От систем искусственного интеллекта ожидают не только навыков, но и способности к сопереживанию
Использование искусственного интеллекта стало всемирной тенденцией последнего времени, которая касается почти всех сфер бизнеса и промышленности. По мере расширения и углубления применения этой технологии она перестаёт быть просто модным трендом, превращаясь в эффективный рабочий инструмент. Однако параллельно возникают новые, подчас неочевидные трудности, связанные с ИИ, а также этические и правовые вопросы его использования. О современных рисках и возможностях внедрения ИИ говорили участники секции «ИИ в финансах и страховании» в рамках форума «Технологии искусственного интеллекта 2025», организованного CNews Conferences.
ИИ-помощники и другие решения
Роман Шарай, проектировщик ИИ-ассистента в «Точка банк», рассказал об успешном опыте внедрения технологии. Он отметил, что при запуске таких проектов не следует безоговорочно полагаться на запросы будущих пользователей — люди не всегда говорят прямо, и их слова необходимо проверять на практике. Кроме того, не каждый в полной мере осознаёт потенциал искусственного интеллекта. При этом возможность заинтересовать пользователя, как правило, предоставляется лишь раз — если первое взаимодействие окажется неудачным, доказать ценность решения и вернуть клиента будет крайне сложно.
Для достижения целей проекта важно обучать пользователей с помощью "визуального первого контакта", подсказок и готовых решений. Искусственный интеллект должен строго следовать контексту и поставленным задачам. Например, ассистент "Точка Банка" присутствует на всех страницах сайта, анализируя их тематику и контент, чтобы делать релевантные предложения клиенту. Персонализация по праву считается почти универсальным подходом. ИИ-помощник способен "предвосхищать" действия и решения пользователей, предлагая возможные варианты операций или потенциальные вопросы.
Эффект от внедрения ИИ в "Точка Банке" значителен: конверсия переходов из поиска выросла втрое, а эффективность персональных предложений повысилась на 30%.
Вопросы из аудитории оказались не менее интересными, чем сам доклад. На предположение о планах "Точка Банка" внедрить голосового ИИ-ассистента, Роман Шарай ответил отрицательно: "Даже голосовой ввод не пользуется высоким спросом у клиентов. О полноценном общении с ботом и говорить не приходится — этого желают и к этому готовы не более 1% пользователей".
Краткая, но оживленная дискуссия возникла после вопроса о применении ИИ для создания цифровых продуктов. Роман Шарай отметил, что специалисты могут прибегать к ИИ, например, для проверки гипотез или решения конкретных задач. Однако банк не переводит и не планирует переводить разработку на "ИИ-поток". ИИ работает быстро, но не всегда качественно. "Решения на основе ИИ часто не масштабируются, и функционал бессмысленно дублируется", — пояснил Роман Шарай.
Следующий спикер, Армен Амирханян, директор по развитию ИИ "Московской биржи", продолжил тему критики ИИ: "Даже самые совершенные современные нейросети демонстрируют надежность не выше 80%. Важные процессы, такие как управление атомной станцией, межконтинентальными ракетами или другим вооружением, пока нельзя им доверять. Если сомневаетесь, просто представьте, что живете рядом с АЭС, надежность которой составляет 80%". Разумеется, Армен Амирханян не призывает полностью отказываться от ИИ: на текущем этапе технология показывает заметный результат в роли помощника (co-pilot), но критически важные действия должен проверять человек.
Текущий год, безусловно, стал временем "вайб-кодинга". Согласно данным Stackoverflow, 51% разработчиков используют ИИ ежедневно, а 55% задач решаются быстрее с ИИ в качестве co-pilot, сообщает Github. Следующий год, уверен Армен Амирханян, станет годом "вайб-трейдинга". Крупные биржи и другие участники рынка уже запустили для этого ИИ-ассистентов. В их числе: Perplexity Finance (Perplexity AI) — финансовая версия интерфейса Perplexity с актуальными рыночными данными, охватом отчетности/SEC и ответами со ссылками на источники; Bybit TradeGPT — помощник внутри криптобиржи Bybit, отвечающий на вопросы по трейдингу с использованием данных платформы (коэффициенты, настроения, объемы); Binance Sensei — ИИ-наставник по материалам Binance Academy; Bloomberg Terminal — AI features, включающие ИИ-резюме (новости, отчеты) и новый инструмент NLQ для поиска и анализа документов для пользователей Terminal.
«Московская биржа» анонсировала собственную разработку — FinGPT. Эта система свободна от субъективности и предвзятости, присущей аналитикам-людям. В отличие от многих других нейросетей, она основывается на надежных специализированных данных и учитывает специфику именно российского финансового рынка. Мультиагентная архитектура обеспечивает высокое качество и полноту формируемых ответов.
