Сбер автоматизировал 13 миллиардов рекомендаций в месяц

Технологии подбора опираются на сложную модель поведения: ИИ анализирует не только историю покупок, но и сиюминутный контекст, долгосрочные цели пользователя, а также его реакцию на интерфейс — от лайков до простых пропусков контента. По данным компании, каждый третий успех в продажах экосистемы сегодня напрямую связан с работой рекомендательных алгоритмов.

Иван Кузьмин, курирующий в банке направление данных, подчеркивает, что задача системы — не просто замыкать пользователя в привычном круге интересов. Алгоритмы настроены оставлять пространство для открытий, предлагая продукты, выходящие за рамки стандартных предпочтений. Такой подход позволяет банку повышать релевантность предложений, сокращая время клиента на поиск нужной услуги.