Bank sohasida gamifikatsiya. Nima uchun banklar va to'lov tizimlari gamifikatsiyaga muhtoj?
2017 yil mart oyida bizga butun Rossiya bo'ylab filiallarning katta tarmog'iga ega bo'lgan bitta yirik bank manfaatlarini ifodalovchi xizmatimiz mavjud bo'lgan eng qiyin mijoz murojaat qildi. Biz har doim har qanday mijozni kutib olishdan xursandmiz, ammo bu safar mutaxassislarimiz odatdagi bank byurokratiyasi bilan shug'ullanishga majbur bo'ldilar, biz ilgari hech qachon mijozlarimiz bilan duch kelmaganmiz. Biroq, shuni ta'kidlash kerakki, ushbu bank bilan ishlashda biz boshdan kechirgan qiyinchiliklarning o'ziga xos izohi bor edi - bunday jiddiy tashkilot biz taklif qilgan har bir o'zgarishlarni hisobga olmay turib, o'z veb-saytiga o'zgartirishlar kirita olmaydi.
Quyida biz IT-mutaxassislari va bank menejmenti bilan hamkorlik qilishda duch kelgan barcha qiyinchiliklarimizni va 7 oy ichida sayt trafigini qanday qilib ikki baravardan ko'proq oshirganimizni batafsil tasvirlab beramiz.
Birinchi tanishuv
Sayt (va bankning PR bo'limi xodimlari) bilan birinchi tanishuvimiz 2017 yil mart oyida bo'lib o'tdi. O'sha paytda sayt qidiruv tizimlaridan juda yaxshi trafikka ega edi, chunki bankning o'zi va domen o'sha paytda taxminan 10 yil davomida mavjud bo'lgan va shu vaqt davomida ushbu moliya institutining PR mutaxassislari bilan faol ishlagan. maqsadli Internet saytlari va oflayn reklama, bu saytga ishonch bag'ishladi va kelajakda reklama paytida bizga katta yordam berdi.
Bankning PR jamoasining ko'p yillik faoliyatining bevosita natijasi shundaki, saytda juda ko'p tabiiy havolalar joylashtirilgan bo'lib, ular eski domen bilan birgalikda ichki optimallashtirishda hech kim ishtirok etmaganligini biroz yumshata oldi. saytidan.
Shuningdek, bankning Rossiya mintaqalarida etarli miqdordagi filiallari mavjud edi, bu uning veb-saytining tuzilishida aks ettirilgan, ular bilan ishlash ham biroz vaqt talab qilishi kerak edi.
Saytda ishlash
SEO sayt auditi
Biz sayt auditini ikki nusxadagi sahifalar va meta teglar mavjudligini tekshirish orqali boshladik. Bizning amaliyotimizda biz doimo takroriy sahifalar, meta teglar yoki kontentga ega saytlarga duch kelamiz va bankning veb-sayti ham bundan mustasno emas. Xavfsizlik nuqtai nazaridan juda malakali ishlab chiqarilgan dvigatel bir necha o'nlab takroriy sahifalarni va takroriy Sarlavha va Tavsif meta teglari bo'lgan yana ko'proq sahifalarni yaratdi (masalan, bo'lim va bo'lim sahifalarida bir xil sarlavhalar va sahifa tavsiflari mavjud edi. ichki optimallashtirish nuqtai nazaridan, umuman olganda, bema'nilik).
Saytda dublikat mavjudligini tekshirgandan so'ng, tarkibdagi xatolarni qidirishni boshlash vaqti keldi. Bankning kopirayterlari va PR xodimlarining hisobiga deyarli hech kim topilmadi. "Deyarli" degani, biz topgan asosiy xatolar matnni noto'g'ri formatlash, etishmayotgan sarlavhalar yoki tasvirlar uchun etishmayotgan meta teglar ekanligini anglatadi. Biz har bir sahifadagi barcha sharhlarni mijoz vakillari bilan keyingi muhokama qilish uchun ishchi faylga kiritdik.
Bundan tashqari, sayt e'tiborga olinmadi, bu esa haqli ravishda mashhur bo'ldi so'nggi yillar"non bo'laklari" mikro belgisi. Bir nechta bo'lim va bo'limlarga ega bo'lgan bank veb-sayti uchun bunday belgining mavjudligi, garchi majburiy shart bo'lmasa ham, juda ma'qul.
Xatolar ro'yxatidagi oxirgi element sahifalar o'rtasida yomon ichki bog'lanish haqida edi. Ba'zi sahifalar bir-biri bilan bog'lanishni so'rashganiga qaramay, aslida bankning kontent menejerlari tomonidan bu kabi hech narsa qilinmagan.
Bu erda biz veb-saytdagi SEO optimallashtirish xatolarini bajaramiz.
