Тинькофф создает антипод ChatGPT

Тинькофф запускает решения, основанные на Больших языковых моделях. «Звучит не очень понятно», признал Виктор Тарнавский, директор по ИИ Тинькофф. Но, похоже, речь идет о настоящей революции в финтехе. Именно финансовые организации оказываются лидерами во внедрении ИИ в свою повседневную деятельность, так что неудивительно, что революция происходит как раз там.

ТРИ КОРЗИНЫ С ВЫГОДОЙ

Однако, в начале вникнем в суть. То, что ИИ оказывает существенный вклад в мировой валовый продукт, понимали и до появления генеративного искусственного интеллекта (именно генеративный ИИ позволяет создавать большие языковые модели). По разным оценкам, вклад составлял от 15 до 40%, но появление генеративных нейросетей увеличило эту цифру сразу процентов на 20, до 35-70%.

Но это – выгода бизнеса, подчеркнул Виктор Тарнавский. А как свой бенефит, свою выгоду, увидят конечные пользователи, то есть мы с вами? Вот я – клиент банка, и у меня там, например, зарплата и какие-то небольшие накопления. Банк вовсю применяет какую-то новую технологию. Что мне с того?

Виктор Тарнавский предложил разложить выгоду на три «корзины».

Во-первых, дешевле. Если компания, осуществляя свою деятельность, несет меньше издержек, у нее появляется возможность сделать свои услуги дешевле для конечного пользователя.

Во-вторых, появление новых сервисов. Вы уже и забыли, как для открытия вклада приходилось ехать в «свое» отделение. Перечень сервисов, которых пока нет, но они могли бы быть, огромен.

В-третьих, это нечто совершенно новое, чего клиент даже не ждет, но, когда появляется, говорит «ух ты». Для многих, например, возможность кинуть деньги в любой момент любому человеку была в свое время «ух ты».

СИЛА ТРАНСФОРМАЦИИ

Среди технологий выделяются технологии сами по себе (их логичнее назвать «решения»), и трансформирующие технологии, то есть те, которые вызывают изменения по цепочке. Вот они-то как раз меняют жизнь не только бизнеса, но и пользователя, то есть – всех. Виктор Тарнавский назвал мобильный интернет примером такой трансформирующей технологии. Именно благодаря мобильному интернету, дешевому, не требующему «обслуживания» со стороны пользователя людям открылись такие фундаментальные вещи, как онлайн-шопинг или путешествия по навигатору.

Генеративный ИИ – безусловно, одна из таких трансформирующих технологий, а большие языковые модели – «это начало пути, по которому человечеству предстоит пройти», подчеркнул Тарнавский. Соответствие вышеизложенным критериям полное. «Дешевле» - большие языковые модели могут выполнить профессиональный перевод (а не примерный, как Google Translate), так что не надо оплачивать услуги переводчика. «Новые сервисы» - персональный помощник, который не просто болтает с вами, как Siri, а делает дела за вас, словно человек. Но что с «совершенно новым»?

НОВОЕ - ЭТО КАКОЕ?

«Эта тема нас в Тинькофф интересует больше всего», говорит Тарнавский.

Машина лучше вас понимает, понимает, как человек. Так, замечено, что если языковой модели сказать «сделай глубокий вдох и реши проблему шаг за шагом», она заметно лучше справится с задачей. Хотя машины не «дышат». Почему так? Машина поняла, что вам важна эта задача и очень критичен результат. Но это же мечта, когда ты, не мучаясь над формулировкой запроса, просто просишь что-то, может, коряво, может, неточно, а машина тебя понимает. Знаете, есть клиенты, которые звонят роботу и сразу требуют переключить на оператора, потому что «с человеком можно договориться». Вот это об этом.

По мнению Тарнавского, умение машины говорить по-человечески и есть то «ух ты», которое ждет пользователей. В качестве примера он показал фильтры, поля, которые надо заполнить на любом маркетплейсе, чтобы машина нашла нужный тебе товар. Конечно, это не просто утомительно, это часто и нерезультативно, ведь фильтры создаются под все возможные, допустим, кофеварки, а вам надо одну, и вы знаете, какую. Но машине этого – какую именно – не объяснишь. Пока что.

СТРОИМ С НУЛЯ. СТРОИМ ХОРОШО

Итак, Тинькофф идет в мир больших языковых моделей, и клиент сразу увидит результат – какой, уже понятно по сказанному выше – но как подступиться к задаче?

Собственное универсальное решение, свой ChatGPT? Долго и дорого. Сторонние чужие решения? Риски велики. Это и потеря конфиденциальности. И то, что на ваших запросах будут учиться конкуренты. Использование загруженной вами информации для консультирования конкурентов (такое уже было в мировой практике не раз). Чужие решения сложно адаптировать под свою компанию. Наконец, деградация больших языковых моделей (помните, мы писали летом, что GPT «поглупел»). Для рядового клиента достаточно фразы «потеря конфиденциальности». Мы этого не хотим.

«Тинькофф нашел для себя другой ответ. Мы сами строим большие языковые модели. Строим их с нуля. Мы создаем базовые модели, а потом сверху надстраиваем те, что решают конкретные задачи. Мы можем себе это позволить. У нас сильная команда, достаточно данных и вычислительных мощностей, - сказал Тарнавский, - Наш фокус – в создании классных продуктов, лучших, инновационный продуктов для бизнеса и конечного потребителя. Мы делаем наши большие языковые модели заточенными под наши продукты. Мы понимаем, как сделать наши модели по качеству лучше, чем у любого конкурента на рынке». Такой подход за счет фокусировки усилий позволяет гарантированно создать продукт более высокого качества, чем некое «общее» решение.

«Стоит ожидать больших значимых запусков продуктов и фичей в экосистеме Тинькофф, базирующихся на больших языковых моделях. Через продукты и через продуктовую ценность для конечного потребителя мы будем реализовывать потенциал, который заложен в больших языковых моделях», резюмировал Тарнавский.

Что ж, нам, как потребителям, остается ждать – причем недолго. Описанный выше подход делает внедрение новинок оперативным, а сам Тинькофф банк считает своей фишкой реальное внедрение инноваций через не менее реальный продукт – так что это будет, надеемся, бомбически. Ну, как минимум высокотехнологично.