ИИ-ассистенты Т-Банка: от поддержки до разработки. Опыт внедрения для бизнеса
К списку новостей

Как Т-Банк внедряет ИИ-ассистентов для бизнеса: опыт создания системы от поддержки до разработки


Т-Банк развивает экосистему ИИ-помощников на базе собственных языковых моделей семейства Gen-T. Компания создаёт ассистентов для разных задач. Они помогают клиентам и разработчикам. Разбираем, как устроена эта система и что можно использовать другим бизнесам.

Персональный финансовый помощник «Тая»: когда ИИ работает против собственных продуктов

ИИ-ассистент «Тая» от Т-Технологий помогает пользователям принимать финансовые решения. Сервис не ограничивается продуктами банка. Если более выгодное предложение есть на Ozon или в другом банке, ассистент порекомендует его.

Такой подход кажется необычным для бизнеса. Но компания объясняет это стратегией построения доверия с клиентами. Честные рекомендации стимулируют улучшать собственные продукты. Это повышает лояльность в долгосрочной перспективе.

Текущие возможности «Таи»:

  • Подбор и покупка товаров
  • Поиск банковских продуктов
  • Сравнение предложений разных компаний
  • Работа в формате текстового чата

В планах:

  • Учёт доходов и кредитной нагрузки пользователя
  • Голосовые запросы
  • Работа с изображениями и документами
  • Персонализированные финансовые рекомендации

На разработку ассистента потратили около 250-300 млн рублей. Бета-версия доступна на сайте компании.

ИИ-помощники для операторов поддержки: как автоматизировать сложные диалоги

В контакт-центре Т-Банка внедрили ИИ-копилотов для операторов первой линии. Система анализирует текстовые сообщения и телефонные разговоры. Она понимает контекст и предлагает готовые ответы.

Что делают ИИ-помощники:

  • Ищут информацию в базе знаний и внутренних системах
  • Помогают ориентироваться в регламентах
  • Составляют ответы и уточняющие вопросы
  • Переводят эмоциональные реакции клиентов в конструктивное русло
  • Структурируют контекст при передаче кейса другим специалистам

Результаты внедрения впечатляют. Скорость решения вопросов выросла на 10%. Нагрузка на операторов снизилась. ИИ-помощниками ежедневно пользуются 90% операторов - более 10,6 тысяч человек.

Для селлеров на маркетплейсах такой опыт ценен. Автоматизация ответов на отзывы с помощью ИИ позволяет поддерживать высокое качество коммуникации с покупателями. Это важно при растущих объёмах. Сервисы вроде SaleSynergy уже применяют похожие технологии. Они генерируют персонализированные ответы с учётом tone of voice бренда.

Специализированные ассистенты: от путешествий до программирования

ИИ-помощник для планирования поездок

В мобильном приложении банка запустили тревел-ассистента. Он работает в диалоговом формате. Ассистент помогает спланировать путешествие «от и до» за несколько минут:

  • Выбор направления с учётом интересов и климата
  • Составление маршрута под темп отдыха
  • Подбор авиабилетов и отелей с прямыми ссылками
  • Формирование плана досуга

Ассистент встроен в сервис «Путешествия». Он доступен с версии приложения 7.11.

Кодовый ассистент для разработчиков

Для внутренних команд создали ИИ-помощника. Он интегрируется прямо в IDE. Ассистент пишет код, дополняет решения, помогает разбираться с ошибками и отвечает на технические вопросы.

Ключевые функции:

  • Автогенерация фрагментов кода
  • Работа с контекстом проекта и репозитория
  • Встроенное редактирование через горячие клавиши
  • Агентский режим с файлом AGENTS.md для хранения контекста
  • Экспорт истории диалогов

Ассистент запущен недавно. Он быстро стал частью рабочего процесса многих команд. Цель - снизить когнитивную нагрузку на разработчиков и ускорить рутинные задачи.

Что можно взять на вооружение бизнесу

1. Специализация вместо универсальности. Вместо одного «всезнающего» бота лучше создавать узкоспециализированных ассистентов для конкретных задач.

2. Интеграция в рабочие процессы. ИИ должен встраиваться в привычные инструменты, а не заставлять пользователей менять workflow.

3. Фокус на контекст. Эффективные ассистенты учитывают специфику бизнеса, продуктов и пользователей. Они не выдают общие ответы.

4. Постепенное развитие. Начните с базового функционала. Поэтапно добавляйте возможности на основе обратной связи пользователей.

Для команд, работающих с отзывами на маркетплейсах, опыт Т-Банка показывает важность управления репутацией через ИИ. Автоматизированные, но персонализированные ответы помогают поддерживать высокие рейтинги товаров. Это важно при растущих объёмах продаж.

Т-Банк инвестирует сотни миллионов в развитие ИИ-экосистемы. Принципы их подхода можно адаптировать для бизнеса любого масштаба. Главное - начать с решения конкретных задач. Не пытайтесь автоматизировать всё сразу.