Центр искусственного интеллекта Т-Банка

В 2024 году Т-Банк первым в мире создал Вселенную  из шести ИИ-ассистентов, каждый из которых отвечает за конкретную область — финансы, инвестиции, шопинг, путешествия, звонки и общение с детьми. По сути, это экосистема, где отдельные сервисы взаимосвязаны и вместе приносят дополнительную ценность. Как это работает? Например, с помощью  тревел-ассистента можно вдохновиться идеями, где провести летние каникулы, и сразу же подобрать авиабилеты в «соседнем» сервисе.

Вселенная ассистентов создана с использованием собственной технологии Центра ИИ Т-Банка — Gen-T. Это собственные большие языковые модели компании, специализирующиеся в определенной области. Благодаря им ИИ-ассистенты решают сложные задачи в своей сфере в отличие от больших языковых моделей вроде ChatGPT, которые лучше справляются с универсальными запросами.

В чем сложности?

Экосистема подобного масштаба требует нестандартных решений. Одной из сложностей разработчиков ИИ-помощников все еще остается генерирование безопасных и корректных ответов для пользователей, особенно детей.

«ИИ все равно можно перехитрить и получить небезопасный ответ по запретной теме, если сформулировать его определенным образом. Чтобы выдать безопасный ответ, мы создали особую архитектуру для наших ассистентов, ее очень просто объяснил "джун" Т-Банка. Представьте ИИ как гномиков. Первый задает вопрос большой языковой модели, второй помогает его сформулировать, третий делает краткое содержание, четвертый улучшает ответ, пятый ищет запрещенный контент, а шестой собирает информацию на сторонних сайтах. Всё для того, чтобы пользователь узнал, на что сходить сегодня в кино», — рассказал вице-президент по бизнес-технологиям Т-Банка Константин Маркелов.

Формат общения с ИИ больше подходит молодой аудитории, которая уже привыкла к интерактивному взаимодействию с ним. К представителям старшего поколения еще предстоит найти свой подход. По мнению Константина Маркелова, одним из подходящих вариантов может быть банкомат, который оформлен в виде мини-отделения банка. С его помощью пользователи смогут не только снять или внести деньги, но и проконсультироваться с генеративным ИИ, как с сотрудником банка.

Еще одна из сложностей — управление ИИ-ассистентами. Как определить, какому из них нужно уделять больше финансов, времени и внимания? Для этого есть несколько способов.

Бизнес-ревью. Это «сверка часов» для команды, которая разрабатывает продукт — сотрудники рассказывает руководству, какие финансовые цели и метрики удалось достичь, каким будет следующий этап и какие для него нужны ресурсы. Затем обе стороны обсуждают перспективы будущего развития и утверждают новые цели и вложения.

Система светофоров. Она подходит для оценки продуктов, которые нацелены не столько на увеличение дохода, сколько на привлечение новых пользователей. Здесь также собирается команда разработчиков и руководство банка, но они оценивают другие показатели — например, рост штата сотрудников, разницу между доходами и расходами, объем усилий и ресурсов, нужных для завершения задачи (story point). На основе метрик формируется рейтинг эффективности, который показывает, развивается ли продукт в своем темпе или нет.

Что важно для карьеры: шесть советов вице-президента Т-Банка

Думайте, что и зачем вы делаете. Представьте, что руководитель поставил вам задачу вырубить все деревья вокруг одного здания. Что вы сделаете в первую очередь? Можно подойти к этой задаче прямолинейно — посчитать, сколько и чего предстоит рубить, найти исполнителя и поручить ему это задание. Но правильнее будет сначала подумать и задать вопрос начальнику — для чего вообще вырубать деревья? Для некоторых компаний действительно подходят сотрудники, которые делают и не задают лишних вопросов. Но в технологических компаниях, которые нацелены на развитие, как правило, ждут людей, способных оценивать любые задачи с точки здравого смысла и эффективности.

Получите профильное образование. Бакалавриат дает фундаментальную базу знаний, без которых сложно трудоустроиться в компанию. Обучение в магистратуре станет отличным дополнением к первой ступени образования и будет полезно тем, кто хочет развиваться в науке или приобрести более прикладные бизнес-навыки. Для последнего стоит выбирать образовательные программы на стыке аналитики больших данных и искусственного интеллекта.

Выбирайте правильное окружение. Место, люди в нем и контент вокруг вас во многом определяют ваши мысли и формируют вас как личность. Поэтому при выборе университета или места работы важно, чтобы новое окружение вдохновляло вас, чтобы вам с одногруппниками или коллегами хотелось расти.

Но здесь тонкая грань между выбором «своих» и навешиванием ярлыков. Часто в студенчестве не хватает опыта угадать, кто из ваших однокурсников добьется большого успеха, а кто будет рядовым сотрудником. На эту тему есть интересная игра, где вам нужно выполнить два задания. Первое: представьте, что вам нужно обменять 10% своего будущего заработка на 10% заработка своего одногруппника — до конца жизни! С кем вы обменяетесь? Второе: выберите еще одного одногруппника, чьи 10% зарплаты всю жизнь придется покрывать из вашего кармана. А теперь подумайте — кто эти люди и чем они отличаются? Возможно, первый человек — отличник, душа компаний или параллельно работающий студент, а второй — двоечник, регулярно пропускающий пары. Если сыграть с самим собой в эту игру через 10-15 лет, скорее всего вы удивитесь, как все поменялось. Как показывает практика, ни возраст, ни место проживания, ни образование не коррелирует с успешностью настолько сильно, как мотивация и количество усилий, который вкладывает человек в работу.

Не бойтесь ответственности. Что отличает менеджера от обычного аналитика? Решения, которые он принимает — будь то найм или увольнение сотрудников, тестирование той или иной гипотезы. Поэтому в любой компании, куда вы трудоустраиваетесь, нужно не бояться брать ответственность и принимать важные решения. Это поможет быстрее расти по карьерной лестнице.

Сочетайте аналитический и инженерный подход ко всему. Первый подход заключается в том, чтобы принимать решения на базе больших данных, а не на основе экспертного мнения одного человека. При этом важно погружаться в детали и понимать, что происходит с точки зрения не только аналитики, но и инженерии. Например, какие процессы запускаются и сколько данных подгружается, когда пользователь открывает банковское приложение? Умение разбирать сложные инженерные процессы на простые составляющие полезно при создании новых продуктов.

Кайфуйте от того, чем занимаетесь. Если вам нравится работа, вы будете легко ее выполнять. Если пока не нашли занятие по душе и все кажется сложным и малопривлекательным, попробуйте просто начать. Продолжайте заниматься, приучайте себя к дисциплине, сделайте новое дело своей системной привычкой и в моменте пробуйте наслаждаться процессом. Этот принцип действует как в работе, так и жизни. Бывает и так, что после нескольких сверстанных презентаций или недели бега люди вливаются в процесс, а потом начинают выполнять эти задачи уже с удовольствием.