Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 05.12.25В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Персонализация банковских и страховых продуктов
AI-решение «Персонализация банковских и страховых продуктов» — это интеллектуальная система, которая анализирует историю операций, поведение клиентов, жизненные события и внешние данные для формирования индивидуальных предложений по кредитам, страховкам, инвестициям и бонусам. Такое решение позволяет банкам и страховым компаниям увеличивать конверсию, повышать лояльность и быстро реагировать на изменения потребностей клиентов.
Преимущества решения
- Рост конверсии и продаж. Индивидуальные предложения повышают вероятность отклика и покупки.
- Увеличение лояльности. Релевантные продукты и своевременные предложения укрепляют доверие клиентов.
- Снижение оттока. Система быстро реагирует на изменения в жизни клиента, предотвращая уход к конкурентам.
- Экономия ресурсов. Автоматизация маркетинга и продаж, сокращение ручного труда и повышение эффективности кампаний.
- Гибкость и масштабируемость. Поддержка миллионов клиентов, интеграция с любыми каналами и экосистемами.
- Прозрачность и аналитика. Сквозной контроль, отчёты для руководства, аудит эффективности персонализации.
- Соответствие требованиям безопасности. Хранение данных в РФ, поддержка 152-ФЗ, защита персональных данных.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
AI-решение «Персонализация банковских и страховых продуктов» объединяет следующие ключевые функции:
- Сбор и анализ данных о клиенте. Система агрегирует данные из различных источников: история транзакций, платежей, кредитов, страховых случаев, посещения отделений, использование мобильного и интернет-банка, обращения в поддержку, данные из соцсетей и открытых источников. AI-алгоритмы строят поведенческие профили, выявляют жизненные события (покупка недвижимости, рождение ребёнка, смена работы), анализируют предпочтения и паттерны расходов.
- Персонализация продуктовых предложений. На основе анализа данных система формирует индивидуальные предложения по кредитам (сумма, ставка, срок), страховым продуктам (жизнь, здоровье, имущество, авто), инвестициям (портфель, уровень риска, сроки) и бонусным программам (кэшбэк, скидки, акции). AI учитывает не только текущие потребности, но и прогнозирует будущие события, предлагая продукты «на опережение».
- Динамическая адаптация и омниканальность. Решение отслеживает изменения в поведении клиента и жизненных обстоятельствах, мгновенно корректирует предложения, отправляет персонализированные уведомления через мобильное приложение, интернет-банк, email, push и мессенджеры. Внедряется омниканальная коммуникация с учётом предпочтений клиента.
- Интеграция с внешними источниками и экосистемами. Система анализирует данные о рыночных трендах, макроэкономике, погоде, событиях в регионе, чтобы формировать релевантные предложения (например, страховка от паводка в сезон, инвестиции в актуальные отрасли).
- Автоматизация маркетинга и продаж. AI оптимизирует сегментацию клиентов, автоматизирует запуск триггерных кампаний, A/B-тестирование офферов, анализирует отклики и корректирует сценарии коммуникаций для повышения эффективности.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Описание и функциональность |
|---|---|---|
| AI-платформы персонализации | Сбербанк | Платформа рекомендаций на базе ML, интеграция с CRM, мобильным банком и экосистемой; персонализированное взаимодействие с клиентами. |
| Recommendation Engine | Альфа-Банк | Модель персональных предложений, основанная на анализе пользовательского поведения и событий в реальном времени. |
| AI-модули в банках | ВТБ | AI-компоненты для персонализации кредитных и страховых продуктов, интеграция с контакт-центром и мобильным приложением. |
| Платформа рекомендаций | Тинькофф | Recommendation Platform с анализом транзакций, событий и внешних источников, персонализированные push/email-рассылки. |
| AI/ML-библиотеки | Python (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) | Построение рекомендательных систем, NLP-моделей и анализ событийного поведения клиентов. |
| BI и аналитика | Power BI, Tableau | Визуализация эффективности маркетинговых кампаний, откликов и клиентского поведения. |