Texnik audit
BILAN texnik tomoni saytni optimallashtirish, hamma narsa juda achinarli bo'lib chiqdi, chunki yuqorida yozganimizdek, xavfsizlik nuqtai nazaridan ancha kuchli bo'lgan dvigatel optimallashtirish nuqtai nazaridan juda zaif edi. Shu jumladan texnik.
Biz tekshirgan birinchi narsa yuklab olish tezligi edi. U, afsuski, orzu qilingan ko'p narsalarni qoldirdi. Yo'q, sayt, albatta, yuklangan, ammo tezligi bo'yicha raqobatchilarning saytlaridan ancha past edi. Bunga ikkita omil sabab bo'ldi: saytdagi og'ir tasvirlar va shablonda yuklashni sekinlashtiradigan ba'zi modullarning mavjudligi.
Bizning SEO mutaxassislarimiz e'tibor bergan ikkinchi nuqta - saytning asosiy katalogida robots.txt va sitemap.xml fayllari yo'qligi. Bank ma'murlarining biroz tushuntirishlaridan so'ng, ular umuman yo'qligi ma'lum bo'ldi. Keling, mijozlar bilan keyingi suhbatlar uchun ish fayliga yana bitta element qo'shamiz.
Uchinchi nuqta - sayt sahifalaridan barcha chiquvchi havolalarni qidirish va ularning har birini tahlil qilish. Ko'pincha buzilgan havolalar topilgan (ham saytning ichki sahifalariga, ham tashqi saytlarga).
Mijoz portalining to'rtinchi "jambi" sifatsiz moslashuvchan tartib edi. Ma'lum bo'lishicha, smartfonlarda sayt bilan ishlashda ba'zi bloklar o'chib ketgan va boshqa xatolar paydo bo'lgan. Odatda, planshetlarda hamma narsa yaxshi edi.
Bizda mavjud bo'lgan beshinchi nuqta - sayt sahifalarini "vazn" uchun tekshirish edi (oddiyroq aytganda, saytda kodi 200 kilobaytdan oshadigan sahifalar bo'lmasligi uchun). Oldinga qarab, aytaylik, bunday sahifalar topildi va hatto tezda (boshqa narsalarga nisbatan) bank ma'murlari tomonidan "vaznni" kamaytirish yo'nalishi bo'yicha o'rnatildi.
Ushbu besh nuqtada texnik muammolar tugadi va biz semantik yadroni tuzishga o'tdik.
Semantik yadro
Mavjud sahifalar uchun semantik yadro yaratish sayt strukturasini yaratish bilan boshlangan bosh sahifa va ikkinchi darajali joylashtirish sahifalari bilan tugaydi. Har bir sahifa ostida biz bir nechta tegishli yuqori va o'rta chastotali so'rovlarni guruhladik, ularning ba'zilari allaqachon u yoki bu shaklda joylashtirilgan, qolganlari esa joylashtirilishi kerak edi.
Biz mijozlarimizning veb-saytlaridagi kontentni tahlil qilish orqali asosiy iboralarni to'plash jarayonini boshladik, so'ngra raqobatchi saytlarning o'xshash sahifalaridan semantika to'plashga o'tdik va kalit so'zlarni yig'ish xizmatlari bilan sinchkovlik bilan ishlagandan so'ng so'rovlar yadrosini kompilyatsiya qilishni tugatdik. Shunday qilib, bizda bir necha yuzlab mos va raqobatbardosh kalit so'zlar bor edi, ular bankning jismoniy shaxslar uchun mo'ljallangan sahifalarida joylashtirilishi kerak edi. yuridik shaxslar, va hali ham qo'shimcha sahifalar yaratilishi mumkin bo'lgan bir nechta istiqbolli so'rovlar guruhlari mavjud edi.
Ichki optimallashtirish ishlari
Ikkita audit o‘tkazib, saytning semantik o‘zagini tuzib, mutaxassislarimiz IT-mutaxassislari va bank menejerlari bilan hamkorlikda saytda ish boshladilar.
Biz birgalikda ishlagan birinchi narsa texnik xatolarni tuzatish edi. Eng oson narsa saytni yuklash tezligini oshirish edi. Biz Photoshop-da uch o'lchamli tasvirlarni optimallashtirdik, bu ularning yakuniy hajmini deyarli yarmiga qisqartirdi va sayt ishini sekinlashtirgan modullar qisman olib tashlandi va qisman bankning IT-mutaxassislari tomonidan qayta yozildi. Natijada, mijoz veb-sayti eng yirik Rossiya banklarining veb-saytlarini yuklash tezligiga tenglasha boshladi. Shuningdek, biz robots.txt fayli va sayt xaritasi yo‘qligi muammosini tezda hal qildik: qidiruv botlari bo‘yicha ko‘rsatmalarni fayl ko‘rinishida bankning IT-mutaxassislariga pochta orqali jo‘natdik va shu kuni biz ushbu faylni saytda ko‘rdik. . Bank onlayn xizmatlardan birining bepul yechimini afzal ko'rib, sayt xaritasi uchun alohida modul yozishdan bosh tortdi.