В своем выступлении Армен Амирханян предложил аудитории протестировать FinGPT. Результаты получились противоречивыми: ИИ-помощник в ответе упомянул о выплате дивидендов компанией «Русал» за первый квартал, хотя в действительности этого не происходило. Докладчик отметил, что FinGPT, как и любая нейросеть, может выдавать ошибочную информацию, и подчеркнул, что ее ответы не являются официальными инвестиционными рекомендациями.
Вадим Мещеряков, ИТ-лидер по развитию CRM-систем «Альфа-банка», в своем докладе также рассмотрел тему мультиагентности, но с более широкой точки зрения. Сегодня повсеместно используются множество локальных ИИ-агентов, каждый для своей задачи, но отсутствие их интеграции создает технические сложности и затрудняет управление. Решением может стать единая платформа для генеративного искусственного интеллекта.
Именно такое решение под названием AlfaGen предлагает «Альфа-банк». Платформа предоставляет единый API-шлюз к различным большим языковым моделям (LLM) с общей системой прав доступа, логирования и контроля. Это стандартизирует процессы и ускоряет создание агентов. Решение объединяет инфраструктуру с передовыми практиками prompt engineering, а безопасность и аудит данных обеспечиваются через защищенный шлюз. AlfaGen призвана стать первым шагом на пути от разрозненных ИИ-ассистентов к целостной мультиагентной системе.
Мультиагентная система с управляющим агентом
Преимущества подобного развития включают повышение управляемости, возможность масштабирования и сокращение накопленных технических проблем. Разумеется, при условии, что сопутствующие риски будут устранены, а возникающие сложности — преодолены. Ведь координация множества интеллектуальных агентов нуждается в продуманных инженерных подходах для гарантии стабильного и согласованного функционирования. Распространение сбоев по цепочке способно парализовать всю архитектуру, что делает критически важными внедрение специальных механизмов устойчивости к отказам и оперативного восстановления. Значительные затраты на обращения к большим языковым моделям диктуют необходимость скрупулезной оптимизации и строгого контроля бюджета при эксплуатации мультиагентных комплексов. Кроме того, объяснимость принимаемых решений усложняется из-за последовательного взаимодействия нескольких участников, что требует обеспечения прозрачности и понятности процессов. «Это серьёзная угроза, и неизвестно, в какой момент она может проявиться», — отметил Вадим Мещеряков. Однако переход к многоагентным системам столь же сложен, сколь и значим. А текущие достижения в области настройки кооперации между агентами позволяют смотреть на перспективы этого направления с надеждой.
Как взаимодействовать с искусственным интеллектом
Сергей Иванов, управляющий директор департамента корпоративной архитектуры и управления данными «Ренессанс Страхование», подчеркнул, что для пользователей ИИ-сервисов крайне важно ощущение, что их правильно поняли — это не столько технологический, сколько глубоко человеческий запрос. Поэтому необходимо работать над тем, чтобы коммуникация с искусственным интеллектом стала более эмоционально отзывчивой. Как отметил эксперт, отдельные компании, специализирующиеся в этой сфере, добились таких результатов, что при «переводе разговора с ИИ-помощника на живого оператора фактически подключают другого виртуального ассистента», и клиент этого не замечает.
Глобальные тенденции применения ИИ в страховой отрасли
«Ренессанс Страхование» активно внедряет разнообразных ИИ-ассистентов и стремится обеспечить клиентам максимальное удобство при высокой результативности общения. Виртуальные помощники контакт-центра умеют распознавать клиента, понимать и генерировать речь в диалоге, а также обслуживать различные типовые операции (продление страховки, внесение правок и другие). Искусственный интеллект помогает в поиске информации и автоматически распределяет входящую клиентскую почту — сейчас 70% писем классифицируется без участия сотрудника.
ИИ-сервисы в сфере добровольного медицинского страхования, помимо прочего, могут анализировать документы и собирать сведения для одобрения медицинских назначений. На текущий момент половина поступающих запросов обрабатывается автоматически. Согласование происходит практически моментально, причём в 96% случаев решения являются точными. Определённую трудность для систем ИИ пока представляют рукописные медицинские заключения.
Ещё одно направление использования ИИ-помощников — поддержка страховых агентов. Виртуальный консультант, интегрированный в личный кабинет, отвечает на стандартные вопросы о продуктах, помогает разобраться в профессиональной терминологии (что особенно важно для новичков) и при необходимости переключает на оператора. 60% обращений от агентов успешно разрешаются искусственным интеллектом. Компания ставит цель увеличить этот показатель до 95%.
