МТБанк показал бизнесу, как внедрять AI без больших бюджетов
Нейросети уже превратились из модных трендов в бизнес-необходимость, которая может сократить расходы и увеличить продажи. Чтобы перевести AI из теории в практику, МТБанк собрал предпринимателей на воркшопе, где они получили готовые алгоритмы интеграции искусственного интеллекта в действующие бизнес-модели.
Начальник Центра аналитических решений МТБанка Анна Мазовка поделилась опытом создания собственного генеративного AI внутри защищенного контура банка.
«Все началось не с директивы сверху, а с внутренней инициативы команды банка. Мы искали решение, которое позволило бы использовать возможности генеративного AI безопасно и без серьезных затрат», – рассказала она.
Банк сделал ставку на собственную инфраструктуру: приобрел сервер с видеокартами, развернул интерфейс OpenWebUI, использовал открытую модель Qwen и разместил решение внутри защищенного периметра банка. В результате МТБанк получил свой чат GPT без передачи данных во внешние сервисы и без необходимости приобретать дорогостоящие лицензии.
Собственный искусственный интеллект умеет писать письма, генерировать идеи, работать с документами, структурировать ваши мысли и прочее. ИИ помогает автоматически распознавать текст в запросах государственных органов, извлекать данные и формировать их в формате .csv, распознавать документы юридических лиц при оформлении экспресс-кредитов в приложении MTBusiness.
«Мы прошли путь от идеи "как сделать это безопасно" до работающего чата GPT внутри банка по имени MTBoris. Для старта нам не понадобился огромный бюджет. Нам нужна была команда», – отметила Анна Мазовка. Тем, кто последует по пути МТБанка, она рекомендовала начинать с малого и не ждать идеального момента – иначе можно гарантированно опоздать.
Практическим опытом внедрения AI также поделилась предприниматель и AI-эксперт Вероника Дзик. Она обратила внимание участников на одну из самых распространенных ошибок бизнеса: компании активно тестируют инструменты, но не встраивают их в процессы.
Разовый запрос в нейросеть, генерация текста или картинки – это еще не внедрение, отметила Вероника Дзик. AI начинает приносить бизнес-результат тогда, когда у него есть понятная задача, контекст, база знаний, ответственный, интеграция в процесс и критерии оценки результата.
Отдельный акцент она сделала на роли базы знаний. Эксперт объяснила, что без контекста нейросеть опирается на «среднюю температуру по рынку», а с правильно собранной базой знаний становится полноценным бизнес-ассистентом, который понимает продукт, клиентов, ограничения, стиль коммуникации и внутренние правила компании.
Во второй части воркшопа участники разобрали практический кейс внедрения AI в бизнес-процессы. На примерах были показаны сценарии использования нейросетей в маркетинге, продажах, клиентском сервисе, работе с командой и стратегии. В частности, обсуждалось создание карты исследований перед запуском сайта или продукта, подготовка маркетинговой упаковки, разработка нейропродавца, автоматизация отдела контроля качества продаж, использование AI для анализа звонков и CRM, а также применение искусственного интеллекта в стратегическом планировании.
Для участников также подготовили специального бота с AI-диагностикой бизнеса. С его помощью предприниматели могут оценить готовность компании к внедрению искусственного интеллекта, увидеть слабые зоны в процессах и получить рекомендации, с какого направления стоит начать: базы знаний, маркетинга, входной воронки, продаж, сервиса, команды или стратегии.
Формат workshop позволил увидеть работу инструментов в моменте. Эксперты продемонстрировали, как формулировать задачи для нейросети, как собирать базу знаний под конкретный процесс и как использовать AI не для разовых экспериментов, а для решения прикладных бизнес-задач.