Saytdan chiquvchi havolalarni olib tashlash bilan ishlar biroz murakkablashdi. Ularning soni kam bo'lishiga qaramay, jarayon bir haftaga cho'zildi. Nega bunday bo'lganini bilmaymiz. Biroq, bank biz ko'rsatgan havolalarni o'chirib tashlayotganda, biz o'zimiz smartfonlar uchun yuqori sifatli moslashtirilgan tartibni yaratishga muvaffaq bo'ldik, bank yana bir hafta sinovdan o'tkazdi.
Shunday qilib, ikki hafta ichida biz saytning texnik muammolarini hal qildik va to'g'ridan-to'g'ri kontent ustida ishlashga o'tdik.
Kontent ustida ishlash mijozning saytda yangi sahifalar yaratishni qat'iyan rad etishi, eski tuzilmani tark etishni afzal ko'rishi bilan boshlandi. Shuning uchun biz faqat bankning PR menejerlari uchun batafsil tavsiyalarni ishlab chiqishimiz kerak edi, shundan so'ng ular har bir sahifadagi tarkibni o'zgartirishi yoki takroriy sahifalarni o'chirishi kerak edi. Aslida, barcha tavsiyalar matnning o'zida qanday kalit so'zlar va qancha miqdorda bo'lishi kerakligi va Sarlavha va Tavsif meta teglari qanday ko'rinishi kerakligi (biz yuqorida ular takrorlanganligini yozgan edik) va H1-H3 teglari bilan bog'liq. .
Sayt sahifalarini bir-biriga qo'lda ulashda biz xuddi shu sxemaga amal qildik - biz shunchaki havolani qaysi sahifaga joylashtirish bo'yicha tavsiyalar va havola uchun URL ko'rsatilgan langarni yubordik.
Bu jarayon yana ikki hafta davom etdi, shu bilan birga saytdagi tarkibni o'zgartirish bo'yicha barcha ruxsatlar bizdan bankning mas'ul menejerlarigacha bo'lgan zanjir orqali o'tdi. Aytgancha, bank tavsiyalarimizning katta qismini tingladi va biz aytgandek mazmunini o‘zgartirdi.
Tijorat omillari
Boshqa har bir narsadan alohida, biz bank veb-saytida tijorat omillarini tahlil qildik. Yaxshi tomoni shundaki, sayt allaqachon o'rnatilgan funksiyaga ega edi qayta qo'ng'iroq qiling va qo'llab-quvvatlash operatori bilan suhbat, shuningdek, har bir depozit uchun va kredit taklifi o'z kalkulyatoriga ega edi. Kamchiliklardan mashhur messenjerlardan foydalangan holda qo'llab-quvvatlash xizmati operatorlari bilan bog'lanishning iloji yo'q edi va "Kontaktlar" sahifasida bankning joylashgan joyi ko'rsatilgan Yandex yoki Google-ning o'rnatilgan xaritasi yo'q edi. Ko'pincha, bu kamchiliklar saytdagi asosiy ishlar tugagandan so'ng yo'q qilindi.
Shuningdek, bizning taklifimiz bilan bank xodimlari Yandex.Directory va Google My Business’dagi ushbu moliya muassasasi haqidagi eskirgan ma’lumotlarni olib tashlab, joriy ma’lumotlarni qo‘shdilar.
Xulosa
Quyidagi Yandex.Metrica skrinshotida sayt trafigini qanchalik ko'paytirishga muvaffaq bo'lganimiz va qancha vaqt ko'rsatilgan.
Dastlab, metrik hisoblagich sayt ma'murlari tomonidan 2016 yil dekabr oyida o'rnatildi (bu skrinshotda ko'rinmaydi). Keyin, 2,5 oy davomida metrik oddiygina statistikani hisoblab chiqdi va mart oyining oxiridan boshlab (yuqorida yozganimizdek) bizning jamoamiz saytda ishlay boshladi. Bizning fikrimizcha, agar bank rahbarlari bilan barcha harakatlarimizni doimiy muvofiqlashtirish, bank xodimlarining xatolarni tuzatish ishlari, xodimlarimiz bilan qilgan ishlarini muvofiqlashtirish va shu kabilar bo‘lmaganida, natija ancha yaxshi bo‘lishi mumkin edi. Natijada, ko'pi bilan ikki hafta davom etishi mumkin bo'lgan jarayon bir yarim oy (agar ko'p bo'lmasa) davom etdi. Boshqa tomondan, bankning top-menejerlarini ham tushunish mumkin - ular o'zlarining IT-mutaxassislariga ishonishni afzal ko'rib, begonalarning saytda ishlashiga ruxsat berishga haqli emaslar.
