Ассистенты: применять, не бояться, внедрение искусственного интеллекта, Дмитрий Маркосьянц, ОТП Банк

Дмитрий Маркосьянц, директор по внедрению искусственного интеллекта и эффективности процессов, ОТП Банк.

Конференция CNews «Технологии искусственного интеллекта 2026».

Спикер поделился опытом построения AI-driven организации в банке, выделив ключевые аспекты и эффекты от внедрения искусственного интеллекта (ИИ). Основная идея заключается в создании системной возможности для организации, способной к самовоспроизводству на всех уровнях с измеримым эффектом и управляемым масштабированием.

Ключевые домены эффекта ИИ:

1. Люди:

Ассистенты и ко-пилоты повышают индивидуальную эффективность сотрудников.

Эффект проявляется в повышении качества работы и экономии времени.

Метрики: качество, сэкономленное время, конвертация в деньги.

Возможность сохранения штата при росте бизнеса.

2. Процессы:

Автоматизация и ускорение процессов.

Ускорение цепочек, повышение скорости обслуживания и качества.

ИИ помогает в operations, где не хватает разработки и много ручной работы.

Метрики: скорость обслуживания, качество.

3. Grows (Рост):

Наиболее прибыльная область, связанная с увеличением продаж и выручки.

Гиперперсонализация и использование LLM (Large Language Models, Больших языковых моделей) для взаимодействия с клиентами.

Метрики: конверсии, продажи, ARPU (выручка на юнит).

Основа для эффективной работы ИИ – Trust Layer:

Стандартизация, метрики и человеческий контроль (human in the loop).

Принцип работы агентов:

Чанкинг (Chunking): разбиение сложных задач на микросхемы, как в работе мозга.

Узкая роль агентов с ограниченным контекстом.

Повышение качества работы и скорости масштабирования.

Структура экосистемы ассистентов:

1. Канал (корпоративная система).

2. Менеджеры (руководители).

3. Доменные эксперты (структура юнитов компании).

4. Агенты-специалисты (например, performance management, льготы).

Преимущества такой структуры:

Масштабирование.

Повышение качества.

Устойчивость системы.

Плейбук (Blue Print) или Governance: правила создания, работы и внедрения систем.

Применение ИИ в operations:

Автоматизация ручной работы.

Связывание систем через API.

Ускорение производственных цепочек.

Гиперперсонализация и LLM:

Анализ точек касания с клиентом (транзакции, обращения в контакт-центр и т. д.).

Построение модели психотипа клиента.

Увеличение продаж, удержание клиентов, максимизация Customer Lifetime Value.

Ключевые выводы:

Эффект от ИИ достигается не за счет количества пилотов, а за счет системного подхода.

Важно сосредоточиться на людях, процессах и росте бизнеса.

Использование чанкинга и специализация агентов повышает эффективность.

Гиперперсонализация с использованием LLM - ключевое направление для роста.