Читать RSS-ленту VOLGOGRAD-TRV.RU   Читать VOLGOGRAD-TRV.RU в Facebook   Читать VOLGOGRAD-TRV.RU в ВКОНТАКТЕ   Читать VOLGOGRAD-TRV.RU в ОДНОКЛАССНИКАХ   Смотреть VOLGOGRAD-TRV.RU на YouTube   Читать VOLGOGRAD-TRV.RU на Яндекс.Новостях   Смотреть VOLGOGRAD-TRV.RU в Instagram   Смотреть VOLGOGRAD-TRV.RU в Яндекс Эфир   Читать VOLGOGRAD-TRV.RU в Telegram
На главную
Календарь   Календарь   Календарь понедельник , 18 октября 2021 г.



пнвтсрчтптсбвс
    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
Погода
Пасмурно, без осадков8 ... 10 °С
ветер З,
0 - 2 м/c
Слушать online радио "Волгоград 24"

Слушать online "Радио России. Волгоград"

Проект «Область: работа на результат»

Вместе победим COVID-19

«Одна на всех»

Бессмертный телеполк

Проект «Стратегия комфорта»

«Зачислен в Бессмертный полк»

Реклама на теле- и радиоканалах "Волгоград-ТРВ"

Специальный проект «Волгоградская область. Задача побеждать»


Экономика

Общество ЭкономикаКультураПроисшествияСпорт

ВТБ применяет искусственный интеллект для развития сети офисов и банкоматов

28.07.2021 17:08

ВТБ одним из первых российских банков начал использовать искусственный интеллект при открытии и модернизации своих отделений и банкоматов. Банк разработал и внедрил модель машинного обучения, которая с помощью анализа Big Data позволяет прогнозировать спрос на банковские услуги в конкретных точках города. Реализация проекта позволит уменьшить среднее время доступности отделений ВТБ для клиента до 15 минут.

Для определения потенциального числа клиентов и объемов продаж в новых локациях используется свыше 5000 параметров. Они включают в себя численность населения региона, близость отделения к торговым центрам и остановкам транспорта. Каждый из этих алгоритмов применяется для работы с конкретными данными. Например, один из них позволяет оценивать изменение клиентского поведения при модернизации отделений. Другой - выбирает наиболее оптимальный вариант размещения нового отделения как для клиента, так и для банка с точки зрения удобства и доступности.

С помощью новой модели ВТБ провел расчеты для всех крупных российских городов, в которых работает с розничными клиентами. В ближайшее время банк завершит расчеты для всей сети. Благодаря использованию полученных данных расположение отделений и банкоматов станет для клиентов ВТБ оптимальным.

«Удобные, качественные и доступные продукты и сервисы для клиентов - приоритет ВТБ. Мы убеждены, что в текущей конкурентной гонке смогут выиграть только те компании, которые не просто понимают, но и предугадывают желания клиентов. Именно поэтому в рамках технологической трансформации банка мы активно применяем Big Data и искусственный интеллект для того, чтобы предлагать клиентам лучшие услуги в правильный момент в правильном месте», — заявил заместитель президента-председателя правления ВТБ Вадим Кулик.

«Применение новой модели позволяет открывать офисы и устанавливать банкоматы в наиболее удобных и комфортных для клиентов точках, что является для нас приоритетной задачей. Искусственный интеллект анализирует тысячи факторов и позволяет в сжатые сроки предоставить нам оптимальный результат. Это очень важно при планировании развития сети отделений, особенно в городах с наибольшей плотностью банковских офисов. В перспективе трех-четырёх лет новая модель позволит нам модернизировать треть розничной сети, чтобы средняя доступность офисов для клиента за счет их оптимального расположения составляла не более 15 минут», — подчеркнул заместитель президента-председателя правления ВТБ Анатолий Печатников.

В рамках технологической трансформации ВТБ делает акцент на внедрении искусственного интеллекта в работу, в том числе для постоянного усовершенствования клиентских сервисов и противодействия попыткам мошенничества. В мае текущего года ВТБ запустил в промышленную эксплуатацию систему управления моделями машинного обучения — новый продукт Фабрики искусственного интеллекта, а уже в июне банк внедрил в работу новую технологию искусственного интеллекта для ускорения принятия решений по корпоративным кредитам для клиентов среднего и малого бизнеса.



Комментариев: 0