Bugungi kunga kelib, saytda olib borilgan ishlarning yagona natijasi, yuqorida aytib o'tganimizdek, trafikning atigi 2,3 barobar ortishidir. Bizda mijozlar bazasini ko'paytirish bo'yicha ma'lumotlar yo'q.
Juma kuni bo'lib o'tgan FinMachine birinchi forumida Sberbank risklarni modellashtirish departamenti direktori Maksim Eremenko va Data Science sohasidagi ilmiy-tadqiqot ishlari bo'limi rahbari Andrey Chertok eng yirik bank Mamlakatlar o'z mijozlari uchun da'volarni yaratish va biznes sheriklarini topish uchun boshqa narsalar qatori mashina o'rganishdan foydalanadilar.
Maksim Eremenko: Yoqilgan hozirgi paytda Biz karta egalarining xatti-harakatlarini aniqlash va keyinchalik bashorat qilish muammosiga to'liq yondashdik. Karta egalarining faoliyatini tahlil qilib, biz ushbu naqshlarni aniqlashni o'rgandik.
Andrey Chertok: Bank loyihalaridan birida ishtirok etishimiz doirasida biz bank mijozlarining xatti-harakatlarini ularning tranzaksiyalari asosida aniqlaymiz. Birinchi modellar tranzaksiya xatti-harakatlarining tavsifiy tahlili bilan bog'liq edi. Misol uchun, mijozning avtomobil bilan bog'liq xaridlari yo'q edi - ular paydo bo'ldi. Bu shuni anglatadiki, u mashina sotib oldi va endi, masalan, bunday mijozga avtomobil egalari uchun foydali bo'lgan mahsulot yoki xizmatlarni taklif qilish mumkin.
Keyingi vazifa - ma'lum voqealarni, shu jumladan sotib olish faktini oldindan aytish. Shakllarga qo'shimcha ravishda, ba'zi MCC kodlari paydo bo'lishi bilan ma'lumotlardan etarli ma'lumot olish mumkin bo'ladi. qiziqarli hikoyalar, shu jumladan, karta egalarining jamg'arma faoliyati bilan bog'liq bo'lganlar. Ya’ni, qaysi bank mijozlari pul jamg‘arayotganini ko‘ramiz va muayyan yirik xaridlarning oldini olamiz. Bu modellarni sezilarli darajada yaxshilashi mumkin. Bank kengroq takliflarni taqdim etishi mumkin. Biroq, bu shuni anglatadiki, bunday modellar doimo moslashtirilishi kerak.
Slaydda biz uchta aniq holatni ko'ramiz: mashina sotib olish, kvartirani ta'mirlash / mebel sotib olish va davolanish xarajatlari. Mijoz unga taklif qilingan mahsulotlar haqida fikr-mulohazalarini bildira olsa, bu ayniqsa qimmatlidir. Shuning uchun, buni hisobga oladigan modellarni yaratish kerak. fikr-mulohaza. Ko'p jihatdan, bu biz hozir ishlab chiqa boshlagan mustahkamlashni o'rganish modellari asosidagi bir xil printsipdir.
Hozirda OpenAI va DeepMind tomonidan ishlab chiqilayotgan ta'limni kuchaytirish, boshqalar qatori, ular buni ko'rishni xohlaydigan AIning xabarchisidir. Tizim dunyoning har qanday modeli bilan oldindan o'rnatilmagan va tizim aslida bu haqda hech narsa bilmaydi. Tizim dunyo bilan o'zaro aloqada bo'lishni boshlaydi, fikr-mulohazalarni oladi, deb atalmish mukofotlar. Keyin tizim o'z xatti-harakatlarini mukofotlar qanchalik yaxshi yoki yomon olinganiga qarab o'zgartiradi. Bank mahsulotlariga kelsak, mukofot, masalan, ma'lum bir bank taklifi mijozlar uchun qanchalik qiziqarli yoki qiziq emasligidir.
O'rganishni kuchaytirishga imkon beruvchi o'ziga xos xususiyatlarga ega usullarni qo'llash orqali biz ushbu algoritmlarni real vaqtda moslashtira olamiz. Yangi yondashuvlar qatorida shuni ham ta'kidlash mumkinki, yaqinda xuddi shu DeepMind tomonidan Nature jurnalida nashr etilgan maqolada Tyuring mashinasining elementlari neyron tarmoqqa qanday kiritilganligi haqida so'z yuritiladi. Natijada, neyron tarmoq xotiraga ega bo'ldi, bu bosqichda neyron tarmoqlarga etishmaydi.
