Олександр Драгін, CIO Sense Bank
З численних міркувань про плюси та мінуси штучного інтелекту цікавою видається позиція відомого в колах розробників та інженерів південнокорейського генія Уджу Рю: «Штучний інтелект – це не просто інструмент, це рушійна сила, яка докорінно змінить те, як ми взаємодіємо зі світом та один з одним». Ось так, без паніки, констатуючи факт, висловлюється спеціаліст, який має понад 800 патентів на ШІ. Боятися ШІ – означає обмежувати свій бізнес, компанію чи установу у розвитку. Ми у Sense Bank це розуміємо. Тому далі – про продукти, функції, послуги, які ШІ допоміг покращити, пришвидшити чи взагалі реалізувати.
База знань
Відповіді на будь-які запитання у будь-який час допомагає клієнту знайти наша база знань. Звісно, йдеться про банківську тематику, а не рецепт дерунів. Наша база знань працює на платформі HelpJuice й доступна як зовнішнім користувачам (клієнтам банку), так і внутрішнім (співробітникам банку).
Унікальність цього рішення полягає у використанні штучного інтелекту за трьома основними напрямами. Перший – самоаналіз та аналітика прогалин у контенті (для внутрішніх адміністраторів), коли ШІ всередині системи працює на самовдосконалення інформації, яку надає банк. Щотижня програма надсилає адміністраторам детальний аналітичний звіт. Штучний інтелект аналізує всі пошукові запити користувачів і виявляє «сліпі плями». Наприклад, якщо десятки чи сотні людей шукають певну інформацію і не знаходять її (або знаходять не зовсім релевантну), система видає конкретний список статей, які необхідно доповнити або створити з нуля. Це дозволяє оперативно закривати реальні потреби клієнтів та співробітників, а не здогадуватися, якої інформації їм не вистачає.
Другий напрям – інтелектуальний чат-бот на основі бази знань. Якщо зайти на її сторінку на сайті банку і натиснути на віджет Sensebank AI chat, зʼявиться діалогове вікно. Тут користувач може спілкуватися з ШІ у звичному форматі, як із ChatGPT, але з принциповою відмінністю – модель «заточена» виключно на офіційну базу знань Sense Bank. Бот не шукає сторонню або неперевірену інформацію в інтернеті, а дає чіткі, зрозумілі та доступні відповіді суто щодо банківських продуктів, умов та послуг. Він здатний вести діалог, допомагати порівнювати продукти та підбирати оптимальні рішення під запит користувача. І останній, третій, напрям – голосове асистування із розпізнаванням 50 мов. Завдяки інтеграції розпізнавання та синтезу мовлення клієнт може поставити запитання голосом будь-якою з 50 мов світу, включно з українською. ШІ аналізує голосовий запит, формує відповідь на основі бази знань і озвучує її клієнту тією ж мовою, якою було поставлено запитання. Важлива деталь: система налаштована патріотично – на запити російською мовою принципово відповідає державною.
Розпізнавання платіжних документів у застосунку Sense SuperApp
Коли тільки тестили цю функцію, було зрозуміло, що клієнт її оцінить. Уявіть, що вам треба заплатити за садочок чи школу, оплатити якийсь товар чи послугу, а у перед вами – папірець з копою цифр IBAN. Страх помилитися в одній, гадаю, знайомий кожному. Тож що ми зробили, щоб з фото або скриншоту можна було легко перенести дані у відповідні поля в застосунку? Використали ШІ, бо можливості великих мовних моделей чудово застосовуються для роботи з неструктурованим текстом. Для ШІ розпізнати символи та виокремити з них потрібні сутності – це швидке завдання. Як це працює: клієнт просто завантажує фотографію, скриншот або PDF-файл рахунку-фактури чи квитанції у застосунок. Під капотом працює модель Google Gemini API. Завдяки спеціально розробленим промптам ШІ миттєво зчитує документ, знаходить IBAN, ЄДРПОУ, назву отримувача, суму та призначення платежу. Усі поля платіжної інструкції заповнюються автоматично. Клієнту залишається лише перевірити дані та підписати платіж.
Що важливо, цей функціонал розроблявся універсальним: як для фізичних осіб, так і для підприємців (ФОП), адже з необхідністю сплачувати за реквізитами щодня стикаються і пересічні громадяни, і бізнес. Цей функціонал ми запустили наприкінці червня 2026 року, він одразу продемонстрував класні показники. Щомісячний приріст кількості платежів, згенерованих за допомогою ШІ складає 15%. Буде більше, бо секунди, протягом яких відбувається весь процес – від моменту завантаження фото або скриншоту до фінального підписання платежу клієнтом (включаючи час на візуальну перевірку даних) – мить, яка доводить незамінність ШІ.