| Интеграция | API | Интеграция с CRM, ERP, внешними сервисами и экосистемами партнёров. |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Характеристики | Назначение |
|---|---|---|
| CPU | 2-4× Intel Xeon / AMD EPYC | Параллельная обработка больших объёмов данных и выполнение вычислений |
| GPU | 2–4× NVIDIA A100 / RTX 4090 или отечественные аналоги | Ускорение обучения и инференса моделей машинного обучения |
| RAM | 256–1024 ГБ DDR4/DDR5 | Обработка и хранение больших объёмов данных, кэширование моделей |
| Хранилище | 10–40 ТБ NVMe SSD | Быстрая работа с моделями, логами и датасетами |
| Сеть | 10–25 Гбит/с Ethernet | Интеграция с внешними и облачными сервисами, передача данных |
| Обработка данных | Edge-серверы для локальной обработки в филиалах и точках обслуживания | |
| Хранение | NAS/SAN для хранения профилей клиентов, истории операций, аналитики | |
| Сетевые решения | Высокоскоростные коммутаторы, защищённые каналы связи, поддержка облачных и гибридных архитектур |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: SYS-751GE-TNRT
DP rackmount tower 4-GPU workstation with closed-loop liquid cooling
Форм-фактор:
Tower
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe/SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Артикул: AS-4125GS-TNRT
GPU сервер Supermicro AS-4125GS-TNRT. Система DP AMD 4U с поддержкой до 8 графических процессоров PCIe с прямым подключением
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 8x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Архитектура решения
1. Сбор данных. Интеграция с банковскими и страховыми системами, CRM, мобильными приложениями, внешними источниками (соцсети, госуслуги, открытые данные).
2. AI-ядро. Модули анализа поведения, событий, построения профилей, генерации персональных предложений, прогнозирования потребностей.
3. Интеграция. API для обмена с мобильными и web-приложениями, контакт-центром, BI и маркетинговыми платформами.
4. BI-аналитика. Дашборды по эффективности персонализации, анализ откликов, отчёты для маркетинга и руководства.
5. Безопасность. Шифрование данных, аудит, хранение информации в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Пример конфигурации для банка с 5 млн клиентов и 1 млн страховых полисов
| Компонент | Модель / Спецификация | Кол-во |
|---|---|---|
| Сервер | Supermicro GPU A+ Server AS -4124GS-TNR+ | 1 |
| CPU | AMD EPYC 7003 | 2 |
| GPU | NVIDIA A100 | 2 |
| RAM | DDR4 ECC | 512 ГБ |
| SSD | 10 ТБ SSD | 2 |
| Сеть | 25 Гбит/с Ethernet | |
| ПО | Сбербанк Инвестиции, FinTech Lab Robo, Power BI | |
| Дополнительные устройства | Мобильные приложения и веб-кабинет для клиентов BI-панель для мониторинга эффективности рекомендаций и портфелей |
Внедрение: 3–6 месяцев, поэтапно (от пилота до полного запуска).
Артикул: -
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Корпус (размеры):
Высота: 178 мм, Глубина: 737 мм, Ширина: 437 мм
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: A100PCIe
Графический процессор NVIDIA A100 с тензорными ядрами. Самая мощная вычислительная платформа для любой рабочей нагрузки.
Этот GPU обеспечивает беспрецедентное ускорение в любых масштабах для обеспечения работы самых высокопроизводительных в мире центров обработки данных и предназначен для приложений искусственного интеллекта, анализа данных и высокопроизводительных вычислений (HPC).
Кто уже применяет такие решения в России
В России персонализированные AI-системы для банковских и страховых продуктов активно внедряют крупнейшие банки и страховщики. Сбербанк использует собственную платформу персонализации, анализируя транзакции, поведение и жизненные события для формирования индивидуальных предложений по кредитам, страховкам и инвестициям. Альфа-Банк применяет рекомендательные системы для персональных офферов в мобильном приложении и интернет-банке, интегрируя данные из внешних источников и событийную аналитику. ВТБ развивает AI-модули для персонализации кредитных и страховых продуктов, что позволяет быстро реагировать на изменения потребностей клиентов. Тинькофф реализует платформу персональных рекомендаций, анализируя историю операций, поведение и внешние данные для формирования релевантных предложений и бонусных программ.
Такие решения позволяют банкам увеличивать конверсию, удерживать клиентов, снижать отток и быстро адаптироваться к изменениям рынка и потребностей аудитории.