Hodisa 2. Sotish hunisini optimallashtirish
Andrey Chertok: Bu holda biz tranzaksiya faoliyatini tahlil qilamiz, muayyan xatti-harakatlar namunalariga ega bo'lgan mijozlar klasterlarini qidiramiz. Ammo bu holda biz ularni biron bir voqeani bashorat qilish bilan bog'lamaymiz. Misol uchun, biz tez-tez uchadigan, chet elga sayohat qiladigan va tez-tez valyutalarni konvertatsiya qiladigan mijozlarni topishimiz mumkin. Shunga asoslanib, biz bunday mijozlarga takliflarni yanada samaraliroq qilamiz.
Slaydlar biz qanday naqshlarni topishimiz mumkinligini va bu holda qanday mahsulotlarni taklif qilishimiz mumkinligini ko'rsatadi. Umuman olganda, hikoya aniq - bu erda klasterlash bilan bog'liq ba'zi usullar qabul qilinadi. Masalan, ma'lumotlarni proektsiyalash.
Hodisa 3. Naqd pul muomalasini optimallashtirish
Andrey Chertok:Sberbank bankomatlar, filiallarning keng tarmog'i va ular bilan ishlash sxemasiga ega korporativ mijozlar. Shunga ko'ra, ertangi naqd pulga bo'lgan talabni bashorat qilish vazifasi paydo bo'ladi. Biz bu prognozni qanchalik to'g'ri tuzsak, deylik, bu pulni shunchalik aniqroq taqsimlashimiz mumkin. Bir tomondan, pul bankomatlarda bo'sh o'tirmasligi muhim, aksincha, biz uni qisqa muddatli omonatga joylashtirishimiz mumkin. Boshqa tomondan, biz obro'-e'tiborni yo'qotishdan qochishga harakat qilamiz - pul rejalashtirilganidan erta tugaydi va bankomat ishlashni to'xtatadi va mijoz norozi bo'lib qoladi.
Bu erda bizga assimetrik xatolarni bartaraf eta oladigan modellar kerak. Birinchi modellar juda oddiy va ularni tekislash bilan bog'liq vaqt seriyalarini tahlil qilishning klassik usullariga asoslangan. Endi aniqroq yondashuvlar talab qilinadi va mashinani o'rganish usullari allaqachon faol qo'llanilmoqda. Tabiiyki, bunday usullar moslashuvchan bo'lishi kerak, chunki talab ham makroiqtisodiy omillarga, ham shahardagi bankomatlarning joylashuvi va ob-havo prognozi kabi parametrlarga bog'liq. Heterojen xususiyatlarni birlashtirish boshqa mashinani o'rganish modellarini ishlatishdan ko'ra muhimroq natijalar beradi.
4-holat. Kichik biznes uchun real vaqt rejimida defolt ehtimolini modellashtirish
Maksim Eremenko: 2014-yilda hamma Big Data haqida gapirardi. 2015-yilda mashinani o'rganish buzilib, chekkada bo'ldi. Bu yil asosiy tendentsiya chuqur o'rganish bo'ldi. Kelgusi yil, shubhasiz, ular mustahkamlashni o'rganish haqida gapirishadi.
Oldingi uchta tendentsiyadan farqli o'laroq, mustahkamlashni o'rganish ochiq platformalarda sinab ko'rish oson. Ilon Mask tomonidan moliyalashtirilgan ochiq sun'iy intellekt va DeepMind platformasi o'yin kodiga kirish imkonini beruvchi ochiq API yordamida kompyuter o'yinlarida o'qitiladi.
Biz ikkita algoritm o'rtasida jang qilamiz. Agar 80-90-yillarda biz Pac-Man o'ynagan bo'lsak, endi mashina uni boshqaradi va bu algoritmni o'zgartirish mumkin. DeepMind bu yo'lda biroz oldinga bordi va Blizzard bilan birgalikda StarCraft uchun algoritm yaratdi.
Algoritmlar to'liq qo'llaniladigan masalalar uchun ularni ratsionalizatsiya qiladigan tarzda o'qitiladi. Kelajakda ular, masalan, matn ma'lumotlarini vektorlarga tarjima qilish bilan bog'liq vazifalar bo'yicha samarali o'qitilishi mumkin.
Bunday vazifalar Google Word2vec dvigatelining asosi bo'lib, u matn ma'lumotlaridan vektorga tarjima qilish, qidiruv va u asoslangan matnning butun semantik tahlilini amalga oshiradi.