ШІ-рішення для персоналізованого контенту
Теорія комунікативної адаптації іще в 1970-х роках підтвердила: якщо хочеш, щоб твій співбесідник був до тебе прихильним, адаптовуйся й підлаштовуйся під іншого. Дещо спрощено, але саме в цьому коріння потреби в персоналізованому контенті для спілкування з клієнтом, наданні йому пропозицій. Тож ми в банку обрали стратегічно обрали перехід від масових маркетингових кампаній до гіперперсональних комунікацій, які враховують індивідуальні потреби, поведінку кожного клієнта. Ми аналізуємо дані – трансакційну активність, продуктовий портфель, фінансову поведінку, цифрову взаємодію та інтереси – щоб визначити найбільш релевантну пропозицію для конкретного клієнта або сегмента. І тут допомагає ШІ, який забезпечує наступний рівень персоналізації, адаптуючи текст повідомлення, візуальне оформлення та стиль комунікації під конкретну аудиторію.
Це технологічне рішення базується на поєднанні сучасних аналітичних платформ, моделей машинного навчання (ML) та генеративного штучного інтелекту (GenAI). Моделі машинного навчання формують цільові клієнтські сегменти, прогнозують потреби клієнтів, визначають Next Best Offer, розраховують ймовірність відгуку на конкретну пропозицію. Після визначення оптимальної пропозиції генеративний ШІ автоматично створює декілька варіантів персоналізованого контенту: тексти для Push, SMS, Viber та Email-комунікацій, банери та графічні креативи, продуктові візуали, персоналізовані пропозиції для цифрових каналів тощо. Усі матеріали створюються відповідно до бренд-стандартів, регуляторних вимог, внутрішніх політик та проходять обов’язковий етап перевірки й погодження перед запуском. Тобто банк зберігає повний контроль над процесом.
Перші пілотні кампанії охопили понад 128 000 клієнтів, переважно через push-повідомлення та банери на головному екрані застосунку. Ми порівняли клієнтську взаємодію і побачили, що персоналізовані креативи ШІ мали вищий рівень переглядів (на понад 24%) та реакцій (майже на 17%). Тобто персоналізований контент не лише привертає більше уваги, а й краще стимулює клієнта до подальшої взаємодії. Це твердження теж можна підтвердити цифрами. Наприклад, у кампаніях із промопропозиціями партнерів ми зафіксували приріст конверсії в оформлення «Легкої розстрочки» на 14,8%. Тож сміливо можна стверджувати, що у перспективі такий підхід дозволить перейти від сегментованого маркетингу до моделі персонального цифрового банкінгу, де кожен клієнт отримує індивідуальний досвід взаємодії з банком.
Перевірка судових рішень
Робота юридичного підрозділу банку передбачає щоденне опрацювання близько 200 судових рішень. Це дуже багато, енерговитратно й далеко від поняття «робота мрії». Ручний аналіз такого масиву великих за обсягом і неструктурованих за формою документів вимагав значних часових та людських ресурсів. Щоб оптимізувати цей процес, ми залучили штучний інтелект. Система автоматично аналізує тексти судових рішень, виокремлює учасників справи, предмет спору та суми вимог. Крім того, ШІ оцінює потенційні ризики для банку та формує короткий, чітко структурований аналітичний висновок. Плюсів застосування технології в цій царині чимало: скорочення часу на аналіз документів до 50%, прискорення обробки великих обсягів судових рішень, зменшення ризику людської помилки, можливість масштабування процесу без збільшення чисельності персоналу. Там, де працює ШІ, людина/спеціаліст може зосередитися на більш важливих завданнях, у випадку з юристами банку – на складних кейсах. Колеги позитивно оцінили нововведення, що цілком зрозуміло, зважаючи на рівень відповідальності їхнього напряму.
Адміністрування кредитів
І останній приклад в цьому блозі, але точно не в роботі Sense Bank. Необхідність залучити ШІ до адміністрування кредитів виникла через те, що перевірка виконання умов кредитних договорів є дуже трудомістким процесом, який забирає у колег до 50% робочого часу. Тож спершу ми виділили наймасовіші умови договорів та повністю позбавилися участі людини в процесі: за визначеним часом процедура йде в корпоративне сховище документів, шукає відповідну довідку, закидає в ШІ, той зчитує, виконує промпт та повертає відповідь. Далі процедура залежно від відповіді закриває перевірку позитивно або фіксує порушення. Наразі автоматична обробка перевірок складає 75-80% від загального обсягу. Попри те, що ми отримали неймовірний відгук від колег, вдосконалення та масштабування ще триває. Хочемо розширити перелік перевірок, щоб максимально знизити використання роботи людини у цьому процесі, адже вивільнений потенціал краще застосувати для нарощування кредитного портфеля.
Отже, історія про те, де ШІ успішно проявив себе у банкінгу, вийшла лонгрідом. Повторюся, це лише частина того, що ми вже запустили, від чого відмовилися і що плануємо зробити в найближчому майбутньому. ШІ як інструмент, принаймні у банківській сфері, зарекомендував себе ефективним помічником. І ні – тут він не захопить, не поневолить, бо жоден процес не залишається без контролю людини, банк – це передовсім про безпеку. Тому пробуємо, розвиваємося і з цікавістю дослідників-практиків спостерігаємо за змінами, які відбуваються у фінтесі.
