Разработка РФ поможет ИИ лучше анализировать цепочки действий пользователей

МОСКВА, 21 ноября. /ТАСС/. Российские исследователи разработали подход, позволяющий преобразовать данные о последовательностях действий пользователей и связанных с ними событий в формат, который лучше приспособлен для работы и обучения систем искусственного интеллекта. Его применение позволит повысить качество ИИ-рекомендаций и поможет нейросетям лучше понимать клиентов, сообщила ТАСС пресс-служба Сбербанка.

"Финансовые организации могут использовать данный метод для повышения качества сегментации клиентов, прогнозирования оттока, оценки кредитоспособности и обнаружения случаев мошенничества. В сфере здравоохранения метод поможет врачам точнее прогнозировать состояния пациентов на основе клинических событий. В образовании он дает возможность создавать персонализированные траектории обучения", - говорится в сообщении.

Данный подход был разработан специалистами из Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка и представлен сегодня на международной конференции AI Journey, проходящей в Москве. По словам разработчиков, созданный ими подход позволяет преобразовать различные последовательности действий пользователей, хранящихся в виде таблиц и других структурированных данных, в более удобный для ИИ формат.

В частности, разработка российских исследователей преобразовывает последовательность событий из таблиц в текстовый формат и обогащает их с помощью популярных больших языковых моделей

Работа этого подхода уже была успешно проверена на нескольких обезличенных наборах данных, в том числе связанных с предпочтениями любителей кино и действиями клиентов финансовых организаций. Использование нового алгоритма значительно повысило качество работы ИИ, обученного на "переведенных" наборах сведений, что в перспективе позволит формировать более детализированные профили пользователей и лучше подготавливать рекомендации и предложения для них.