Ammo ishning o'zi biroz boshqacha. Biz portfelimizning B2B va B2C segmentlaridagi faol mijozlarini ko'rib chiqdik, ayniqsa to'lovlarni faol almashadigan kichik biznesga e'tibor qaratdik. Va ular bilan ishlashda biz klassik kredit reytingi va tahlilidan voz kechishga harakat qildik moliyaviy hisobotlar va benefisiar, menejerlar va shunga o'xshash parametrlar obro'siga taalluqli risklarni sifatli baholashni o'tkazish. Buning o'rniga, biz faqat tranzaktsiyalarga tayangan holda qandaydir agregat ko'rsatkichdan foydalana boshladik - mohiyatan bankda mavjud bo'lgan ma'lumotlarga asoslangan analitik skoring.
Natijada, mijozlarni defolt ehtimoli bo'yicha tartiblaydigan kredit skoringiga asoslangan model miqdoriy aniqlik ko'rsatkichlari bo'yicha deyarli farq qilmasligi ma'lum bo'ldi. klassik modellar. Uning Jini deyarli bir xil, 60-65%. Ammo agar bankning o'z ma'lumotlari tashqi ma'lumotlar bilan boyitilgan bo'lsa, masalan, ijtimoiy tarmoqlar va reyting uchun foydalanilsa, aniqlikni yanada oshirish mumkin.
Amalda, bu klassik tahlil nuqtai nazaridan xavflarni baholashga vaqt sarflashning hojati yo'qligini anglatadi. Siz tizimdagi ma'lumotlarni qayta ishlashingiz va statistik jihatdan teng darajada mos sifat ko'rsatkichini olishingiz mumkin.
Ushbu modeldan endi faqat oldindan tasdiqlangan takliflar ro'yxatini yaratish uchun foydalanish mumkin. Agar mijoz: "Yaxshi, roziman" desa, jarayon yanada murakkablashadi. Vaqt o'tishi bilan, agar oqim sifati hozirgi darajada yoki undan yuqori darajada saqlanib qolganligini ko'rsak va model ko'proq bashorat qilish aniqligini ko'rsatsa, u holda uni muqobil sifatida ishlatish mumkin.
5-holat. Da'vo arizalarini tahlil qilish va yaratish uchun tabiiy tilni qayta ishlash algoritmlari
Maksim Eremenko: Matn bilan ishlash yoki tabiiy tilni qayta ishlash vositalaridan foydalanganda biz Sberbank juda yaxshi ekanligiga duch keldik. katta raqam da'volarni tahlil qilish va javoblar tayyorlash uchun inson va vaqt resurslarini sarflaydi. Shu bilan birga, da'vogarlarning aksariyat ma'lumotlarini tahlil qilish va Sberbankga yo'llangan da'vo arizalari avtomatlashtirilishi mumkin. Operativ qismga pasport ma'lumotlari to'g'risidagi ma'lumotlarni kiritadigan odamlarning mehnatidan foydalanmang da'vo arizasi, lekin siz bularning barchasini chiqarib olishingiz mumkin: tug'ilgan sana, pasport ma'lumotlari, tafsilotlar va operativ qism. Ikkinchi bosqichda, da'volarga javob tayyorlash uchun biz optimallashtirish sifatida ma'lum bir shablondan foydalanishni taklif qildik.
6-holati. Ta'rifB2B- vaB2B-zanjirlar
Maksim Eremenko: Faol B2B foydalanuvchilari uchun siz baholashdan ko'proq narsani qilishingiz mumkin kredit xavfi, balki sherigining tipik namunalarini tanlash uchun ham. Agar portfelda shunga o'xshash profilga ega kompaniyani ko'rsak iqtisodiy faoliyat, va ikkalasi ham taxminan bir xil kogortaga tegishli, ya'ni bu yirik investitsiyalar va kichik bizneslar emas, keyin biz ushbu naqshlar asosida hamkorlarni tanlaymiz va ular uchun qaysi munosabatlar qiziq bo'lishi mumkinligini tavsiya qilamiz.
7-holat. @SberbankML_Bot chatboti uchun algoritmlar
Maksim Eremenko: Bizning chatbotimiz hali endigina o‘rganmoqda, lekin u ko‘pchilik biladigan ishlarni ham bajaradi, masalan, API orqali Vikipediya kabi ochiq manbalarga yo‘naltirish. Undan Gref yoki Putin kimligini so‘rasangiz, u javob beradi.
Bizning xo'jayinlarimizga ichki majburiyatimiz borki, 2017 yilning yozigacha bot bank mavzularida suhbat o'tkazishi, shuningdek, asosiy kognitiv qobiliyatlarga ega bo'lishi va mavhum mavzularda suhbatlar olib borishi mumkin. Ayni paytda bot Telegram’da joylashgan, ammo biz allaqachon o‘z messenjerimizni [u qayerga ko‘chiriladi] ishlab chiqmoqdamiz.
