектуру для подобных проектов.

В пилоте приняли участие эксперты АФТ из АльфаСтрахования, Банка ВБРР, ДОМ.РФ, Кредит Европа Банка (Россия), финансового маркетплейса Сравни, Капитал Лайф Страхование Жизни, Банка Синара, MWS AI, Ростелекома, Сбера, Yandex B2B Tech, Газпромбанка и ФлексСофта. В роли наблюдателей выступили представители АкБарс Банка, БПС Инновационные программные решения, Страхового Дома ВСК, ВТБ, УК «ДОХОДЪ», МКБ, ОТП Банка, Райффайзенбанка, ПСБ, Совкомбанка и Swordfish Security. Для тестирования применяли большие языковые модели Яндекса, Сбера и MWS AI (входит в ERION, объединяющую нетелеком-активы МТС).

«Совместно с партнерами мы подтвердили гипотезу, что российские большие языковые модели подходят для построения ИИ-агентов и могут успешно применяться в бизнес-процессах банков, как для внутренних задач, так и для улучшения качества клиентского обслуживания. Наработки были загружены в Лабораторию ИИ и будут использоваться другими участниками Ассоциации. Благодарю всех участников проекта за активный обмен опытом и практиками применения ИИ-агентов», — подчеркнул советник генерального директора по ИИ Ассоциации ФинТех Алексей Сидорюк.

Антон Исанин, директор по разработке «АльфаСтрахование»:

«В группе компаний «АльфаСтрахование» более 50 команд разработки. При таком количестве команд важен архитектурный контроль разрабатываемого ПО. Специфика бизнеса накладывает много дополнительных требований на разрабатываемый софт.   Архитектурный контроль для нас — трудоемкий и сложно масштабируемый процесс, так как с ростом количества команд усложняется коммуникация, требуется больше архитекторов, а хорошие архитекторы — это дорогие и редкие специалисты. В ходе пилота с АФТ мы создали прототип ИИ-агента на основе платформы Yandex AI Studio, который трансформирует архитектурные требования в конкретные проверки для сервисов, автоматически контролирует соответствие софта архитектурным принципам и эскалирует проблемы. Автоматизация процесса архитектурного контроля позволяет нам более эффективно масштабировать разработку и соответствовать критериям архитектуры.   В дальнейших планах развития решения — полная интерпретация архитектурных правил на уровне enterprise-архитектуры в действия по проверке, а также чат-интерфейс для разъяснения архитектурных принципов и планов развития».

«Эксперты ВБРР разработали ИИ-агента для анализа обращений в контакт-центре. Для решения использовались большие языковые модели и инструменты Yandex AI Studio. В ходе пилота с АФТ мы изучали сценарий обработки обращений голосовых обращений клиентов. Агент распознавал речь, анализировал текст обращения, определял тональность разговора, и отправлял руководителю контакт-центра уведомление о содержании диалога. По нашей оценке, инструмент поможет снизить нагрузку на специалистов контакт-центра на 70%. Мы рассматриваем возможность развернуть целевое решение в контуре банка», — комментирует Елена Левицкая, руководитель проекта, ВБРР.