Элина Кириллова

Сбербанк отобрал стартапы в сфере ИИ с помощью Rusbase

Сбербанк в партнерстве с изданием Rusbase отобрал стартапы в области искусственного интеллекта. Банк искал технологические проекты, которые можно интегрировать в основной бизнес для улучшения клиентского сервиса.


В отборе участвовали команды, специализирующиеся на следующих технологиях:

  • интеллектуальные чат-боты

  • распознавание изображений и лиц;

  • распознавание аудио; 

  • распознавание видео.


Сбербанк искал проекты, которые могут повысить качество и скорость предоставляемых банковских услуг, выявить финансовое мошенничество, найти финансовых «помощников» для клиентов.

Rusbase анонсировал поиск проектов у себя на сайте, а также через отраслевых партнеров — СМИ и специализированные группы в соцсетях. Подали заявки всего 96 команд, из которых Rusbase предварительно отобрал 80 проектов. Сбербанк выбрал 15 команд, которые прошли в финал и встретились с менеджерами банка 23 июня.

По итогам мероприятия эксперты выделили несколько стартапов, с которыми банк рассматривает возможность проведения пилотных проектов.

Михаил Эренбург
Старший вице-президент, директор дирекции развития цифрового бизнеса Сбербанка

Нам крайне интересно все, что связано с технологиями глубокого машинного обучения, нейронных сетей, распознавания. Мы готовы рассматривать инвестиции в заинтересовавшие нас технологии и команды с целью улучшения сервисов и инфраструктуры Банка.

Управляющий директор дирекции развития цифрового бизнеса Сбербанка Андрей Попов отметил, что банк планирует дальше проводить подобные мероприятия по поиску стартапов-партнеров в других областях финансовых технологий.

Роман Нестер
Основатель компании Segmento (дочернее общество Сбербанка)

Это мероприятие дало нам сразу несколько партнерств с научными командами стартапов, которые могут превратиться для них в масштабное сотрудничество со всей Группой Сбербанка.


Какие проекты прошли в финал (Rusbase публикует описания технологий, без названий компаний)

  • Разработка и внедрение технологий в области голосовой биометрии, в том числе реализация решений для антифрода на основе голосовой идентификации с использованием нейронных сетей.

  • Распознавание изображений, лиц, речи, товаров и логотипов, поиск видео и взрослого контента. Технологической основой является глубокое машинное обучение, нейронные сети, а также собственная технология сравнения цифровых отпечатков.

  • Прототип диалогового менеджера на основе семантических технологий, способного вести гибкий диалог с пользователем на заданную тематику в автоматическом режиме. Логика диалога определяется онтологической моделью предметной области и может быть изменена в процессе эксплуатации.

  • Разработка идентификации дикторов, преобразование речи в текст. Разработка в области автоматизированного извлечения новых знаний из большого массива данных.

  • Естественно-языковой (диалоговый) доступ к данным. Технология позволяет напрямую задавать вопросы о данных на русском языке непосредственно к базам данных, снимая необходимость устанавливать специальные BI или аналитические системы.

  • Антропоморфный бот, способный взаимодействовать через пользовательские интерфейсы с программами, служащий для автоматизации рутинных задач, в первую очередь корпоративных ERP/CRM-системах.

  • Автоматизированная интеллектуальная система распознавания эмоций, психотипа, мимики и психофизического состояния человека через видеопоток в реальном времени. Валидация анкетных данных, выявление девиантности, бесконтактный детектор лжи, наблюдение и безопасность на рабочем месте.

  • Технология подразумавает проверку цифровой подлинности, распознавание и извлечение данных, сверку с внешними базами данных (OCR технология позволяет распознавать информацию на фотографиях и отсканированных изображениях и извлекать из них нужные данные).

  • Голосовые СМС и информирование клиентов через робот-автоинформатор. Вы можете написать текст и его озвучит робот, или прислать аудиофайл. Ответы клиентов запишутся, распознаются и придут вам по почте в текстовом виде.

  • Детектор лжи, который работает по веб-камере. Поможет получать дополнительную информацию о клиенте, не нарушая его прав и свобод, например, при попытке мошенничества при получении страховки.

  • Система распознавания изображений на базе глубоких нейронных сетей, которая имеет свою библиотеку для глубоких нейронных сетей, включает в себя детекторы лиц, печатей, документов, ключевых точек лица.

  • Алгоритм распознавания человека по голосу. Применяется для удаленной идентификации/верификации личности, так как голос, в отличие от кодового слова и другой перс.информации не может быть подделан. Совместно с распознаванием лица может быть использован для доступа в личный кабинет Сбербанка.

  • Система ретаргета для оффлайн-заведений. Продукт позволяет бизнесу повышать продажи, возвращая клиентов, не купивших товар или услугу с первого раза. С помощью анализа видео мы идентифицируем посетителя, находим его профиль в соцсетях и цепочкой рекламных публикаций мотивирует завершить покупку.

  • Разработка и интеграцией чат-ботов в действующие системы заказчика. В рамках проекта создали собственный фреймворк для работы с мессенджерами, идет разработка NLU/NLP-движка.


По теме:

8 крутых русских стартапов в области искусственного интеллекта

Чат-революция: почему боты убьют мобильные приложения

Как зарабатывать деньги на ботах


comments powered by Disqus

Подпишитесь на рассылку RUSBASE

Мы будем вам писать только тогда, когда это действительно очень важно