Vaziyat 8. Bizning algoritmlarimiz nafaqat o'zlarini o'rganishlari, balki she'r yozishlari ham mumkin
Maksim Eremenko: Bu yanada qiziqarli loyiha. Biz Pushkin, Lermontov she'rlari va biroz ishlab chiquvchilarning Jira suhbatiga asoslangan takroriy neyron tarmoqni oldik va tizimni she'r yozishga o'rgatdi. Avvaliga u iambik tetrametr bilan ham yaxshi kurasha olmadi, lekin keyin hatto qofiya paydo bo'la boshladi. Endi u hatto Sberbank haqida she'r yozishga muvaffaq bo'ldi.
Moliyaviy simulyator odamlarga bankning qanday ishlashini ichkaridan qarashga yordam beradi
Xatcho‘plar
Home Credit Bank vakillari sayt muharrirlariga kompaniya o'yinchilarga o'zlarini bank direktori kabi his qilish imkonini beruvchi "O'z bankiring" onlayn o'yinini qanday ishlab chiqqani haqida aytib berishdi. Simulyator tufayli tomoshabinlar uning qanday ishlashini aniq tushunishlari mumkin moliya muassasasi, bu sizni brendga jalb qilish imkonini beradi.
Onlayn moliyaviy o'yinni ishlab chiqish g'oyasi bankda 2015 yilda paydo bo'lgan. Kompaniya odamlarni qiziqtirishni o'z oldiga maqsad qilib qo'ygan bank ishi, sizni brendga jalb qiling va bank ishining asosiy tamoyillari haqida o'ynoqi tarzda gapiring.
“Tajriba shuni ko'rsatadiki, odamlar o'zlari tushungan narsalar bilan muloqot qilishga ko'proq tayyor. Va bizning o'yinimiz odamlarga bankka ichkaridan qarash imkoniyatini beradi: o'yinchilarning o'zlari "o'z" banki qanday ishlashini aniqlaydilar va keyin tizim avtomatik ravishda daromad yoki zararni hisoblab chiqadi, - deydi Mariya Burak, marketing va marketing kommunikatsiyalari departamenti direktori. uy kredit banki.
Bank boshqaruvi to'qqizta yo'nalishga bo'lingan ( kredit mahsulotlari, xavflar, mijozlarga xizmat ko'rsatish va boshqalar). Menyu bandini tanlab, o'yinchi savolga javob berishi yoki moliyaviy ko'rsatkichlarning qiymatlarini belgilashi kerak.
Foydalanuvchi tashkilot siyosatini aniqlagandan so'ng, tizim bank qanchalik muvaffaqiyatli bo'lishini va o'yinchi qancha daromad olishi (yoki yo'qotishi) mumkinligini hisoblab chiqadi.
O'yin 2016 yil o'rtalarida boshlangan. Ochilganidan beri unda 32 mingdan ortiq kishi qatnashdi. “Dastlab, biz 2016-yil oxiriga kelib o‘yinni kamida 10 ming kishi o‘ynashini kutgandik. Natijada, biz dastlabki rejalarimizni uch baravar ortig'i bilan bajardik”, - deydi Burak.
Marketing departamenti direktorining so'zlariga ko'ra, taxminan 20% o'yinchilar o'z hisoblarini yaxshilashga harakat qilib, bir necha bor o'ynagan. Auditoriyani bank mijozlari, uning ijtimoiy tarmoqlardagi guruhlari obunachilari, boshqa o‘yinchilarning repostlari orqali kelgan odamlar, shuningdek, bank xodimlari tashkil etdi.
"Onlayn o'yinda yo'q mukofot fondi va kompaniya ko'tarilish uchun pul to'lamadi. O'yinchilar bankning veb-sayti va ijtimoiy tarmoqlardagi rasmiy hamjamiyatlari orqali jalb qilindi. Shuningdek, biz bankimiz mijozlari va xodimlariga “O'z bankiring”ni o'ynash taklifi bilan xat jo'natdik”, - deydi u.
Burakning so‘zlariga ko‘ra, bu bilan bank bir vaqtning o‘zida bir nechta muammolarni hal qiladi muhim vazifalar: brendga qiziqish uyg'otadi, o'yinchilarning xabardorligi va moliyaviy savodxonligini oshiradi, shuningdek ularni o'yinga jalb qiladi.
Mariya BurakHome Credit Bank Marketing va marketing kommunikatsiyalari departamenti direktori Bizning oldimizda bank mahsulotlarini reklama qilish vazifasi qolmagan. Biz odamlarning munosabatini o'zgartirmoqchi edik bank biznesi umuman - maqsad va vazifalar haqida gapiring, banklar o'z natijalariga qanday erishayotganini tushuntiring. Bu mahsulot sotishdan ko'ra, masalaning imidj tomoniga ko'proq taalluqlidir.
