Разработка AI-агентов для построения точных клиентских профилей
- AI
- ML
- Python
- Apache Kafka
- Apache Spark
- Kubernetes
- MLflow
- PostgreSQL
- Airflow
- Docker
- MLFlow
- Kubeflow
У вас есть задача? Давайте обсудим!
О клиенте
Универсальный банк осуществляет широкий спектр услуг корпоративным и частным клиентам. Стратегический фокус компании — развитие цифровых каналов и полный перевод операций в онлайн. Бизнес последовательно инвестирует в автоматизацию процессов и персонализацию сервисов, повышая удобство и скорость обслуживания. Надежность финансовой модели подтверждены высокими кредитными рейтингами: ААА(RU) (АКРА), ruААА (RAEX).
О проекте
Клиент столкнулся с системной проблемой качества клиентских данных. Сведения о пользователях формировались в разрозненных информационных системах, обновлялись с разной периодичностью и использовались изолированно в рамках отдельных бизнес-процессов. В результате клиентские профили теряли актуальность, точность скоринговых моделей снижалась, а персонализация продуктов работала неэффективно.
Описание задачи
Специалистам RedLab требовалось в сжатые сроки подключиться к проекту и усилить разработку масштабируемой AI-платформы, построенной на мультиагентном подходе.
Перед командой стояла задача реализовать решение, которое:
- обеспечивает согласованность информации о клиентах;
- поддерживает онлайн- и офлайн-контуры использования данных;
- предоставляет интерпретируемые и контролируемые результаты работы ML-моделей;
- масштабируется и безопасно эксплуатируется в промышленной среде.
Реализация
AI-агенты позволили выстроить централизованную модель управления клиентскими данными в масштабной банковской среде. Уже в первые месяцы после внедрения автономных программ на базе искусственного интеллекта организация зафиксировала увеличение надежности скоринговых оценок, повысила эффективность персонализации продуктовых предложений и улучшила взаимодействие между различными командами.
- Разработали агент агрегации и идентификации данных, который собирает сведения из транзакционных систем, мобильного и веб-банка, колл-центра и чатов. Все изменения клиентского профиля версионируются и логируются для последующего аудита.
- Создали агента поведенческого анализа, способный изучать структуру расходов, частоту и каналы взаимодействия с банком, реакцию на продуктовые и маркетинговые предложения.
- Внедрили агент обогащения профиля. Он оценивает недостающие характеристики: вероятный уровень дохода, склонность к сбережениям или кредитованию. Решение позволяет формировать расширенные клиентские профили без необходимости ручного анкетирования.
- Реализовали агент интерпретации и объяснений, который обеспечивает прозрачность работы ML-моделей и формирует объяснения для бизнес-подразделений и служб риска.
- Добавили агент мониторинга и самообучения, отслеживающий изменения распределений данных, деградацию качества алгоритмов и стабильность ключевых признаков.
- Развернули агенты в контейнерной среде с оркестрацией и горизонтальным масштабированием, что обеспечило отказоустойчивую работу в пиковых нагрузках.
Результат
Переходите по ссылке, чтобы узнать об аутстаффинге AI-разработчиков больше.