O'yinning g'oyasi, modeli, vizual kontseptsiyasi - barchasi bank doirasida o'ylab topilgan va ishlab chiqilgan. Ishtirokchi agentlik faqat kvestni chizdi va dasturlashtirdi. Onlayn kvestni yaratish prototipi bankimiz xodimlari tomonidan yaratilgan o'quv stol o'yini bo'ldi.
U "O'z bankiringiz" deb ham ataladi. Uning o'yin mexanikasi ancha murakkab: siz bir necha raund davomida jamoalarda o'ynashingiz kerak. Mashg'ulot stoli o'yinini to'liq bajarish bir necha soatdan bir kungacha davom etadi. Onlayn versiyada siz natijalarga tezroq erishishingiz mumkin: bir necha daqiqada. Shuni ta'kidlash kerakki, o'yin doirasida biz Home Credit Bank mahsulotlarini hech qanday tarzda reklama qilmaymiz.
Aytgancha, o'yin mavjud bo'lgan davrda u ham o'z rekordchilariga ega edi. O'yinni cheksiz ko'p marta o'ynash mumkin. Bir kishi 127 marta o'ynadi, foyda va zarar oldi. U mutlaq rekord o'rnatdi - 42 209 768 000 rubl, bu hali buzilmagan, biroq bir nechta odamlar unga yaqinlashib, 42 135 451 000 rublni "ishlab olishgan".
Rag'batlantirish bank mahsulotlari va ularga bo'lgan ehtiyojni shakllantirish.
Gamifikatsiya hozirgi vaqtda marketingning eng mashhur tendentsiyalaridan biridir. Faol va ilg'or auditoriyaga ega bank sifatida biz uchun mijozlarga o'yin mexanikasi tegishli texnologik darajada amalga oshiriladigan va asosan shaxsiylashtirilgan reklamani taklif qilish orqali uni qo'llab-quvvatlash mantiqan to'g'ri edi.— Kirill Bobrov, vitse-prezident Tinkoff banki mijozlarni jalb qilish uchun
Natijada, ko'plab foydalanuvchilar bankda o'tirgan puldan foiz olish bo'yicha birinchi tajribaga ega bo'lishadi. Omonat hisobvarag'i oddiy va foydali mahsulot ekanligini mijozlar o'z tajribasidan tushunadilar. Bu esa omonat yoki hisobvaraq ochish va umuman bank mahsulotlari haqida tushunchangizni kengaytirish uchun birinchi qadamdir.
Bilvosita natija, shuningdek, foydalanuvchining onlayn-bankingdan muntazam foydalanishidir, chunki faqat u erda ularning rivojlanishini ko'rish mumkin.
Bundan tashqari, natijaga bilvosita faol hayot tarzi haqidagi hikoya shaklida taqdim etilgan o'yin mexanikasi yordamida erishiladi, bu ma'lum bir auditoriya uchun foizlarni tejash va olish imkoniyatidan ko'ra ko'proq qiziqroqdir (bu har qanday bank tomonidan taklif etiladi. ) yoki onlayn bankdan foydalanish uchun qo'ng'iroq.
Gamifikatsiya - bu super mavzu. Hammasi ishtirok etish bilan bog'liq. Bankda operatsiyalarni amalga oshirish zerikarli, bank mahsulotlaridan foydalanish zerikarli. Va odamlar raqobat qilishni yaxshi ko'radilar, odamlar raqobat qilishni yaxshi ko'radilar. U ichkarida va juda chuqur joylashgan. Va siz odamlarning bu fazilatlaridan foydalanishingiz mumkin. Buni bankda qanday qilish kerak? Kamdan-kam holatlar mavjud. Ammo mening chuqur ishonchimga ko'ra, o'z mijozlarini faol jalb qilishni o'rganganlar, shu jumladan o'yinlardan foydalangan holda, juda ko'p pul ishlashlari mumkin.- Ivan Pyatkov, departament direktori masofaviy texnik xizmat ko'rsatish va Moskva Bankining savdosi
Oddiy yondashuvlar:
- Mukofot sifatida ballar, millar va naqd pul bilan sodiqlik dasturlari.
- Yangi xususiyatlar uchun interaktiv kontekstli trening. Xush kelibsiz skriptlar.
- Mijozlar uchun kvestlar va musobaqalar.
- O'yin elementlari bilan oddiy foydali xizmatlarni yaratish: PFM, maqsad bo'yicha to'plash.
- Yangi mahsulotlarni qiziqarli tarzda e'lon qiladigan virusli reklama o'yinlari.